Cloud Data Loss Prevention（Cloud DLP）は機密データの保護の一部になりました。API 名に変わりはありません。Cloud Data Loss Prevention API（DLP API）です。機密データの保護を構成するサービスについては、機密データの保護の概要をご覧ください。

クエリ時に BigQuery データを匿名化

このチュートリアルでは、リモート関数と機密データの保護を使用して、BigQuery からテーブルにクエリを実行しながらデータを匿名化する方法について説明します。このアプローチは、リアルタイムのクエリ結果をサニタイズし、分析に不要なデータへのアクセスを最小限に抑えるのに役立ちます。

このチュートリアルでは、転送中のデータの暗号化と復号について説明します。機密データの保護を使用して保存データを暗号化する方法については、ストレージ内の機密データの匿名化をご覧ください。

このチュートリアルは、データセキュリティ、データ処理、データ分析を担当するユーザーを対象としています。このガイドは、データ処理とデータプライバシーに精通していることを前提としていますが、専門家である必要はありません。このガイドでは、基本的な Cloud Shell と SQL スクリプトを実行できることも前提としています。

このチュートリアルでは、SQL ベースの関数、BigQuery、リモート関数、Cloud Run、機密データの保護を使用します。

暗号化などの匿名化手法により、データ内の未加工の機密性の高い識別子が難読化されます。これらの手法により、データの取り扱いリスクを軽減しながら、データの有用性は失わずに結合や分析を行えます。

企業には、匿名化されたデータのみをクラウドデータウェアハウスに保存するポリシーや規制要件があります。さらに、レポート生成のために匿名化されたデータを効率的に再識別する必要がある場合もあります。

大量のセンシティブデータを処理するリスクを最小限に抑えるには、自動データ変換パイプラインを使用し、匿名化されたデータセットを作成します。このチュートリアルを使用すると、そのパイプラインを、再識別のみ、または匿名化と再識別の両方を目的とした SQL クエリに置き換えることができます。このチュートリアルは、Cloud Run でホストされている中央サービスを使用した匿名化と再識別の両方を行うための助けとなります。Dataflow クラスタを設定または維持しなくても、この中央サービスを組織全体で使用できます。

機密データの保護は、機密データに関してデータを検査することでデータセットを分類できます。機密データの保護には、infoType という組み込み分類器が 150 以上あります。Cloud Data Loss Prevention API を使用してデータを匿名化するには、データパイプラインとアプリケーションが必要です。このチュートリアルは、データアナリスト、エンジニア、データサイエンティストが SQL 関数を使用して同じ結果を達成できるようにすることを目的としています。

このチュートリアルを修了すると、クエリ結果で機密データを匿名化され、再識別されるクエリを作成できるようになります。

SELECT
    pii_column,
    fns.dlp_freetext_encrypt(pii_column) AS dlp_encrypted,
    fns.dlp_freetext_decrypt(fns.dlp_freetext_encrypt(pii_column)) AS dlp_decrypted
FROM
    UNNEST(
    [
        'My name is John Doe. My email is john.doe@example.com']) AS pii_column

出力は次のようになります。

行	`pii_column`	`dlp_encrypted`	`dlp_decrypted`
`1`	`My name is John Doe. My email is john.doe@example.com`	`My name is John Doe. My email is BQ_TRF_EMAIL(40):AQy6lGvwKR+AiiRqJpEr+nBzZUzOcjXkXamUugU=`	`My name is John Doe. My email is john.doe@example.com`

アーキテクチャ

次の図は、このチュートリアルでデータウェアハウスとして BigQuery を使用し、機密データの保護を使用してデータの匿名化と再識別を行い、リモート関数をホストするために Cloud Run を使用する方法を示しています。

目標

機密データの保護から匿名化機能を提供する Cloud Run サービスをデプロイします。
機密データの保護の匿名化テンプレートを使用する BigQuery リモート関数を作成します。
BigQuery で SQL クエリを使用してデータの暗号化を検証します。

費用

このドキュメントでは、Google Cloud の次の課金対象のコンポーネントを使用します。

料金計算ツールを使うと、予想使用量に基づいて費用の見積もりを生成できます。新しい Google Cloud ユーザーは無料トライアルをご利用いただける場合があります。

このドキュメントに記載されているタスクの完了後、作成したリソースを削除すると、それ以上の請求は発生しません。詳細については、クリーンアップをご覧ください。

準備

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Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。

Google Cloud プロジェクトを作成します。
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、実際の Google Cloud プロジェクト名に置き換えます。

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

Artifact Registry、BigQuery、BigQuery Connection API、Cloud Build、Cloud Data Loss Prevention API、Cloud Key Management Service、Cloud Run、Container Registry、Identity and Access Management、Resource Manager、Secret Manager、Service Usage API を有効にします。

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.combigquery.googleapis.combigqueryconnection.googleapis.comcloudbuild.googleapis.comcloudkms.googleapis.comcloudresourcemanager.googleapis.comcontainerregistry.googleapis.comdlp.googleapis.comiam.googleapis.comrun.googleapis.comsecretmanager.googleapis.comserviceusage.googleapis.com

Google Cloud CLI をインストールします。

gcloud CLI を初期化するには:

gcloud init

Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。

Google Cloud プロジェクトを作成します。
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、実際の Google Cloud プロジェクト名に置き換えます。

Google Cloud プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します。

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.combigquery.googleapis.combigqueryconnection.googleapis.comcloudbuild.googleapis.comcloudkms.googleapis.comcloudresourcemanager.googleapis.comcontainerregistry.googleapis.comdlp.googleapis.comiam.googleapis.comrun.googleapis.comsecretmanager.googleapis.comserviceusage.googleapis.com

環境を準備する

Cloud Shell で、ソースリポジトリのクローンを作成します。

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/bigquery-dlp-remote-function.git

このチュートリアルのディレクトリに移動します。
```
cd bigquery-dlp-remote-function/
```

スクリプトを使用してリソースをデプロイする

カスタマイズを行わずにデプロイスクリプトを使用する場合は、次の手順を行います。デプロイをカスタマイズする場合は、このセクションをスキップして、代わりにカスタマイズされたソリューションを手動でデプロイするをご覧ください。

PROJECT_ID フィールドと REGION フィールドの値を設定します。
```
# Project ID of the Google Cloud project
PROJECT_ID="PROJECT_ID"

# Google Cloud region to use for deployment of resources
# Refer to https://cloud.google.com/about/locations
REGION="REGION"
```
以下を置き換えます。
- PROJECT_ID: このチュートリアルのプロジェクトの ID。
- REGION: データを保存して処理するリージョン（例: us-west1）。ゾーンではなくリージョンを指定します。
省略可: 使用する検査テンプレートがある場合は、DLP_INSPECT_TEMPLATE フィールドをその検査テンプレートの完全なリソース名に設定します。検査テンプレートは、REGION フィールドで設定したのと同じリージョンに存在する必要があります。

検査テンプレートに、匿名化テンプレートで使用されているすべての infoType が含まれていることを確認してください。

この手順をスキップすると、機密データの保護は、システムデフォルトである infoType 検出器のセットを使用してデータを検査します。
```
DLP_INSPECT_TEMPLATE="DLP_INSPECT_TEMPLATE"
```
DLP_INSPECT_TEMPLATE は、検査テンプレートの完全なリソース名（例: projects/PROJECT_ID/locations/REGION/inspectTemplates/TEMPLATE_ID）に置き換えます。

アプリケーションのデフォルト認証情報を使用して認証します。

gcloud auth application-default login && \
gcloud auth application-default set-quota-project "${PROJECT_ID}"

Terraform スクリプトを初期化して実行し、すべてのリソースを作成します。
```
terraform init && \
terraform apply \
-var "project_id=${PROJECT_ID}" \
-var "region=${REGION}" \
-var "dlp_inspect_template_full_path=${DLP_INSPECT_TEMPLATE}"
```
Terraform が実行するすべてのアクションがシステムに表示されます。アクションを確認します。続行するには、yes と入力します。
データを暗号化および復号できることを確認します。

カスタマイズされたソリューションを手動でデプロイする

デプロイをカスタマイズする場合は、次の手順を行います。カスタマイズや手動の手順を行わずに、指定されたデプロイスクリプトを使用する場合は、スクリプトを使用してリソースをデプロイするをご覧ください。

環境変数を設定する

Cloud Shell で、次の環境変数を設定します。

PROJECT_ID="PROJECT_ID"
REGION="REGION"
CLOUD_RUN_SERVICE_NAME="CLOUD_RUN_SERVICE_NAME"
ARTIFACT_REGISTRY_NAME="ARTIFACT_DOCKER_REGISTRY_NAME"

以下を置き換えます。

PROJECT_ID: このチュートリアルのプロジェクトの ID。
REGION: データを保存して処理するリージョン（例: us-west1）。ゾーンではなくリージョンを指定します。
CLOUD_RUN_SERVICE_NAME: 新しい Cloud Run サービスの名前。15 文字まで入力できます
ARTIFACT_REGISTRY_NAME: コンテナイメージを保存するための新しい Artifact Registry の名前。

Cloud Run サービスのサービスアカウントを作成する

サービスアカウントの作成:

RUNNER_SA_NAME="${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME}-runner"
RUNNER_SA_EMAIL="${RUNNER_SA_NAME}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com"
gcloud iam service-accounts create "${RUNNER_SA_NAME}" \
    --project="${PROJECT_ID}" \
    --description "Runner for BigQuery remote function execution" \
    --display-name "${RUNNER_SA_NAME}"

機密データの保護に必要なロールを付与します。

DLP 読者のロールを付与します。

gcloud projects add-iam-policy-binding "${PROJECT_ID}" \
    --member="serviceAccount:${RUNNER_SA_EMAIL}" \
    --role='roles/dlp.reader'

DLP ユーザーのロールを付与します。

gcloud projects add-iam-policy-binding "${PROJECT_ID}" \
    --member="serviceAccount:${RUNNER_SA_EMAIL}" \
    --role='roles/dlp.user'

Cloud Run サービスをデプロイする

アプリケーションをデプロイするには、次の手順に従います。

省略可: デフォルト値を変更するには、環境変数を変更するか、src/main/resources/aes.properties ファイルを更新します。

関数のコンテナイメージを格納する Artifact Registry リポジトリを作成します。

gcloud artifacts repositories create "${ARTIFACT_REGISTRY_NAME}" \
--repository-format=docker \
--location="${REGION}" \
--description="Container images repository for BigQuery Functions" \
--project="${PROJECT_ID}"

Cloud Build を使用して、アプリケーションをコンパイルし、Cloud Run にデプロイします。

gcloud builds submit \
--project ${PROJECT_ID} \
--substitutions=_CONTAINER_IMAGE_NAME="${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/${ARTIFACT_REGISTRY_NAME}/${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME}:latest" \
--machine-type=e2-highcpu-8 && \
gcloud beta run deploy ${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME} \
--image="${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/${ARTIFACT_REGISTRY_NAME}/${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME}:latest" \
--execution-environment=gen2 \
--platform=managed \
--region="${REGION}" \
--service-account="${RUNNER_SA_EMAIL}" \
--cpu=4 \
--memory=8Gi \
--no-allow-unauthenticated \
--project ${PROJECT_ID} \
--update-env-vars=PROJECT_ID=${PROJECT_ID}

出力の最後は次のようになります。

ID: 403a276e-b0c6-41f3-aaed-f0ec9f9cedba
CREATE_TIME: 2023-02-04T01:52:15+00:00
DURATION: 1M59S
SOURCE: gs://PROJECT_ID_cloudbuild/source/1675475534.124241-9c43787f64e04cfd9e4a1979d3324fe0.tgz
IMAGES: gcr.io/PROJECT_ID/CLOUD_RUN_SERVICE_NAME (+1 more)
STATUS: SUCCESS
Deploying container to Cloud Run service [CLOUD_RUN_SERVICE_NAME] in project [PROJECT_ID] region [REGION]
OK Deploying new service... Done.
 OK Creating Revision... Revision deployment finished. Checking container heal
 th.
 OK Routing traffic...
Done.
Service [CLOUD_RUN_SERVICE_NAME] revision [CLOUD_RUN_SERVICE_NAME-00001-tat] has been deployed and is serving 100 percent of traffic.
Service URL: https://CLOUD_RUN_SERVICE_NAME-j2bpjx2xoq-uw.a.run.app

Cloud Run の URL を取得し、環境変数に保存します。

RUN_URL="$(gcloud run services describe ${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME} --region \
    ${REGION} --project ${PROJECT_ID} --format="get(status.address.url)")"

機密データの保護の匿名化テンプレートを作成する

機密データの保護の匿名化テンプレートは、匿名化設定を保存して、複数のオペレーションやデータソースで再利用できるようにします。

このステップでは、sample_dlp_deid_config.json ファイルを使用します。このファイルには、匿名化テンプレートの例が含まれています。

Cloud Shell で、テンプレートを作成します。

DEID_TEMPLATE=$(curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
-H "Accept: application/json" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-User-Project: ${PROJECT_ID}" \
--data-binary "@sample_dlp_deid_config.json" \
"https://dlp.googleapis.com/v2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deidentifyTemplates")

DEID_TEMPLATE_NAME="$(echo ${DEID_TEMPLATE} | jq -r '.name')"

実際の機密性の高いワークロードに対して機密データの保護の暗号化を実行する場合は、ラップされた鍵を使用することをおすすめします。デモ用に、このチュートリアルではラップ解除された鍵を使用します。ラップされた鍵を作成し、それを匿名化リクエストと再識別リクエストで使用する方法について詳しくは、機密データの匿名化と再識別をご覧ください。

Cloud Run への BigQuery 接続を作成する

Cloud Shell で、Cloud Run にアクセスするための BigQuery 接続を作成します。

bq mk --connection \
--display_name='External transform function connection' \
--connection_type=CLOUD_RESOURCE \
--project_id="${PROJECT_ID}" \
--location="${REGION}" \
ext-${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME}

接続に使用する BigQuery サービスアカウントを見つけて設定します。

CONNECTION_SA="$(bq --project_id ${PROJECT_ID} --format json show \
    --connection ${PROJECT_ID}.${REGION}.ext-${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME} \
    | jq -r '.cloudResource.serviceAccountId')"

サービスアカウントに Cloud Run 起動元ロールを付与します。

gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member="serviceAccount:${CONNECTION_SA}" \
    --role='roles/run.invoker'

リモート関数用の BigQuery データセットを作成する

リモート関数用の BigQuery データセットを定義します。
```
BQ_FUNCTION_DATASET="fns"
```

データセットがまだ存在しない場合は作成します。

   bq mk --dataset \
       --project_id ${PROJECT_ID} \
       --location ${REGION} \
       ${BQ_FUNCTION_DATASET}

機密データの保護のリモート関数を作成する

省略可: 使用する検査テンプレートがある場合は、DLP_INSPECT_TEMPLATE 変数をその検査テンプレートの完全なリソース名に設定します。検査テンプレートは、REGION 環境変数で設定したのと同じリージョンに存在する必要があります。

検査テンプレートに、匿名化テンプレートで使用されているすべての infoType が含まれていることを確認してください。

この手順をスキップすると、機密データの保護は、システムデフォルトである infoType 検出器のセットを使用してデータを検査します。
```
DLP_INSPECT_TEMPLATE="DLP_INSPECT_TEMPLATE"
```
DLP_INSPECT_TEMPLATE は、検査テンプレートの完全なリソース名（例: projects/PROJECT_ID/locations/REGION/inspectTemplates/TEMPLATE_ID）に置き換えます。

機密データの保護の匿名化関数を作成します。

bq query --project_id ${PROJECT_ID} \
--use_legacy_sql=false \
"CREATE OR REPLACE FUNCTION ${BQ_FUNCTION_DATASET}.dlp_freetext_encrypt(v STRING)
RETURNS STRING
REMOTE WITH CONNECTION \`${PROJECT_ID}.${REGION}.ext-${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME}\`
OPTIONS (endpoint = '${RUN_URL}', user_defined_context = [('mode', 'deidentify'),('algo','dlp'),('dlp-deid-template','${DEID_TEMPLATE_NAME}'),('dlp-inspect-template', '${DLP_INSPECT_TEMPLATE}')]);"

機密データの保護の再識別関数を作成します。

bq query --project_id ${PROJECT_ID} \
--use_legacy_sql=false \
"CREATE OR REPLACE FUNCTION ${BQ_FUNCTION_DATASET}.dlp_freetext_decrypt(v STRING)
RETURNS STRING
REMOTE WITH CONNECTION \`${PROJECT_ID}.${REGION}.ext-${CLOUD_RUN_SERVICE_NAME}\`
OPTIONS (endpoint = '${RUN_URL}', user_defined_context = [('mode', 'reidentify'),('algo','dlp'),('dlp-deid-template','${DEID_TEMPLATE_NAME}'),('dlp-inspect-template', '${DLP_INSPECT_TEMPLATE}')]);"

匿名化と再識別を確認する

ソリューションがデータを匿名化して再識別するかどうかを確認するには、次の手順に従います。

コンソール

Google Cloud コンソールで [BigQuery] に移動します。

BigQuery に移動

最後にアクセスしたプロジェクトで、BigQuery が開きます。
クエリエディタを開くには、 [クエリを新規作成] をクリックします。

次のクエリを入力します。

SELECT
    pii_column,
    fns.dlp_freetext_encrypt(pii_column) AS dlp_encrypted,
    fns.dlp_freetext_decrypt(fns.dlp_freetext_encrypt(pii_column)) AS dlp_decrypted
FROM
    UNNEST(
    [
        'My name is John Doe. My email is john.doe@example.com',
        'Some non PII data',
        '650-253-0000',
        'some script with simple number 1234']) AS pii_column

[実行] をクリックします。

bq

データセットの環境変数を設定します。
```
BQ_FUNCTION_DATASET="fns"
```

クエリを実行します。

bq query --project_id ${PROJECT_ID} \
--use_legacy_sql=false \
"
SELECT
  pii_column,
  ${BQ_FUNCTION_DATASET}.dlp_freetext_encrypt(pii_column) AS dlp_encrypted,
${BQ_FUNCTION_DATASET}.dlp_freetext_decrypt(${BQ_FUNCTION_DATASET}.dlp_freetext_encrypt(pii_column)) AS dlp_decrypted
FROM
  UNNEST(
    [
      'My name is John Doe. My email is john.doe@example.com',
      'Some non PII data',
      '650-253-0000',
      'some script with simple number 1234']) AS pii_column"

出力は次のようになります。

行	`pii_column`	`dlp_encrypted`	`dlp_decrypted`
`1`	`My name is John Doe. My email is john.doe@example.com`	`My name is John Doe. My email is BQ_TRF_EMAIL(40):AQy6lGvwKR+AiiRqJpEr+nBzZUzOcjXkXamUugU=`	`My name is John Doe. My email is john.doe@example.com`
`2`	`Some non PII data`	`Some non PII data`	`Some non PII data`
`3`	`650-253-0000`	`BQ_TRF_PH(40):AeKpGU5KBXaTyecCun7dv1hHht5w5Q2PTpvkRC4=`	`650-253-0000`
`4`	`some script with simple number 1234`	`some script with simple number 1234`	`some script with simple number 1234`

考慮事項

このチュートリアルをニーズに適応させる場合は、次の点を考慮してください。

匿名化と再識別は Cloud Run サービスを介して処理されます。コンピューティング要件に従って、Cloud Run の CPU とメモリをプロビジョニングします。詳細については、Cloud Run の CPU の上限とメモリの上限をご覧ください。
機密データの保護を使用する場合は、使用量上限と費用管理の推奨事項を検討します。
費用と機密データの保護の割り当て使用量を制御するためには、機密データの保護のリモート関数に渡すアイテムを 10,000 以下に制限します。ソリューションでは、リクエストを自動的にバッチ処理して、次の機密データの保護リクエストの制限を適切に処理できます。
- テーブル値の最大数: 50,000
- デフォルトのリクエストサイズの上限: 0.5 MB
クエリの最終結果とフィルタされた結果は、ソースではなく機密データの保護関数に渡す必要があります。

このソリューションでは、pii_column 列の各値はアイテムです（たとえば、My name is John Doe. My email is john.doe@example.com は 1 つのアイテム）。
BigQuery データセット、Cloud Run サービス、機密データの保護テンプレートが同じクラウドリージョンにあることを確認します。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

Delete a Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

次のステップ

BigQuery リモート関数の詳細を確認する。
機密データの匿名化方法を学習する。
ラップされた鍵の作成、コンテンツのトークン化、トークン化されたコンテンツの再識別の方法を示す例を確認する。
機密データの保護を使用した大規模なデータセットにおける PII の匿名化と再識別の処理方法について学習する。
Cloud KMS の詳細を確認する。

クエリ時に BigQuery データを匿名化

アーキテクチャ

目標

費用

準備

環境を準備する

スクリプトを使用してリソースをデプロイする

カスタマイズされたソリューションを手動でデプロイする

環境変数を設定する

Cloud Run サービスのサービス アカウントを作成する

Cloud Run サービスをデプロイする

機密データの保護の匿名化テンプレートを作成する

Cloud Run への BigQuery 接続を作成する

リモート関数用の BigQuery データセットを作成する

機密データの保護のリモート関数を作成する

匿名化と再識別を確認する

コンソール

bq

考慮事項

クリーンアップ

次のステップ

Cloud Run サービスのサービスアカウントを作成する