BigQuery：BigQuery数据安全与访问控制

BigQuery：BigQuery数据安全与访问控制1BigQuery安全概述1.1BigQuery安全模型介绍BigQuery的安全模型基于GoogleCloud的身份和访问管理(IAM)系统。IAM提供了一种精细控制访问权限的方式，允许管理员为不同的用户或服务账户分配特定的角色。这些角色可以是预定义的，如bigquery.dataViewer，也可以是自定义的，允许更灵活的权限设置。1.1.1角色与权限bigquery.dataViewer:可以查看数据，但不能修改或删除。bigquery.dataEditor:可以查看和修改数据，但不能删除。bigquery.dataOwner:可以查看、修改和删除数据，以及管理表和数据集。1.1.2示例：使用IAM角色#导入GoogleCloudBigQuery客户端库

fromgoogle.cloudimportbigquery

#创建BigQuery客户端

client=bigquery.Client()

#指定数据集

dataset_id='your-project.your_dataset'

#获取数据集

dataset=client.get_dataset(dataset_id)

#定义IAM角色

role='roles/bigquery.dataViewer'

#添加用户到数据集的IAM角色

client.update_dataset(dataset,['access_entries'],{'access_entries':[{'role':role,'entity':'user:user@'}]})1.2数据加密详解BigQuery支持数据在传输和存储过程中的加密。加密可以是Google管理的密钥，也可以是客户管理的密钥(CMEK)。1.2.1Google管理的密钥这是默认的加密方式，Google自动管理密钥，确保数据安全。1.2.2客户管理的密钥(CMEK)允许用户使用自己的密钥来加密数据，增加了数据的安全性和合规性。1.2.3示例：使用CMEK加密数据#导入GoogleCloudBigQuery客户端库

fromgoogle.cloudimportbigquery

#创建BigQuery客户端

client=bigquery.Client()

#指定数据集

dataset_id='your-project.your_dataset'

#创建数据集，使用客户管理的密钥

dataset=bigquery.Dataset(dataset_id)

dataset.encryption_configuration=bigquery.EncryptionConfiguration(

kms_key_name='projects/your-project/locations/your-location/keyRings/your-key-ring/cryptoKeys/your-key'

)

dataset=client.create_dataset(dataset,timeout=30)#API请求1.3审计日志与监控BigQuery提供了审计日志功能，可以记录所有对数据的访问和修改操作。这些日志对于监控数据安全、合规性和性能优化至关重要。1.3.1审计日志的使用审计日志可以被配置为记录特定的活动，如数据读取、数据写入、表结构修改等。这些日志可以被保存在BigQuery中，用于后续的分析和监控。1.3.2示例：查询审计日志#SQL查询示例

SELECT

timestamp,

user_email,

resource_type,

resource_name,

operation_type

FROM

`your-project.your_dataset.audit_logs`

WHERE

operation_type='READ'

ORDERBY

timestampDESC

LIMIT1000;1.3.3监控与警报通过CloudMonitoring，可以设置警报，当特定的审计事件发生时，如数据访问异常，系统会自动发送通知。1.3.4示例：设置CloudMonitoring警报在GoogleCloud控制台中，选择CloudMonitoring，然后创建一个新的警报策略。在策略中，选择BigQuery作为服务，然后定义警报条件，如当数据读取操作超过一定阈值时触发警报。1.4结论BigQuery的安全与访问控制机制提供了强大的工具来保护数据的安全性和隐私。通过IAM角色管理、数据加密和审计日志监控，可以确保数据的访问受到严格控制，同时满足合规性和性能需求。2BigQuery:数据安全与访问控制2.1访问控制基础2.1.1IAM角色与权限在GoogleCloud中，BigQuery的访问控制主要通过IAM（IdentityandAccessManagement）实现。IAM允许您为不同的用户和角色分配特定的权限，确保数据的安全性和合规性。IAM角色可以是预定义的，也可以是自定义的，每种角色都有一组与之关联的权限。示例：为用户分配BigQueryViewer角色#使用gcloud命令行工具为用户分配BigQueryViewer角色

gcloudprojectsadd-iam-policy-bindingPROJECT_ID--member=user:EMAIL--role=roles/bigquery.dataViewer在这个例子中，PROJECT_ID是您的GoogleCloud项目ID，EMAIL是您要为其分配BigQueryViewer角色的用户的电子邮件地址。分配了此角色后，该用户将能够查看BigQuery中的数据，但不能修改或删除数据。2.1.2设置项目级访问控制项目级访问控制是BigQuery访问控制的第一层。它决定了哪些用户可以访问项目中的所有BigQuery资源，包括数据集、表和视图。示例：查看项目级IAM策略#使用gcloud命令行工具查看项目级IAM策略

gcloudprojectsget-iam-policyPROJECT_ID此命令将显示与项目关联的所有IAM策略，包括角色和成员。2.1.3管理数据集访问数据集级访问控制允许您更精细地控制谁可以访问特定的数据集。这包括设置读取、写入和所有者权限。示例：为数据集设置访问权限#使用gcloud命令行工具为数据集设置访问权限

gcloudbigquerydatasetsupdateDATASET_ID--grant=role:ROLES,entity:ENTITIES在这个例子中，DATASET_ID是您要更新的数据集ID，ROLES是您要分配的角色（例如，roles/bigquery.dataEditor），ENTITIES是您要分配权限的实体（例如，user:EMAIL）。这将为指定的用户或服务帐户分配特定的数据集权限。2.2细粒度访问控制除了项目和数据集级别的访问控制，BigQuery还支持细粒度访问控制，允许您基于行或列来控制数据访问。2.2.1行级安全策略行级安全策略（RowLevelSecurity，RLS）允许您根据特定条件限制对表中行的访问。这通常用于敏感数据，确保只有满足特定条件的用户才能访问数据。示例：创建行级安全策略#创建行级安全策略

CREATEPOLICYTAG`projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/taxonomies/TAXONOMY_ID/policyTags/POLICY_TAG_ID`;

CREATEROWLEVELSECURITYPOLICY`policy_name`ON`DATASET_ID.TABLE_ID`AS(SELECT*WHERECONDITION)FORPOLICYTAG`projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/taxonomies/TAXONOMY_ID/policyTags/POLICY_TAG_ID`;在这个例子中，PROJECT_ID是您的GoogleCloud项目ID，LOCATION_ID是位置ID，TAXONOMY_ID和POLICY_TAG_ID是您创建的策略标签的ID，DATASET_ID.TABLE_ID是您要应用策略的表，CONDITION是定义哪些行对特定用户可见的SQL条件。2.2.2列级权限列级权限允许您控制用户对表中特定列的访问。这对于保护敏感信息（如个人身份信息）特别有用。示例：设置列级权限#设置列级权限

GRANTSELECTONTABLE`DATASET_ID.TABLE_ID`TOrole:ROLE;

REVOKESELECTONCOLUMN`DATASET_ID.TABLE_ID.column_name`FROMrole:ROLE;在这个例子中，DATASET_ID.TABLE_ID是您要设置权限的表，ROLE是您要授予或撤销权限的角色，column_name是您要控制访问的列名。通过这些命令，您可以授予用户对整个表的读取权限，但撤销对特定敏感列的访问。2.3审计与监控BigQuery提供了审计日志和监控功能，帮助您跟踪和分析对BigQuery资源的访问和操作。2.3.1查看审计日志审计日志记录了所有对BigQuery资源的访问和操作，这对于合规性和安全审查非常重要。示例：查询BigQuery审计日志#查询BigQuery审计日志

SELECT*FROM`region-us`.INFORMATION_SCHEMA.JOBS_BY_PROJECTWHEREproject_id='PROJECT_ID'ANDaction_type='QUERY';在这个例子中，PROJECT_ID是您的GoogleCloud项目ID。此查询将返回所有在指定项目中执行的查询操作的详细信息。2.3.2监控访问模式通过监控访问模式，您可以了解数据的使用情况，识别潜在的安全威胁或不合规行为。示例：使用CloudMonitoring监控BigQuery#使用gcloud命令行工具启用BigQuery监控

gcloudmonitoringmetricsscopesprojects/PROJECT_IDenable--metric-filter=metric.type="/..."此命令将启用对BigQuery的监控，允许您通过CloudMonitoring查看和分析BigQuery的使用情况和性能指标。2.4数据加密BigQuery支持数据加密，以保护存储在BigQuery中的数据免受未经授权的访问。2.4.1使用客户管理的加密密钥客户管理的加密密钥（Customer-ManagedEncryptionKeys，CMEK）允许您使用自己的密钥来加密数据，而不是依赖于Google管理的密钥。示例：使用CMEK加密数据#使用gcloud命令行工具创建使用CMEK的数据集

gcloudbigquerydatasetscreateDATASET_ID--default-kms-key=projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING_ID/cryptoKeys/KEY_ID在这个例子中，DATASET_ID是您要创建的数据集ID，PROJECT_ID是您的GoogleCloud项目ID，LOCATION_ID是位置ID，KEY_RING_ID和KEY_ID是您要使用的CMEK的ID。这将确保数据集中的所有数据使用您指定的密钥进行加密。2.5结论通过使用IAM角色、细粒度访问控制、审计与监控以及数据加密，BigQuery提供了强大的数据安全和访问控制功能。这些工具和策略的正确应用对于保护您的数据、确保合规性和防止未经授权的访问至关重要。3行级安全与视图3.1行级安全策略行级安全（RowLevelSecurity,RLS）是BigQuery中一项重要的安全特性，它允许你基于特定的条件来控制用户对数据行的访问。RLS策略是通过定义访问控制表达式来实现的，这些表达式可以使用BigQuery的SQL语法，包括CASE语句和IF函数，以及用户属性和表中的列值。3.1.1原理行级安全策略是基于用户属性和表中的列值来决定用户是否可以访问特定的行。用户属性是BigQuery中定义的，可以是任何字符串值，如用户的角色、部门或地理位置。当用户尝试查询数据时，BigQuery会评估每个行级安全策略，只有当策略表达式的结果为TRUE时，用户才能看到该行的数据。3.1.2示例假设我们有一个sales表，其中包含employee_id和customer_id列。我们想要限制访问，使得只有特定部门的员工才能看到他们自己的销售记录。我们可以创建一个行级安全策略如下：--创建行级安全策略

CREATEPOLICYTAG`my_project.my_policy_tag`AS'SalesDepartment';

--将策略应用到表上

CREATEROWLEVELSECURITYPOLICY`my_project.my_rls_policy`ON`my_project.sales`

ASCASE

WHEN`my_project.sales.employee_id`IN(

SELECTemployee_id

FROM`my_project.employees`

WHEREdepartment='Sales'

)THENTRUE

ELSEFALSE

END;在这个例子中，我们首先创建了一个策略标签my_policy_tag，然后创建了一个行级安全策略my_rls_policy，它基于sales表中的employee_id列和employees表中的department列来决定行的可见性。3.2使用视图限制访问视图（View）是BigQuery中用于抽象和限制数据访问的另一种工具。通过创建视图，你可以选择性地展示数据，隐藏敏感信息，或者根据用户的权限展示不同的数据集。3.2.1示例假设我们有一个包含敏感信息的users表，其中有一列salary。我们想要创建一个视图，只显示非敏感信息，如name和email，并且隐藏salary列。我们可以创建视图如下：--创建视图

CREATEVIEW`my_project.users_view`AS

SELECTname,email

FROM`my_project.users`;这个视图users_view只包含name和email列，当用户查询这个视图时，他们将看不到salary列的数据。3.3动态行级安全动态行级安全（DynamicRowLevelSecurity,DRLS）是行级安全的一个增强版本，它允许策略表达式中使用用户属性。这意味着，你可以根据用户的特定属性来动态地控制他们对数据的访问。3.3.1示例假设我们有一个orders表，其中包含customer_id和order_date列。我们想要创建一个策略，使得每个用户只能看到他们自己所在国家的订单。我们可以创建一个动态行级安全策略如下：--创建策略标签

CREATEPOLICYTAG`my_project.country_policy_tag`AS'Country';

--创建动态行级安全策略

CREATEROWLEVELSECURITYPOLICY`my_project.country_rls_policy`ON`my_project.orders`

ASCASE

WHEN`my_project.orders.customer_country`=CURRENT_USER_COUNTRY()THENTRUE

ELSEFALSE

END;在这个例子中，我们使用了CURRENT_USER_COUNTRY()函数，这是一个预定义的函数，用于获取当前用户的国家属性。这样，每个用户将只能看到他们自己所在国家的订单数据。通过这些示例，我们可以看到BigQuery的行级安全策略和视图是如何帮助我们管理和控制数据访问的，从而提高数据的安全性和合规性。4高级访问控制4.1细粒度访问控制细粒度访问控制（Fine-grainedAccessControl,FGAC）是BigQuery中一项关键的安全特性，允许管理员对数据表、视图或存储分区设置精确的访问权限。不同于传统的基于角色的访问控制（RBAC），FGAC提供了更深层次的控制，可以针对特定行或列设置访问规则，确保敏感数据的保护。4.1.1原理FGAC通过使用标签和条件表达式来实现。标签是附加到数据上的元数据，可以是任何描述性信息，如部门、项目或数据敏感度。条件表达式则用于定义基于标签的访问规则，例如，只有特定部门的用户才能访问带有该部门标签的数据行。4.1.2内容标签的使用：在BigQuery中，可以为数据表或视图添加标签，这些标签可以是用户定义的键值对，用于描述数据的属性。条件表达式：通过条件表达式，可以定义复杂的访问规则，例如，SELECT*FROM[project_id.dataset.table]WHEREdepartment='HR'，这表示只有HR部门的用户才能访问该表中的数据。4.1.3示例假设我们有一个包含员工信息的表employee，其中包含name、department、salary等字段。我们希望只有HR部门的用户可以查看所有员工的薪资信息，而其他部门的用户只能查看自己部门员工的非薪资信息。--创建带有标签的表

CREATETABLE`project_id.dataset.employee`(

nameSTRING,

departmentSTRING,

salaryNUMERIC

)

--添加标签

ALTERTABLE`project_id.dataset.employee`SETLABELSdepartment='HR',sensitive='salary';

--定义访问规则

GRANTSELECTONTABLE`project_id.dataset.employee`TOGROUPhr_users@WITHCONDITIONdepartment='HR';

GRANTSELECT(name,department)ONTABLE`project_id.dataset.employee`TOGROUPall_users@;4.2外部数据访问控制外部数据访问控制涉及管理BigQuery与外部系统（如GoogleCloudStorage或CloudPub/Sub）之间的数据流。这包括确保只有授权的BigQuery作业可以读取或写入外部数据，以及控制外部系统对BigQuery数据的访问。4.2.1原理外部数据访问控制主要通过IAM（IdentityandAccessManagement）策略实现。IAM允许管理员定义谁可以访问哪些资源，以及可以执行哪些操作。通过设置IAM策略，可以限制BigQuery作业对特定存储桶或主题的访问，从而保护外部数据的安全。4.2.2内容IAM角色和权限：了解IAM中的预定义角色和自定义角色，以及如何为用户或服务账户分配这些角色。外部数据源的IAM策略：为存储在GoogleCloudStorage或CloudPub/Sub中的数据设置IAM策略，确保只有授权的BigQuery作业可以访问。4.2.3示例假设我们有一个存储在GoogleCloudStorage中的数据文件data.csv，我们希望只有BigQuery服务账户bigquery-service-account@project_可以读取该文件。#设置GCS存储桶的IAM策略

gsutiliamchserviceAccount:bigquery-service-account@project_:roles/storage.objectViewergs://my-bucket4.3数据生命周期管理数据生命周期管理（DataLifecycleManagement,DLM）是BigQuery中用于自动化数据表和分区的生命周期策略的特性。这包括数据的自动删除、归档或转换，以满足数据保留政策和成本控制需求。4.3.1原理DLM通过设置生命周期规则来实现，这些规则可以基于数据的年龄或特定时间点来触发。例如，可以设置规则在数据达到一定年龄后自动删除或移动到成本更低的存储层。4.3.2内容生命周期规则的定义：了解如何在BigQuery中定义和应用生命周期规则。数据归档和删除：使用DLM来自动归档或删除数据，以优化存储成本和满足合规要求。4.3.3示例假设我们有一个包含用户活动日志的分区表user_logs，我们希望保留最近30天的数据，超过30天的数据自动删除。--设置数据生命周期规则

ALTERTABLE`project_id.dataset.user_logs`

SETOPTIONS(

expiration_timestamp=TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(),INTERVAL30DAY)

);以上示例中，expiration_timestamp设置为当前时间加上30天，这意味着所有超过30天的数据将被自动删除。通过以上高级访问控制特性，BigQuery提供了强大的数据安全和访问管理能力，帮助企业更好地控制数据访问，保护敏感信息，同时优化存储成本和满足合规要求。5BigQuery数据安全与访问控制5.1安全最佳实践5.1.1定期审查访问权限在维护BigQuery数据安全的过程中，定期审查访问权限是至关重要的。这有助于确保只有授权的用户和应用程序能够访问敏感数据，从而减少数据泄露的风险。审查过程应包括检查IAM（IdentityandAccessManagement）策略，确认每个角色的权限是否仍然必要，以及是否有任何未使用的权限。示例：使用BigQuery的bigquery.datasets.getIamPolicy方法来获取数据集的当前IAM策略。fromgoogle.cloudimportbigquery

#初始化BigQuery客户端

client=bigquery.Client()

#指定数据集

dataset_id='your-project.your_dataset'

#获取IAM策略

policy=client.get_iam_policy(dataset_id)

#打印所有绑定的角色和成员

forbindinginpolicy.bindings:

print(f'Role:{binding.role}')

formemberinbinding.members:

print(f'Member:{member}')5.1.2最小权限原则应用最小权限原则要求为用户和应用程序分配仅完成其工作所需的最少权限。在BigQuery中，这意味着不应授予用户对整个数据集或项目的完全访问权限，而应根据其具体职责授予特定的表或视图访问权限。示例：使用BigQuery的bigquery.datasets.setIamPolicy方法来更新数据集的IAM策略，确保用户仅具有读取特定表的权限。fromgoogle.cloudimportbigquery

#初始化BigQuery客户端

client=bigquery.Clie