views4GCPのストレージサービスについてまとめてみた。Exp:1138GCPエバンジェリストとして大阪でエンジニアをしております。関西のクラウド市場を東京以上に盛り上げたい!TweetShareHatena注意この記事は2018年6月28日に更新されたもので、内容が古い可能性がありますのでご注意ください。API)がGCPのサービスとして正式リリースされました。セキュリティサービスに分類されますが、いわゆるインフラセキュリティの類のサービスではなく、データの中に個人情報に関連する内容が含まれていないかを分類/検出を行う広義でのセキュリティサービスとなります。担当者がデータの内容を意識しないまま情報を流出させてしまうケースも多くあります。今後は、どのデータを個人情報として扱うのかを検出/分類を機械学習に任せて自動化するこれらのサービスが情報漏洩対策として必要になってきます。実際に少し触ってみて、企業での使いどころについて考えてみました。APIで検出を行います。該当データが含まれていれば「個人情報バケット」にファイルを移動する。該当データが含まれていなければ「一般情報バケット」にファイルを移動する。該当データの検出、ファイル移動を自動で行うことで、ユーザはファイル内容を意識せずに保存先のバケットを自動振分けするモデルを構築します。以下の環境を構成していきます。API」によるデータ検出を行う。”一般情報バケット”へファイルを移動する。APIの有効化デフォルトでは無効になっていますので、使用するAPIをそれぞれ有効化します。サービスアカウントの権限追加コンソールの「IAMと管理」から下記のデフォルトのサービスアカウントに対して今回使用するDLP関連の権限を追加します。構成概要のとおり、3つのバケットを作成します。APIジョブの完了通知を受け取って、処理制御を行うためPub/Subのトピックとサブスクリプションを作成します。Pub/Subコンソール画面から作成します。Functionのコンソール画面からFunctionを作成します。チュートリアルのスクリプトをそのまま使用します。demo2018sub・DLP-APIの検出項目(INFO_TYPES)は以下となります。‘PHONE_NUMBER’‘EMAIL_ADDRESS’‘US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER’とりあえず検出項目はそのままで試してみますので上記内容でデプロイします。検証用のサンプルデータをコピーしてきます。サンプルには個人情報が含まれているデータと含まれないデータがあります。Shell」を起動する。~/dlp-cloud-functions-tutorials/sample_data/作成した検疫用バケットにサンプルデータをコピーする。APIによる検疫が実行されます。※サンプルファイルは40ファイル程あります。検疫用バケットを見ると、一旦40ファイル程が保存されます。処理されるたびに検疫用バケットから個人情報バケットまたは一般情報バケットに振り分けられます。ファイルサイズにもよるかと思いますが1ファイルに数秒~10秒程度の時間がかかっているようでした。個人情報バケットFunctionのログには検出項目にmatchしたinfoTypeが出力されます。「メールアドレス」が含まれるファイルと含まれないファイルで振分けされておりました。今回は下記のような日本語も含まれるファイルですが「電話番号」部分を検出できました。APIの検出に関して、文字列の検出は現状英語のみの対応となっておりますので名前や住所関連の日本語の検出はできません。infoTypeも多くあります。infoTypeとしては「マイナンバー」と「日本パスポート番号」が用意されております。APIを通して、不特定多数のメンバがアクセスできるフォルダには保管できないようにするといった感じですね。infoTypeもありますので、FWのACLやルータのConfigファイルを同じく、不特定多数のメンバがアクセスできるフォルダには保管できないようにするといったこともできそうです。infoTypeも増えて使いどころの幅も広がると思いますので日本語対応された際にまた試したいと思います。