BigQueryのセキュリティ対策！安全にデータを管理する方法

2024年9月9日2024年11月9日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

初級データアナリスト、初級データエンジニア、初級データサイエンティスト

【興味関心】

BigQueryのパフォーマンス向上ベストプラクティス
大規模データの効率的な分析
分析コストの削減

【解消できるお悩み】

BigQueryのセキュリティ対策って具体的に何をすればいいの？
権限のないユーザーにデータを見られないようにするにはどうすればいい？
BigQueryのデータは暗号化されているの？
データへのアクセス履歴を記録して、不正アクセスを検知したい
セキュリティ事故を起こさないために、どんな対策をすればいい？

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

BigQueryは、機密性の高いビジネスデータなどを扱うことも多いデータウェアハウスです。

そのため、セキュリティ対策を適切に実施し、データを安全に管理することが非常に重要です。

Google Cloudは強固なセキュリティ機能を提供していますが、BigQueryを安全に利用するためには、ユーザー側でも適切な設定や対策を行う必要があります。

この記事では、BigQueryのセキュリティ対策について、具体的な方法とベストプラクティスを紹介します。

アクセス制御、データ暗号化、セキュリティ監査など、BigQueryのデータを安全に管理するための重要なポイントを解説し、安心してBigQueryを活用できるよう支援します。

BigQueryのセキュリティ対策の重要性
BigQueryのアクセス制御
BigQueryのデータ暗号化
1. BigQuery保存時の暗号化
2. BigQuery転送時の暗号化
BigQueryのセキュリティ監査
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryのセキュリティ対策を万全に！

1. BigQueryのセキュリティ対策の重要性

BigQueryには、顧客情報、売上データ、財務情報など、企業にとって重要なデータが格納されることが多いため、セキュリティ対策は非常に重要です。

セキュリティ対策が不十分な場合以下のようなリスクがあります。

データ漏洩： 不正アクセスにより、顧客情報や企業秘密などの機密情報が外部に漏洩するリスクがあります。
データ改ざん： データが不正に改ざんされ、ビジネスに悪影響を及ぼすリスクがあります。
サービス停止： BigQueryへの攻撃により、サービスが停止し、業務に支障が出るリスクがあります。
レピュテーションリスク： セキュリティ事故が発生した場合、企業の評判が低下するリスクがあります。

これらのリスクを回避するため、BigQueryのセキュリティ対策を適切に実施することが重要です。

2. BigQueryのアクセス制御

BigQueryのアクセス制御は以下の3つのレベルで設定できます。

2.1 BigQueryでのIAMによるアクセス管理

IAM（Identity and Access Management）は、Google Cloud Platformのリソースへのアクセスを制御するためのサービスです。

BigQueryでは、IAMを使用して、プロジェクトレベル、データセットレベル、テーブルレベルでアクセス権限を設定できます。

IAMでは、ユーザー、グループ、サービスアカウントに対して、役割（Role）を割り当てることで、アクセス権限を付与します。

役割には、あらかじめ定義された権限セットが割り当てられています。

例えば、「BigQueryデータ閲覧者」という役割は、BigQueryのデータを読み取る権限を持っています。

2.2 BigQueryでのACLによるデータセットとテーブルのアクセス制御

ACL（Access Control List）は、データセットやテーブルに対するアクセス権限を制御するためのリストです。

ACLでは、ユーザー、グループ、サービスアカウントに対して、読み取り、書き込み、更新、削除などの権限を設定できます。

2.3 BigQuery承認済みビューによるデータアクセス制限

承認済みビューは、特定のユーザーやグループに対して、データセット内の特定のデータへのアクセスを許可するためのビューです。

承認済みビューを使用することで、機密性の高いデータを特定のユーザーにのみ公開することができます。

3. BigQueryのデータ暗号化

BigQueryでは以下の2つの方法でデータを暗号化できます。

3.1 BigQuery保存時の暗号化

保存時の暗号化は、BigQueryにデータを保存する際に、自動的にデータを暗号化する機能です。

BigQueryは、デフォルトで保存時の暗号化が有効になっています。

保存時の暗号化はGoogleが管理する暗号鍵を使用して行われます。

3.2 BigQuery転送時の暗号化

転送時の暗号化は、BigQueryにデータを転送する際に、データを暗号化する機能です。転送時の暗号化は、HTTPSプロトコルを使用して行われます。

4. BigQueryのセキュリティ監査

BigQueryでは、監査ログを取得することで、誰がいつどのデータにアクセスしたかを追跡することができます。

監査ログは、セキュリティインシデントが発生した場合の原因究明や、不正アクセスの検知などに役立ちます。

監査ログはBigQueryのコンソールやCloud Loggingで確認できます。

不正アクセスにより数百万円の料金がかかる事例などありますので、当社へご相談くださいませ。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryのセキュリティ対策は難しいですか？

BigQueryのセキュリティ対策は、Google Cloud Platformのコンソールから簡単に設定できます。

また、Google Cloudの公式ドキュメントには、セキュリティ対策に関する詳細な情報が記載されています。

Q2. BigQueryのセキュリティ対策は費用がかかりますか？

BigQueryのセキュリティ対策は基本的には無料で利用できます。

利用ユーザーやサービスアカウントへのロールの付与を行うのが基本になります。

ただし、Cloud Key Management Service（KMS）などの有料サービスを利用することで、より高度なセキュリティ対策を行うことができます。

Q3. BigQueryのセキュリティ対策についてもっと詳しく学ぶにはどうすれば良いですか？

Google Cloudの公式ドキュメントや、BigQueryのセキュリティに関するホワイトペーパーなどを参照することで、BigQueryのセキュリティ対策について、より詳しく学ぶことができます。

また、Google Cloudのトレーニングコースを受講することもおすすめです。

6. まとめ：BigQueryのセキュリティ対策を万全に！

BigQueryは、強固なセキュリティ機能を提供していますが、ユーザー側でも適切な設定や対策を行うことで、より安全にデータを管理することができます。

この記事で紹介したセキュリティ対策を参考に、BigQueryを安心して活用しましょう。

導入サポートをご希望の企業様はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

BigQueryクエリ最適化：https://cloud.google.com/bigquery/docs/best-practices-performance-overview?hl=ja

BigQueryML：https://cloud.google.com/bigquery-ml/docs/reference/standard-sql/bigqueryml-syntax-create

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

Google Analytics：https://developers.google.com/analytics?hl=ja

Google Analyticsサポート：https://support.google.com/analytics/

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