Vertex AI Workbench ユーザー管理ノートブックの機密データの保護

Last reviewed 2021-04-29 UTC

このドキュメントでは、Vertex AI Workbench ユーザー管理ノートブックで機密データを保護するために使用できるコントロールとセキュリティのレイヤについて説明します。これは、以下の対象で構成されるブループリントソリューションの一部です。

実装するコントロールのガイド（このドキュメント）。
GitHub リポジトリ。

このドキュメントにおいて、機密データとは、企業内の誰かがアクセスするためにはより高いレベルの権限を必要とする機密情報を指します。このドキュメントは、ユーザーが管理するノートブックを管理するチームを対象としています。

クラウドインフラストラクチャのデプロイを保護するための、一連の基本的なセキュリティ管理が構成済みであることを前提としています。このブループリントにより、これらの既存のセキュリティ管理に追加のコントロールを適用して、ユーザー管理ノートブック内の機密データを保護できます。Google Cloud デプロイメントにセキュリティを構築するためのベストプラクティスについて詳しくは、Google Cloud エンタープライズ基盤ブループリントをご覧ください。

はじめに

データガバナンスとセキュリティポリシーを適用して機密データが含まれるユーザー管理のノートブックを保護するには、多くの場合、次の目標を達成する必要があります。

企業全体に適用するのと同じデータガバナンスとセキュリティ対策を使用することで、ノートブックインスタンスで使用されるデータを保護する。
企業のデータサイエンティストが、有意義な分析情報を提供するために必要なデータにアクセスできるようにする。

企業のデータサイエンティストにユーザーが管理するノートブックのデータへのアクセスを許可する前に、次のことを理解する必要があります。

環境内でのデータの流れ。
データにアクセスしているユーザー。

より正しい理解のために、以下の点を考慮してください。

Google Cloud リソース階層をデプロイしてデータを隔離する方法。
BigQuery のデータの使用が承認されている IAM グループ。
データガバナンスポリシーが環境に及ぼす影響。

ブループリントに関連する GitHub リポジトリの Terraform スクリプトは、このドキュメントで説明するセキュリティ制御を実装します。データガバナンスの手法を説明するサンプルデータもリポジトリに含まれています。Google Cloud 内のデータガバナンスの詳細については、データガバナンスとはをご覧ください。

アーキテクチャ

次のアーキテクチャ図は、プロジェクト階層と、ユーザーが管理するノートブックや暗号鍵などのリソースを示しています。

ブループリントのアーキテクチャ。

このアーキテクチャの境界は、より高い信頼境界と呼ばれます。Virtual Private Cloud（VPC）で使用される機密データの保護に役立ちます。データサイエンティストは、より高い信頼境界を通じてデータにアクセスする必要があります。詳細については、VPC Service Controls をご覧ください。

高い信頼境界には、機密データとやり取りするすべてのクラウドリソースが含まれます。これにより、データガバナンスの管理が容易になります。ユーザー管理のノートブック、BigQuery、Cloud Storage などのサービスは、境界内で同じ信頼レベルが与えられます。

また、以下のようなセキュリティ管理も行っています。

企業内のデータサイエンティストが使用しているデバイスに対するデータの引き出しのリスクを軽減する。
ノートブックインスタンスを外部ネットワークトラフィックから保護する。
ノートブックインスタンスをホストする VM へのアクセスを制限する。

組織構造

Resource Manager を使用すると、プロジェクト、フォルダ、組織ごとに論理的にリソースをグループ化できます。次の図に、本番環境や開発環境などのさまざまな環境を表すフォルダを持つリソース階層を示します。

本番環境フォルダとデベロッパーフォルダを含むリソース階層。

本番環境フォルダに、信頼できる環境を表す新しいフォルダを作成します。

作成した信頼できるフォルダに組織のポリシーを追加します。以下のセクションでは、フォルダ、サブフォルダ、プロジェクト内で情報を整理する方法を示します。

信頼できるフォルダ

このブループリントは、ユーザー管理のノートブックの本番環境フォルダ内に新しいサブフォルダを作成し、ノートブックインスタンスで BigQuery から使用するデータを分離することで、データを分離するのに役立ちます。次の表に、組織内のフォルダの関係を説明し、このブループリントで使用されるフォルダを示します。

フォルダ	説明
`production`	テスト済みですぐに使用できるクラウドリソースがあるプロジェクトが含まれます。
`trusted`	機密データを含むノートブックインスタンスのプロジェクトとリソースが含まれます。このフォルダは、`production` フォルダの子にあたるサブフォルダです。

組織内のプロジェクト

このブループリントは、プロジェクトを使用して環境の一部を隔離するのに役立ちます。これらのプロジェクトにはプロジェクトオーナーが存在しないため、適切な IAM グループに対して明示的な IAM ポリシーバインディングを作成する必要があります。

次の表で、組織内で必要になるプロジェクトを作成する場所について説明しています。

プロジェクト	親フォルダ	説明
`trusted-kms`	`trusted`	データを保護する暗号鍵を管理するサービス（Cloud HSM など）が含まれます。このプロジェクトは高い信頼境界の内部にあります。
`trusted-data`	`trusted`	機密データを処理するサービス（BigQuery など）が含まれます。このプロジェクトは高い信頼境界の内部にあります。
`trusted-analytics`	`trusted`	データサイエンティストが使用するユーザー管理のノートブックが含まれています。このプロジェクトは高い信頼境界の内部にあります。

適用するセキュリティ管理について

このセクションでは、ノートブックインスタンスの保護に役立つ Google Cloud 内のセキュリティ管理について説明します。このドキュメントで説明するアプローチでは、複数レイヤの制御を使用してセンシティブデータを保護します。企業のニーズに合わせて、これらの制御レイヤを調整することをおすすめします。

組織のポリシー設定

組織ポリシーサービスは、Google Cloud 組織内でサポートされるリソースに対する制限を構成するために使用します。次の表の説明に従って、trusted フォルダに適用される制約を構成します。ポリシーの制約の詳細については、組織のポリシーの制約をご覧ください。

ポリシーの制約	説明	推奨値
`gcp.resourceLocations`	（リスト型）特定のリージョンへのリソースのデプロイ方法に関する制約を定義します。その他の値については、有効なリージョングループをご覧ください。	`["in:us-locations", "in:eu-locations"]`
`iam.disableServiceAccountCreation`	（ブール値）値が `true` の場合、サービスアカウントの作成を禁止します。	`true`
`iam.disableServiceAccountKeyCreation`	（ブール値）値が `true` の場合、サービスアカウントキーの作成を禁止します。	`true`
`iam.automaticIamGrantsForDefaultServiceAccounts`	（ブール値）値が `true` の場合、アカウントの作成時にプロジェクトの IAM ロールにデフォルトのサービスアカウントを付与できません。	`true`
`compute.requireOsLogin`	（ブール値）値が `true` の場合、OS Login を有効にします。詳細については、OS Login をご覧ください。	`true`
`constraints/compute.restrictProtocolForwardingCreationForTypes`	（リスト型）新しい転送ルールを内部専用に制限します。	`["is:INTERNAL"]`
`compute.restrictSharedVpcSubnetworks`	（リスト型）対象となるリソースで使用できる一連の共有 VPC サブネットワークを定義します。共有 VPC サブネットを持つプロジェクトの名前を指定します。 `VPC_SUBNET` サブネットを、ユーザー管理ノートブックで使用するプライベートサブネットのリソース ID に置き換えます。	`["under:projects/VPC_SUBNET"]`
`compute.vmExternalIpAccess`	（リスト）外部 IP アドレスを使用する権限がある一連の Compute Engine VM インスタンスを定義します。	`deny all=true`
`compute.skipDefaultNetworkCreation`	（ブール値）値が `true` の場合、Google Cloud リソースの作成時に、デフォルトのネットワークと関連リソースの作成がスキップされます。	`true`
`compute.disableSerialPortAccess`	（ブール値）値が `true` の場合、Compute Engine VM へのシリアルポートアクセスができません。	`true`
`compute.disableSerialPortLogging`	（ブール値）値が `true` の場合、Compute Engine VM から Cloud Logging へのシリアルポートロギングができません。	`true`

その他のポリシー管理の詳細については、Google Cloud エンタープライズ基盤ブループリントをご覧ください。

認証と認可

ブループリントは、ユーザーが管理するノートブックに適用できる IAM 制御とアクセスパターンを確立するのに役立ちます。このブループリントにより、次の方法でアクセスパターンを定義できます。

高信頼データサイエンティストグループを使用する。個々の ID にデータにアクセスするための権限が割り当てない。
restrictedDataViewer というカスタム IAM ロールを定義する。
最小権限の原則に従って、データへのアクセスを制限する。

ユーザーとグループ

高信頼境界には、次の 2 つのペルソナがあります。

データオーナー。BigQuery 内でデータを分類します。
信頼できるデータサイエンティスト。機密データの処理に使用できます。

これらのペルソナをグループに関連付けます。個々の ID にロールを付与するのではなく、ペルソナに一致する ID をグループに追加します。

このブループリントでは、データサイエンティストとノートブックインスタンスの間に 1 対 1 のマッピングを定義して、最小限の権限を適用することで、単一のデータサイエンティスト ID だけがノートブックインスタンスにアクセスできるようになります。個々のデータサイエンティストに、ノートブックインスタンスに対する編集者の権限は付与されません。

表には次の情報が示されています。

グループに割り当てるペルソナ。
プロジェクトレベルでグループに割り当てる IAM ロール。

グループ	説明	ロール	プロジェクト
`data-owner@example.com`	メンバーは、BigQuery 内のデータの分類と管理を担当します。	`roles/bigquery.dataOwner`	`trusted-data`
`trusted-data-scientist@example.com`	メンバーは、信頼できるフォルダ内にあるデータへのアクセスが許可されます。	`roles/restrictedDataViewer`（カスタム）	`trusted-data`

ユーザーが管理するサービスアカウント

ユーザー管理のノートブックのユーザーが管理するサービスアカウントを、Compute Engine のデフォルトのサービスアカウントの代わりに作成します。次の表に、ノートブックインスタンスのサービスアカウントのロールを示します。

サービスアカウント	説明	ロール	プロジェクト
`sa-p-notebook-compute@trusted-analytics.iam.gserviceaccount.com`	ノートブックインスタンスをプロビジョニングするために Vertex AI が使用するサービスアカウント。	`roles/restrictedDataViewer`（カスタム） `roles/bigquery.jobUser` `roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter` `roles/compute.instanceAdmin` `roles/notebooks.viewer`	`trusted-analytics`

このブループリントにより、指定した顧客管理の暗号鍵（CMEK）に Google が管理するサービスアカウントへのアクセスを提供することで、ユーザー管理のノートブックを表す Google が管理するサービスアカウントを構成できます。このリソース固有の権限付与により、ユーザーが管理するノートブックで使用される鍵に最小権限が適用されます。

これらのプロジェクトにはプロジェクトオーナーが定義されていないため、データサイエンティストは鍵を管理できません。

カスタムロール

ブループリントでは、エクスポート権限を削除して roles/restrictedDataViewer カスタムロールを作成します。カスタムロールは、BigQuery テーブルからデータを読み取るための事前定義 BigQuery dataViewer ロールに基づきます。このロールを trusted-data-scientists@example.com グループに割り当てます。次の表に、roles/restrictedDataViewer ロールで使用される権限を示します。

カスタムロール名	説明	権限
`roles/restrictedDataViewer`	高い信頼境界の内部にあるノートブックインスタンスが BigQuery からのセンシティブデータを表示できるようにします。エクスポート権限（`bigquery.models.export` など）のない `roles/bigquery.dataViewer` ロールに基づく	`bigquery.datasets.get` `bigquery.datasets.getIamPolicy` `bigquery.models.getData` `bigquery.models.getMetadata` `bigquery.models.list` `bigquery.routines.get` `bigquery.routines.list` `bigquery.tables.get` `bigquery.tables.getData` `bigquery.tables.getIamPolicy` `bigquery.tables.list` `resourcemanager.projects.get` `resourcemanager.projects.list`

最小権限

このブループリントにより、最小レベルの権限を持つロールを付与できます。たとえば、サービスアカウントとの共有マッピングではなく、単一のデータサイエンティストの ID とノートブックインスタンスの間の 1 対 1 のマッピングを構成する必要があります。権限を制限することで、データサイエンティストによるノートブックインスタンスをホストするインスタンスへの直接ログインを禁止できます。

特権アクセス

trusted-data-scientists@example.com という名前の、より信頼性の高いデータサイエンティストグループのユーザーに特権アクセス権が付与されています。このレベルのアクセス権は、対象ユーザーに機密データにアクセスできる ID が付与されていることを示しています。ID チームと協力して、これらのデータサイエンティストの ID に対して 2 段階認証プロセスを有効にしたハードウェアセキュリティキーを指定します。

ネットワーキング

Google Cloud エンタープライズ基盤ネットワークスクリプトで定義されたものなど、ノートブックの共有 VPC 環境を指定します。

ノートブックインスタンスのネットワークには、次のプロパティがあります。

外部 IP アドレスを持たない制限付きのプライベートネットワークを使用する共有 VPC。
制限付きのファイアウォールルール。
ユーザー管理のノートブックが操作するすべてのサービスとプロジェクトを含む VPC Service Controls の境界。
Access Context Manager ポリシー。

制限付き共有 VPC

指定した共有 VPC を使用するようにユーザー管理ノートブックを構成します。OS Login が必要なため、共有 VPC でノートブックインスタンスへのアクセスを最小限に抑えます。Identity-Aware Proxy（IAP）を使用して、データサイエンティストへの明示的なアクセスを構成できます。

また、共有 VPC 内の Google API およびサービスへのプライベート接続を、restricted.googleapis.com ドメインを使用して構成します。この構成により、環境内のサービスが VPC Service Controls をサポートできるようになります。

制限付きの共有 VPC を設定する方法の例については、セキュリティ基盤のブループリントネットワーク構成の Terraform スクリプトをご覧ください。

VPC Service Controls の境界

このブループリントにより、VPC Service Controls を使用して信頼できる環境の高い信頼境界を確立できます。

サービス境界は、データの引き出しのリスクを最小限に抑えることで、プロジェクト内の Google Cloud サービスの保護に使用できる組織レベルの管理です。

次の表は、VPC Service Controls の境界の構成方法を示しています。

属性	検討対象	値
`projects`	キーを含めて、ユーザーが管理するノートブックを使用するデータサイエンティストがアクセスするデータが含まれるすべてのプロジェクトを含めます。	`["trusted-kms"` `"trusted-data"` `"trusted-analytics"]`
`services`	必要に応じて、サービスを追加します。	`["compute.googleapis.com"`, `"storage.googleapis.com"`、 `"notebooks.googleapis.com"`、 `"bigquery.googleapis.com"`、 `"datacatalog.googleapis.com"`、 `"dataflow.googleapis.com"`、 `"dlp.googleapis.com"`、 `"cloudkms.googleapis.com"`、 `"secretmanager.googleapis.com"`、 `"cloudasset.googleapis.com"`、 `"cloudfunctions.googleapis.com"`、 `"pubsub.googleapis.com"`、 `"monitoring.googleapis.com"`、 `"logging.googleapis.com"]`
`access_level`	セキュリティ要件に沿った Access Context Manager ポリシーを追加し、詳細なエンドポイント検証ポリシーを追加します。	`ACCESS_POLICIES` 詳細については、Access Context Manager をご覧ください。

Access Context Manager

このブループリントは、VPC Service Controls の境界で Access Context Manager を構成するのに役立ちます。Access Context Manager では、プロジェクトとリソースに対してきめ細かい属性ベースのアクセス制御を定義できます。Endpoint Verification を使用して、データにアクセスするための企業ガバナンスの要件に合わせてポリシーを構成します。管理者と協力して、企業のデータサイエンティストのアクセスポリシーを作成します。

次の表に示す値を、アクセスポリシーで使用することをおすすめします。

条件	検討対象	値
`ip_subnetworks`	企業で信頼されている IP 範囲を使用してください。	（リスト）境界内のリソースへのアクセスが許可される CIDR 範囲。
`members`	境界にアクセスできる強力な特権を持つユーザーを追加します。	（リスト）プロビジョニングを行うためのデータサイエンティストの特権 ID と Terraform のサービスアカウント。
`device_policy.require_screen_lock`	デバイスで画面ロックが有効になっている必要があります。	`true`
`device_policy.require_corp_owned`	会社が管理するデバイスにのみ、ユーザーが管理するノートブックへのアクセスを許可します。	`true`
`device_policy.allowed_encryption_statuses`	データサイエンティストのみが、保存データを暗号化するデバイスを使用できます。	(list) `ENCRYPTED`
`regions`	データサイエンティストがノートブックインスタンスにアクセスできるリージョン指定を維持します。データサイエンティストが稼働している想定される最小のリージョンセットに制限します。	有効なリージョンコード（リスト）

BigQuery の最小権限

このブループリントは、データサイエンティストが使用する BigQuery のデータセットへのアクセスを構成する方法を示します。設定した構成では、データサイエンティストが BigQuery のデータセットにアクセスするためのノートブックインスタンスが必要です。

設定した構成により、次の方法で BigQuery のデータセットにセキュリティのレイヤを追加することもできます。

ノートブックインスタンスのサービスアカウントへのアクセスを許可する。データサイエンティストが、BigQuery のデータセットに直接アクセスするためのノートブックインスタンスを所有している必要があります。
データサイエンティストが企業のデータガバナンスの要件を満たさないデータのコピーを作成するというリスクを軽減する。BigQuery と直接やり取りする必要があるデータサイエンティストを、trusted-data-scientists@example.com グループに追加する必要があります。

または、データサイエンティストに BigQuery へのアクセス制限を提供するために、列レベルのセキュリティのようなきめ細かなアクセス制御を使用できます。データオーナーは、ガバナンスチームと協力して適切な分類を作成する必要があります。データオーナーは、データセットをスキャンする Sensitive Data Protection を使用することで、分類方法に合わせてデータセットを分類し、タグ付けできます。

鍵管理

データ保護のため、ユーザーが管理するノートブックでは暗号鍵を使用しています。鍵は FIPS 140-2 レベル 3 の Cloud HSM によってバックアップされます。環境内に作成した鍵は、次の方法でデータを保護するのに役立ちます。

CMEK が高い信頼境界内のすべてのサービスで有効になっている。
鍵の可用性はリージョンごとに構成できる。
鍵のローテーションが構成可能である。
鍵へのアクセスが制限されている。

CMEK

このブループリントにより CMEK を使用して、管理対象の鍵を使用するすべてのデータの暗号境界を作成します。環境では、高い信頼境界内のすべてのサービスに対して同じ CMEK 鍵を使用します。CMEK を使用するもう 1 つの利点は、ノートブックインスタンスが不要になった場合に、ノートブックインスタンスを保護するために使用した鍵を破棄できることです。

鍵の可用性とローテーション

高可用性を実現するには、マルチリージョンのキーリングを作成します。これにより、鍵の可用性が向上します。

このブループリントでは、自動ローテーション値を持つ鍵を作成します。ローテーション値を設定するには、企業で設定されているセキュリティポリシーに従います。セキュリティポリシーに合わせてデフォルト値を変更することも、必要に応じて鍵のローテーションを頻繁に行うこともできます。

次の表に、鍵に構成する属性を示します。

属性	検討対象	値
`rotation`	企業のコンプライアンスローテーションポリシーで設定された値と一致させます。	45 日
`location`	マルチリージョンのロケーションを使用するキーリングを使用して、可用性を高めます。	ユーザーが管理するノートブックのゾーンの構成に基づいて自動的に選択されます。
`protection level`	企業で指定した保護レベルを使用します。	`HSM`

鍵へのアクセス

このブループリントによって、データリソースとは別のフォルダの Cloud HSM モジュールに配置することで鍵を保護できます。このアプローチは、次の理由で使用します。

すべてのリソースで鍵を使用するには、暗号鍵が必要である。
鍵管理チームは、データ所有者とは別のチームである。
鍵に対する追加の管理とモニタリングが必要である。別のフォルダを使用すると、データから独立した鍵のポリシーを管理できます。

ユーザーが管理するノートブックのセキュリティ管理

このセクションで説明する管理は、ユーザーが管理するノートブックで使用されるデータを保護します。このブループリントは、次のように、ユーザー管理ノートブックのセキュリティ制御を構成するのに役立ちます。

データの引き出しのリスクを軽減する。
権限昇格を制限する。

データダウンロードの管理

デフォルトでは、ノートブックインスタンスにより、データサイエンティストはマシンへのデータのダウンロードやエクスポートを行うことができます。このブループリントによってインストールされた起動スクリプトにより、次の操作を回避できます。

ローカルデバイスへのデータのエクスポートとダウンロード。
ノートブックインスタンスによって計算された出力値を出力する能力。

このスクリプトは、trusted_kms プロジェクトに作成されます。このブループリントは、アクセスを制限し、CMEK を構成することで、スクリプトを保存するバケットを保護するのに役立ちます。ユーザーが管理するノートブックに対してプロジェクトからスクリプトを分離すると、未承認のコードが起動スクリプトに追加されるリスクも軽減できます。

プライベートで制限された VPC サブネットを使用するようにユーザー管理のノートブックを構成しているため、ノートブックインスタンスでパブリックネットワークにアクセスできません。この構成により、データサイエンティストによる外部モジュールのインストール、外部データソースへのアクセス、公開コードリポジトリへのアクセスを防ぐことができます。外部リソースではなく、企業のデータサイエンティスト向けに Artifact Registry などのプライベートアーティファクトリポジトリを設定することをおすすめします。

権限の管理

このブループリントにより、trusted-data-scientists@example.com グループに割り当てられた権限を制限できます。たとえば、このグループには Persistent Disk のスナップショットを作成するロールが割り当てられていません。スナップショットのローカルファイルシステムに、企業のデータが含まれているノートブックインスタンスが含まれている可能性があるためです。

さらに、データサイエンティストによる特権アクセスを防ぐために、ノートブックインスタンスのコマンドラインから sudo コマンドを使用することはできません。このアクションにより、データサイエンティストがノートブックインスタンスにインストールされているコントロール（承認されたパッケージやロギングなど）を変更できなくなります。

オペレーションセキュリティ

このブループリントにより確立するセキュリティ管理とともに、次の運用のセキュリティポリシーを構成して、企業で利用されているノートブックでデータを継続的に保護する必要があります。

ロギングとモニタリングの構成。
脆弱性管理ポリシー。
アセットの可視性。

ロギングとモニタリング

階層を作成したら、新しいプロジェクトに使用するロギングと検出の制御を構成する必要があります。これらの制御の構成方法については、セキュリティ基盤のブループリントロギングスクリプトをご覧ください。

脆弱性の管理

Deep Learning VM Image は定期的に更新されます。既存のノートブックインスタンスのイメージは、脆弱性スキャンスケジュールと同じ頻度で更新することをおすすめします。isUpgradeable API の結果を確認して、upgrade API を使用してアップグレードを開始できます。

リスクの可視性

アセット、脆弱性、リスク、ポリシーを可視化するには、Security Command Center を使用することをおすすめします。Security Command Center は、デプロイをスキャンして、関連するコンプライアンスフレームワークに照らして環境を評価します。

まとめ

このドキュメントで説明されたアーキテクチャを実装する方法は次のとおりです。

組織構造セクションに基づいて、信頼できるフォルダとプロジェクトを作成する。
セキュリティポリシーに従って、これらのプロジェクトのロギングとモニタリングの制御を構成する。例については、セキュリティ基盤のブループリントロギング構成を確認する。
ユーザーとグループでの説明に従って、IAM グループを作成し、信頼できるデータサイエンティストの ID を適切なグループに追加する。
ネットワーキングでの説明に従って、制限付きの共有 VPC とサブネットを使用してネットワークを設定する。
Access Context Manager の説明に従って、Access Context Manager ポリシーを作成する。
このチュートリアル用に GitHub リポジトリのクローンを作成します。
必要な入力を使用して、Terraform 環境変数ファイルを作成する。
Terraform スクリプトを環境に適用して、このブループリントで説明するコントロールを作成する。
信頼できる環境が、セキュリティとデータガバナンスの要件を満たしていることを確認する。新しく作成されたプロジェクトは Security Command Center のコンプライアンスフレームワークに対するスキャンが可能。
trusted-data プロジェクト内に BigQuery のデータセットを作成するか、data GitHub リポジトリモジュールにあるサンプルを使用する。
企業のデータサイエンティストと連携して、新しく作成されたノートブックインスタンスへのアクセスをテストする。
ユーザー管理のノートブック環境内で、データサイエンティストが想定どおりに BigQuery のデータとやり取りできるかどうかをテストする。関連する GitHub リポジトリにあるサンプル BigQuery コマンドを使用できる。