Cloud KMS 鍵によるデータの保護

BigQuery は、デフォルトでは、保存されている顧客コンテンツを暗号化します。BigQuery は、このデフォルトの暗号化をユーザーの代わりに処理および管理します。この際、ユーザー側での追加アクションは不要です。まず、BigQuery テーブルのデータは、「データ暗号鍵」を使用して暗号化されます。さらに、このデータ暗号鍵が「鍵暗号鍵」で暗号化されます。これはエンベロープ暗号化と呼ばれます。鍵暗号鍵ではデータは直接暗号化されませんが、データの暗号化に使用するデータ暗号鍵を暗号化するために使用されます。詳細については、鍵管理をご覧ください。

ユーザー自身で暗号化を制御する場合は、BigQuery の顧客管理の暗号鍵（CMEK）を使用できます。この場合、データを保護する鍵暗号鍵を Google が管理するのではなく、ユーザーが Cloud KMS で鍵暗号鍵を制御および管理します。このトピックでは、この手法について詳しく説明します。

Google Cloud Platform での暗号化オプションについては、こちらをご覧ください。

始める前に

データセット、テーブル、クエリについて理解します。
BigQuery と Cloud KMS を同じ GCP プロジェクトで実行するか、別々のプロジェクトで実行するかを決定します。以下の説明では次の表記方法を用います。
- project_id は BigQuery を実行するプロジェクトのプロジェクト ID です。
- project_number は BigQuery を実行するプロジェクトのプロジェクト番号です。
- kms_project_id は Cloud KMS を実行するプロジェクトのプロジェクト ID です（BigQuery を実行するプロジェクトと同じプロジェクトである可能性があります）。
GCP プロジェクト ID とプロジェクト番号については、プロジェクトの識別をご覧ください。
新しいプロジェクトでは、BigQuery が自動的に有効になります。既存のプロジェクトを使用して BigQuery を実行する場合は、BigQuery API を有効化します。
Cloud KMS を実行する GCP プロジェクトでは、以下の操作を行います。
1. Cloud KMS API を有効化します。
2. 鍵リングと鍵の作成の説明に従って、鍵リングと鍵を作成します。鍵リングは、BigQuery データセットのロケーションと一致するロケーションで作成します。
  - マルチリージョンデータセットでは、一致するロケーションからのマルチリージョンの鍵リングを使用する必要があります。たとえば、リージョン US 内のデータセットはリージョン us の鍵リングで保護する必要があり、リージョン EU 内のデータセットはリージョン europe の鍵リングで保護する必要があります。
  - リージョンデータセットでは、一致するリージョンの鍵を使用する必要があります。たとえば、リージョン asia-northeast1 内のデータセットはリージョン asia-northeast1 の鍵リングで保護する必要があります。
  - BigQuery では global リージョンの使用をサポートしていません。
  BigQuery と Cloud KMS がサポートされるロケーションの詳細については、Cloud のロケーションをご覧ください。

暗号化仕様

BigQuery でデータを保護するために使用される Cloud KMS 鍵は、AES-256 鍵です。これらの鍵は、BigQuery で鍵暗号鍵として使用され、データを暗号化するデータ暗号鍵を暗号化します。

暗号化と復号の権限を付与する

Google Cloud Platform Console を使用して BigQuery サービスアカウント ID を特定し、サービスアカウントに、Cloud KMS を使用して暗号化および復号する適切な役割を付与します。

サービスアカウント ID を特定する

従来の UI

BigQuery ウェブ UI に移動します。
BigQuery ウェブ UI に移動
ナビゲーション内のプロジェクト名の横にある下矢印アイコンをクリックし、[Customer-Managed Encryption] をクリックします。
ユーザーダイアログが開き、暗号化と復号の権限を必要とするサービスアカウントが表示されます。
[Copy] をクリックしてサービスアカウント ID をクリップボードにコピーし、[OK] をクリックしてユーザーダイアログを閉じます。

CLI

bq show コマンドで --encryption_service_account フラグを指定すると、サービスアカウント ID を特定できます。

bq show --encryption_service_account

このコマンドを実行すると、サービスアカウント ID が表示されます。

                       ServiceAccountID
     -------------------------------------------------------------
      bq-project_number@bigquery-encryption.iam.gserviceaccount.com

暗号化 / 復号の役割を割り当てる

クリップボードにコピーした BigQuery システムのサービスアカウントに Cloud KMS CryptoKey Encrypter/Decrypter の役割を割り当てます。このアカウントの形式は次のとおりです。

bq-project_number@bigquery-encryption.iam.gserviceaccount.com

Console

GCP Console で [セキュリティ] ページを開きます。
セキュリティ暗号鍵ページを開く
プロジェクトを選択し、[続行] をクリックします。
役割を追加する暗号鍵を特定します。
- bq-project_number@bigquery-encryption.iam.gserviceaccount.com サービスアカウントがまだメンバーリストに含まれていない場合、このサービスアカウントには役割が何も割り当てられていません。[メンバーを追加] をクリックして、サービスアカウントのメールアドレスを bq-project_number@bigquery-encryption.iam.gserviceaccount.com のように入力します。
- このサービスアカウントがすでにメンバーリストに含まれている場合、サービスアカウントには既存の役割があります。bq-project_number@bigquery-encryption.iam.gserviceaccount.com サービスアカウントの現在の役割のプルダウンリストをクリックします。
[役割] プルダウンリストをクリックし、[Cloud KMS] をクリックして、[クラウド KMS 暗号鍵の暗号化 / 復号] 役割をクリックします。
[追加] または [保存] をクリックして、この役割を bq-project_number@bigquery-encryption.iam.gserviceaccount.com サービスアカウントに適用します。

CLI

役割を割り当てるには、gcloud コマンドラインツールを使用できます。

gcloud kms keys add-iam-policy-binding \
--project=kms_project_id \
--member serviceAccount:bq-project_number@bigquery-encryption.iam.gserviceaccount.com \
--role roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter \
--location=kms_key_location \
--keyring=kms_key_ring \
kms_key

kms_project_id を Cloud KMS を実行している GCP プロジェクトの ID に置き換え、project_number を BigQuery を実行している GCP プロジェクトのプロジェクト番号（プロジェクト ID ではない）に置き換えます。kms_key_location、kms_key_ring、kms_key は、Cloud KMS 鍵のロケーション、鍵リング、鍵名にそれぞれ置き換えます

鍵のリソース ID

このトピックの例に示すように、CMEK を使用するには Cloud KMS 鍵のリソース ID が必要です。この鍵の形式は次のとおりです。

projects/project_id/locations/location/keyRings/key_ring/cryptoKeys/key

鍵のリソース ID を取得する方法については、鍵のリソース ID をご覧ください。

Cloud KMS で保護されるテーブルを作成する

Cloud KMS で保護される空のテーブルを作成する

Cloud KMS で保護されるテーブルを作成するには、以下のようにします。

従来の UI

BigQuery ウェブユーザーインターフェースでデータセット名の横にある下矢印アイコンをクリックし、[Create new table] をクリックします。
[Create table] ページで、スキーマ定義を持つ空のテーブルを作成するために必要な情報を入力します。[Create Table] をクリックする前に、暗号化の種類を設定し、テーブルで使用する Cloud KMS 鍵を指定します。
1. [Encryption Type] プルダウンリストをクリックし、[Customer-Managed Encryption] を選択します。
2. [Customer-Managed Encryption Key] に鍵のリソース ID を入力します。
[Create Table] をクリックします。

CLI

テーブルの作成には、--destination_kms_key フラグを指定した bq コマンドラインツールを使用できます。--destination_kms_key フラグで、テーブルで使用する鍵のリソース ID を指定します。

スキーマを使用して空のテーブルを作成するには、次のコマンドを実行します。

bq mk --schema name:string,value:integer -t \
--destination_kms_key projects/project_id/locations/location/keyRings/key_ring/cryptoKeys/key \
mydataset.newtable

また、DDL ステートメントを使用することもできます。

bq query --use_legacy_sql=false "
  CREATE TABLE mydataset.newtable (name STRING, value INT64)
  OPTIONS(
    kms_key_name='projects/project_id/locations/location/keyRings/key_ring/cryptoKeys/key'
  )
"

クエリからテーブルを作成するには、次のコマンドを実行します。

bq query --destination_table=mydataset.newtable \
--destination_kms_key projects/project_id/locations/location/keyRings/key_ring/cryptoKeys/key \
"SELECT name,count FROM mydataset.babynames WHERE gender = 'M' ORDER BY count DESC LIMIT 6"

bq コマンドラインツールの詳細については、bq コマンドラインツールをご覧ください。

Go

GitHub で表示

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
meta := &bigquery.TableMetadata{
	EncryptionConfig: &bigquery.EncryptionConfig{
		// TODO: Replace this key with a key you have created in Cloud KMS.
		KMSKeyName: "projects/cloud-samples-tests/locations/us-central1/keyRings/test/cryptoKeys/test",
	},
}
if err := tableRef.Create(ctx, meta); err != nil {
	return err
}

Python

新しいテーブルを顧客管理の暗号鍵で保護するには、Table.encryption_configuration プロパティを EncryptionConfiguration オブジェクトに設定してからテーブルを作成します。

GitHub で表示フィードバック

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# dataset_id = 'my_dataset'

table_ref = client.dataset(dataset_id).table('my_table')
table = bigquery.Table(table_ref)

# Set the encryption key to use for the table.
# TODO: Replace this key with a key you have created in Cloud KMS.
kms_key_name = 'projects/{}/locations/{}/keyRings/{}/cryptoKeys/{}'.format(
    'cloud-samples-tests', 'us-central1', 'test', 'test')
table.encryption_configuration = bigquery.EncryptionConfiguration(
    kms_key_name=kms_key_name)

table = client.create_table(table)  # API request

assert table.encryption_configuration.kms_key_name == kms_key_name

Cloud KMS 鍵で保護されたテーブルのクエリ

Cloud KMS で保護されたテーブルをクエリするために、特別な方法は必要ありません。テーブルのコンテンツの暗号化に使用された鍵の名前が BigQuery に保存され、Cloud KMS で保護されたテーブルに対してクエリが実行されるとその鍵が使用されます。

そのテーブルのコンテンツの暗号化に使用された Cloud KMS 鍵に BigQuery がアクセスできれば、既存のすべてのツール、BigQuery コンソール、bq コマンドラインインターフェースは、デフォルトの暗号化されたテーブルの場合と同様に実行されます。

Cloud KMS 鍵を使用したクエリ結果の保護

従来の UI

BigQuery ウェブ UI で [Compose query] ボタンをクリックします。
[New Query] テキスト領域に有効な BigQuery SQL クエリを入力します。
[Encryption Type] をクリックし、[Customer-Managed Encryption] を選択します。
[Customer-Managed Encryption Key] に鍵のリソース ID を入力します。
[Run Query] をクリックします。

CLI

Cloud KMS 鍵を使用して宛先テーブルやクエリ結果（一時テーブルを使用している場合）を保護するには、--destination_kms_key フラグを指定します。--destination_kms_key フラグで、宛先または結果テーブルで使用する鍵のリソース ID を指定します。

--destination_table フラグを使用して、クエリ結果の宛先を指定することもできます。--destination_table を使用しなかった場合、クエリ結果は一時テーブルに書き込まれます。

テーブルをクエリするには、次のコマンドを実行します。

bq query \
--destination_table=mydataset.newtable \
--destination_kms_key projects/project_id/locations/location/keyRings/key_ring/cryptoKeys/key \
"SELECT name,count FROM mydataset.babynames WHERE gender = 'M' ORDER BY count DESC LIMIT 6"

bq コマンドラインツールの詳細については、bq コマンドラインツールをご覧ください。

Go

GitHub で表示

q := client.Query("SELECT 17 as my_col")
q.Location = "US" // Location must match the dataset(s) referenced in query.
q.QueryConfig.Dst = client.Dataset(destDatasetID).Table(destTableID)
q.DestinationEncryptionConfig = &bigquery.EncryptionConfig{
	// TODO: Replace this key with a key you have created in Cloud KMS.
	KMSKeyName: "projects/cloud-samples-tests/locations/us-central1/keyRings/test/cryptoKeys/test",
}
return runAndRead(ctx, client, q)
job, err := q.Run(ctx)
if err != nil {
	return err
}
status, err := job.Wait(ctx)
if err != nil {
	return err
}
if err := status.Err(); err != nil {
	return err
}
it, err := job.Read(ctx)
for {
	var row []bigquery.Value
	err := it.Next(&row)
	if err == iterator.Done {
		break
	}
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Println(row)
}

Python

クエリの抽出先テーブルを顧客管理の暗号鍵で保護するには、QueryJobConfig.destination_encryption_configuration プロパティを EncryptionConfiguration に設定してからクエリを実行します。

GitHub で表示フィードバック

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()

job_config = bigquery.QueryJobConfig()

# Set the destination table. Here, dataset_id is a string, such as:
# dataset_id = 'your_dataset_id'
table_ref = client.dataset(dataset_id).table('your_table_id')
job_config.destination = table_ref

# Set the encryption key to use for the destination.
# TODO: Replace this key with a key you have created in KMS.
kms_key_name = 'projects/{}/locations/{}/keyRings/{}/cryptoKeys/{}'.format(
    'cloud-samples-tests', 'us-central1', 'test', 'test')
encryption_config = bigquery.EncryptionConfiguration(
    kms_key_name=kms_key_name)
job_config.destination_encryption_configuration = encryption_config

# Start the query, passing in the extra configuration.
query_job = client.query(
    'SELECT 17 AS my_col;',
    # Location must match that of the dataset(s) referenced in the query
    # and of the destination table.
    location='US',
    job_config=job_config)  # API request - starts the query
query_job.result()

# The destination table is written using the encryption configuration.
table = client.get_table(table_ref)
assert table.encryption_configuration.kms_key_name == kms_key_name

Cloud KMS で保護されているテーブルを読み込む

Cloud KMS で保護されているテーブルを読み込むには:

Console

読み込みジョブの抽出先テーブルを顧客管理の暗号鍵で保護するには、テーブルの読み込み時に鍵を指定します。

GCP Console で BigQuery ウェブ UI を開きます。
BigQuery ウェブ UI に移動
ナビゲーションパネルの [リソース] セクションでプロジェクトを展開し、データセットを選択します。
ウィンドウの右側の詳細パネルで、[テーブルを作成] をクリックします。
テーブルの読み込みに使用するオプションを入力します。[テーブルを作成] をクリックする前に [詳細オプション] をクリックします。
[暗号化] で、[顧客管理の暗号鍵] を選択します。
[顧客管理の暗号鍵を選択] プルダウンをクリックして、使用する鍵を選択します。使用可能な鍵が表示されない場合は、鍵のリソース ID を入力します。
[テーブルを作成] をクリックします。

CLI

読み込みジョブの宛先テーブルを顧客管理の暗号鍵で保護するには、--destination_kms_key フラグを設定します。

bq --location=location load \
--autodetect \
--source_format=format \
--destination_kms_key projects/project_id/locations/location/keyRings/key_ring/cryptoKeys/key \
dataset.table \
path_to_source

例:

bq load \
--autodetect \
--source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
--destination_kms_key projects/project_id/locations/location/keyRings/key_ring/cryptoKeys/key \
test2.table4 \
gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json

Go

GitHub で表示

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
gcsRef := bigquery.NewGCSReference("gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json")
gcsRef.SourceFormat = bigquery.JSON
gcsRef.AutoDetect = true
loader := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).LoaderFrom(gcsRef)
loader.WriteDisposition = bigquery.WriteEmpty
loader.DestinationEncryptionConfig = &bigquery.EncryptionConfig{
	// TODO: Replace this key with a key you have created in KMS.
	KMSKeyName: "projects/cloud-samples-tests/locations/us-central1/keyRings/test/cryptoKeys/test",
}

job, err := loader.Run(ctx)
if err != nil {
	return err
}
status, err := job.Wait(ctx)
if err != nil {
	return err
}

if status.Err() != nil {
	return fmt.Errorf("Job completed with error: %v", status.Err())
}

Python

読み込みジョブの抽出先テーブルを顧客管理の暗号鍵で保護するには、LoadJobConfig.destination_encryption_configuration プロパティを EncryptionConfiguration に設定してからテーブルを読み込みます。

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# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()
# dataset_id = 'my_dataset'

dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
job_config = bigquery.LoadJobConfig()
job_config.autodetect = True
job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.NEWLINE_DELIMITED_JSON

# Set the encryption key to use for the destination.
# TODO: Replace this key with a key you have created in KMS.
kms_key_name = 'projects/{}/locations/{}/keyRings/{}/cryptoKeys/{}'.format(
    'cloud-samples-tests', 'us-central1', 'test', 'test')
encryption_config = bigquery.EncryptionConfiguration(
    kms_key_name=kms_key_name)
job_config.destination_encryption_configuration = encryption_config
uri = 'gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/us-states.json'

load_job = client.load_table_from_uri(
    uri,
    dataset_ref.table('us_states'),
    location='US',  # Location must match that of the destination dataset.
    job_config=job_config)  # API request

assert load_job.job_type == 'load'

load_job.result()  # Waits for table load to complete.

assert load_job.state == 'DONE'
table = client.get_table(dataset_ref.table('us_states'))
assert table.encryption_configuration.kms_key_name == kms_key_name

Cloud KMS で保護されているテーブルにストリーミングする

追加のパラメータを指定しなくても、CMEK で保護されている BigQuery テーブルにデータをストリーミングできます。このデータは、最終ロケーションだけでなくバッファ内でも Cloud KMS 鍵を使用して暗号化されます。CMEK テーブルでストリーミングを使用する前に、鍵の使用可能性とアクセス可能性に関する要件を確認してください。

ストリーミングの詳細については、BigQuery へのデータのストリーミングをご覧ください。

テーブルをデフォルトの暗号化から Cloud KMS 保護に変更する

CLI

デフォルトの暗号化で保護されているテーブルを、Cloud KMS で保護された新しいテーブルや、元のテーブルにコピーするには、--destination_kms_key フラグを指定した bq cp コマンドを使用できます。--destination_kms_key フラグによって、宛先テーブルで使用する鍵のリソース ID を指定します。

デフォルトの暗号化が使用されているテーブルを Cloud KMS で保護された新しいテーブルにコピーするには、次のコマンドを実行します。

bq cp \
--destination_kms_key projects/project_id/locations/location/keyRings/key_ring/cryptoKeys/key \
sourceDataset.sourceTableId destinationDataset.destinationTableId

デフォルトの暗号化が使用されているテーブルを Cloud KMS で保護して同じテーブルにコピーする場合は、次のコマンドを実行します。

bq cp -f \
--destination_kms_key projects/project_id/locations/location/keyRings/key_ring/cryptoKeys/key \
sourceDataset.sourceTableId sourceDataset.sourceTableId

テーブルを Cloud KMS 保護からデフォルトの暗号化に変更する場合は、--destination_kms_key フラグを使用せずに bq cp を実行して、ファイルをそれ自体にコピーします。

bq コマンドラインツールの詳細については、bq コマンドラインツールをご覧ください。

Go

GitHub で表示

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
srcTable := client.DatasetInProject("bigquery-public-data", "samples").Table("shakespeare")
copier := client.Dataset(datasetID).Table(tableID).CopierFrom(srcTable)
copier.DestinationEncryptionConfig = &bigquery.EncryptionConfig{
	// TODO: Replace this key with a key you have created in Cloud KMS.
	KMSKeyName: "projects/cloud-samples-tests/locations/us-central1/keyRings/test/cryptoKeys/test",
}
job, err := copier.Run(ctx)
if err != nil {
	return err
}
status, err := job.Wait(ctx)
if err != nil {
	return err
}
if err := status.Err(); err != nil {
	return err
}

Python

テーブルのコピー先を顧客管理の暗号鍵で保護するには、QueryJobConfig.destination_encryption_configuration プロパティの値を EncryptionConfiguration に設定してからテーブルをコピーします。

GitHub で表示フィードバック

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()

source_dataset = bigquery.DatasetReference(
    'bigquery-public-data', 'samples')
source_table_ref = source_dataset.table('shakespeare')

# dataset_id = 'my_dataset'
dest_dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
dest_table_ref = dest_dataset_ref.table('destination_table')

# Set the encryption key to use for the destination.
# TODO: Replace this key with a key you have created in KMS.
kms_key_name = 'projects/{}/locations/{}/keyRings/{}/cryptoKeys/{}'.format(
    'cloud-samples-tests', 'us-central1', 'test', 'test')
encryption_config = bigquery.EncryptionConfiguration(
    kms_key_name=kms_key_name)
job_config = bigquery.CopyJobConfig()
job_config.destination_encryption_configuration = encryption_config

job = client.copy_table(
    source_table_ref,
    dest_table_ref,
    # Location must match that of the source and destination tables.
    location='US',
    job_config=job_config)  # API request
job.result()  # Waits for job to complete.

assert job.state == 'DONE'
dest_table = client.get_table(dest_table_ref)
assert dest_table.encryption_configuration.kms_key_name == kms_key_name

テーブルが Cloud KMS によって保護されているかどうかを判別する

BigQuery ウェブ UI で、データセットの左側にある青色の矢印をクリックして展開するか、データセット名をダブルクリックします。これにより、データセット内のテーブルとビューが表示されます。
テーブル名をクリックします。
[Details] をクリックします。[Table Details] ページに、テーブルの説明とテーブル情報が表示されます。
テーブルが Cloud KMS によって保護されている場合は、[Customer-Managed Encryption Key] フィールドに鍵のリソース ID が表示されます。

BigQuery テーブルの Cloud KMS 鍵を変更する

CMEK で保護された既存テーブルの Cloud KMS 鍵を変更するには、ALTER TABLE クエリを実行するか、API または bq コマンドラインツールを使用できます。API とコマンドラインツールを使用して Cloud KMS 鍵を変更する場合は、update と cp の 2 とおりの方法のうちのいずれかを使用できます。update を使用すると、KMS で保護されているテーブルで使用されている Cloud KMS 鍵を変更できます。cp を使用する場合は、CMEK で保護されているテーブルで使用されている Cloud KMS 鍵を変更できます。また、テーブルのデフォルトの暗号化を CMEK 保護に変更することも、CMEK 保護をデフォルトの暗号化に戻すこともできます。update のメリットは、cp より高速であること、テーブルデコレータの使用が可能であることです。

従来の UI

BigQuery ウェブ UI に移動します。

BigQuery ウェブ UI に移動
[Compose query] をクリックします。
[New Query] テキスト領域に DDL ステートメントを入力します。kms_key_name 値に、テーブルの保護に使用する鍵のリソース ID を指定します。
```
#standardSQL
ALTER TABLE mydataset.mytable
SET OPTIONS (
kms_key_name="projects/[PROJECT_ID]/locations/[LOCATION]/keyRings/[KEYRING]/cryptoKeys/[KEY]"
)
```

CLI

Cloud KMS で保護されているテーブルの鍵を変更するには、--destination_kms_key フラグを指定して bq cp コマンドを使用します。--destination_kms_key フラグで、テーブルで使用する鍵のリソース ID を指定します。

bq update \
--destination_kms_key projects/project_id/locations/location/keyRings/key_ring/cryptoKeys/key \
-t dataset_id.table_id

Go

GitHub で表示

// To run this sample, you will need to create (or reuse) a context and
// an instance of the bigquery client.  For example:
// import "cloud.google.com/go/bigquery"
// ctx := context.Background()
// client, err := bigquery.NewClient(ctx, "your-project-id")
tableRef := client.Dataset(datasetID).Table(tableID)
meta, err := tableRef.Metadata(ctx)
if err != nil {
	return err
}
update := bigquery.TableMetadataToUpdate{
	EncryptionConfig: &bigquery.EncryptionConfig{
		// TODO: Replace this key with a key you have created in Cloud KMS.
		KMSKeyName: "projects/cloud-samples-tests/locations/us-central1/keyRings/test/cryptoKeys/otherkey",
	},
}
if _, err := tableRef.Update(ctx, update, meta.ETag); err != nil {
	return err
}

Python

テーブルの顧客管理の暗号鍵を変更するには、Table.encryption_configuration プロパティを新しい EncryptionConfiguration オブジェクトに変更してからテーブルを更新します。

GitHub で表示フィードバック

# from google.cloud import bigquery
# client = bigquery.Client()

assert table.encryption_configuration.kms_key_name == original_kms_key_name

# Set a new encryption key to use for the destination.
# TODO: Replace this key with a key you have created in KMS.
updated_kms_key_name = (
    'projects/cloud-samples-tests/locations/us-central1/'
    'keyRings/test/cryptoKeys/otherkey')
table.encryption_configuration = bigquery.EncryptionConfiguration(
    kms_key_name=updated_kms_key_name)

table = client.update_table(
    table, ['encryption_configuration'])  # API request

assert table.encryption_configuration.kms_key_name == updated_kms_key_name
assert original_kms_key_name != updated_kms_key_name

データセットのデフォルト鍵を設定する

データセット全体のデフォルト Cloud KMS 鍵を設定できます。この鍵は、テーブルの作成時に別の Cloud KMS 鍵を指定しない限り、データセットに新しく作成されたすべてのテーブルに適用されます。デフォルト鍵は、既存のテーブルには適用されません。デフォルト鍵を変更しても、既存のテーブルは変更されません。この鍵は、変更後に作成された新しいテーブルにのみ適用されます。

データセットのデフォルト鍵は、次の方法で適用、変更または削除できます。

EncryptionConfiguration.kmsKeyName または datasets.insert メソッドを呼び出すときに、datasets.patch フィールドにデフォルト鍵を指定する
bq mk --dataset コマンドを実行するときに --default_kms_key フラグでデフォルト鍵を指定する

Cloud KMS 鍵への BigQuery のアクセス権を削除する

Cloud KMS 鍵への BigQuery のアクセス権は、その鍵に対する IAM 権限を取り消すことによって、いつでも削除できます。

BigQuery が Cloud KMS 鍵へのアクセスを失うと、ユーザーエクスペリエンスが大幅に低下し、データが失われる可能性があります。

その CMEK で保護されているテーブルのデータにアクセスできなくなるため、query、cp、extract、および tabledata.list はすべて失敗します。
その CMEK で保護されているテーブルに新しいデータを追加できません。
アクセス権を付与し直しても、数日間は、そのテーブルへのクエリのパフォーマンスが低下する可能性があります。

Cloud KMS 鍵のローテーションによる影響

テーブルに関連付けられている Cloud KMS 鍵のローテーションが行われても、BigQuery が自動的にそのテーブルの暗号鍵のローテーションを行うことはありません。既存のテーブルでは引き続き、作成時に使用された鍵バージョンが使用されます。新しいテーブルでは現在の鍵バージョンが使用されます。

制限事項

Cloud KMS 鍵への BigQuery のアクセス

Cloud KMS 鍵は、次の場合に BigQuery から使用でき、アクセス可能とみなされます。

その鍵が有効になっている
BigQuery サービスアカウントに、その鍵に対する暗号化および復号の権限がある

以下のセクションでは、鍵にアクセスできない場合のストリーミング挿入と長期間アクセスできないデータへの影響について説明します。

ストリーミング挿入への影響

Cloud KMS 鍵は、ストリーミング挿入リクエスト後の 48 時間で 24 時間以上連続して利用可能かつアクセス可能である必要があります。鍵が利用不能またはアクセス不能である場合、ストリーミングデータは完全には保持されず、失われる可能性があります。ストリーミング挿入の詳細については、BigQuery へのデータのストリーミングをご覧ください。

長期間アクセスできないデータへの影響

BigQuery はマネージドストレージを提供するため、長期間アクセスできないデータは BigQuery のアーキテクチャと互換性がありません。特定の BigQuery テーブルの Cloud KMS 鍵が 60 日間連続して利用不能またはアクセス不能である場合、BigQuery はそのテーブルと関連データを削除することを選択する場合があります。データが削除される 7 日前までに、BigQuery は請求先アカウントに関連付けられているメールアドレスにメールを送信します。

テーブルデコレータの使用

Cloud KMS によって保護されているテーブルのデータが、load、cp、または query のオペレーションの書き込み処理 WRITE_TRUNCATE によって置き換えられると、スナップショットデコレータの時刻によっては、テーブルデコレータを使用したクエリからテーブルにアクセスできなくなります。

テーブルが時刻 T に置き換えられて、スナップショットデコレータ snapshot_time が T より早い時刻であるとした場合に、snapshot_time をクエリできるかどうかを以下の表に示します。

`T` 前の暗号化タイプ	`T` 後の暗号化タイプ	`snapshot_time`
Cloud KMS 暗号化	Cloud KMS 暗号化	クエリ不可
デフォルトの暗号化	Cloud KMS 暗号化	クエリ可能
Cloud KMS 暗号化	デフォルトの暗号化	クエリ不可

範囲デコレータの使用時も、同様のロジックが <time2> に適用されるため、注意が必要です。

よくある質問

Cloud KMS 鍵への権限が必要なのは誰ですか？

顧客管理の暗号鍵を使用している場合、権限を繰り返し指定する必要はありません。Cloud KMS 鍵を使用して暗号化と復号を行う権限が BigQuery サービスアカウントにある限り、BigQuery テーブルへのアクセス権限を持つユーザーは、Cloud KMS 鍵への直接アクセス権がないユーザーであっても、データにアクセスできます。

どのサービスアカウントが使用されますか？

テーブルの GCP プロジェクトに関連付けられている BigQuery サービスアカウントは、そのテーブルのデータを復号するために使用されます。BigQuery サービスアカウントはプロジェクトごとに一意です。Cloud KMS で保護されている匿名テーブルにデータを書き込むジョブでは、そのジョブのプロジェクトのサービスアカウントが使用されます。

たとえば、CMEK で保護されている table1、table2、table3 という 3 つのテーブルについて考えてみます。宛先テーブルを {project3.table3} として {project1.table1, project2.table2} からデータをクエリする場合は、次のようになります。

project1.table1 に対しては project1 のサービスアカウントが使用される
project2.table2 に対しては project2 のサービスアカウントが使用される
project3.table3 に対しては project3 のサービスアカウントが使用される

BigQuery では、どのように Cloud KMS 鍵を使用できますか？

BigQuery は Cloud KMS 鍵を使用して、ユーザークエリ（tabledata.list や jobs.insert など）に応じてデータを復号します。

BigQuery では、データを読み取りに最適化された形式に変換するなど、データのメンテナンスやストレージ最適化タスクにもこの鍵を使用できます。

どの暗号ライブラリが使用されていますか？

BigQuery は CMEK 機能を Cloud KMS に依存しています。Cloud KMS は Tink を暗号化に使用します。

追加のサポートを得る方法

ここで解決策が見つからない場合は、cmek-feedback@google.com にお問い合わせいただくか、BigQuery サポートまたは Cloud KMS サポートをご覧ください。

エラーのトラブルシューティング

よくあるエラーと推奨される軽減策について以下に説明します。

エラー	推奨
Please grant Cloud KMS CryptoKey Encrypter/Decrypter role	プロジェクトに関連付けられている BigQuery サービスアカウントに、指定した Cloud KMS 鍵を操作するための十分な Cloud IAM 権限がありません。エラーメッセージ内またはこのドキュメントの手順に従って、適切な Cloud IAM 権限を付与してください。
Existing table encryption settings do not match encryption settings specified in the request	このエラーは、宛先テーブルの暗号化設定がリクエストの暗号化設定と一致しない場合に発生することがあります。軽減策として、書き込み処理 `TRUNCATE` を使用してテーブルを置き換えるか、別の宛先テーブルを指定します。
This region is not supported	Cloud KMS 鍵のリージョンが、宛先テーブルの BigQuery データセットのリージョンと一致していません。軽減策として、データセットに一致するリージョンにある鍵を選択するか、鍵リージョンに一致するデータセットに読み込みます。警告: Cloud KMS データ（鍵のマテリアルを含む）のロケーションが、指定したロケーションに永続的に固定される保証はありません。

始める前に

暗号化仕様

暗号化と復号の権限を付与する

サービス アカウント ID を特定する

従来の UI

CLI

暗号化 / 復号の役割を割り当てる

Console

CLI

鍵のリソース ID

Cloud KMS で保護されるテーブルを作成する

Cloud KMS で保護される空のテーブルを作成する

従来の UI

CLI

Go

Python

Cloud KMS 鍵で保護されたテーブルのクエリ

Cloud KMS 鍵を使用したクエリ結果の保護

従来の UI

CLI

Go

Python

Cloud KMS で保護されているテーブルを読み込む

Console

CLI

Go

Python

Cloud KMS で保護されているテーブルにストリーミングする

テーブルをデフォルトの暗号化から Cloud KMS 保護に変更する

CLI

Go

Python

テーブルが Cloud KMS によって保護されているかどうかを判別する

BigQuery テーブルの Cloud KMS 鍵を変更する

従来の UI

CLI

Go

Python

データセットのデフォルト鍵を設定する

Cloud KMS 鍵への BigQuery のアクセス権を削除する

Cloud KMS 鍵のローテーションによる影響

制限事項

Cloud KMS 鍵への BigQuery のアクセス

ストリーミング挿入への影響

長期間アクセスできないデータへの影響

テーブル デコレータの使用

よくある質問

Cloud KMS 鍵への権限が必要なのは誰ですか？

どのサービス アカウントが使用されますか？

BigQuery では、どのように Cloud KMS 鍵を使用できますか？

どの暗号ライブラリが使用されていますか？

追加のサポートを得る方法

エラーのトラブルシューティング

フィードバックを送信...

サービスアカウント ID を特定する

テーブルデコレータの使用

どのサービスアカウントが使用されますか？