「Big Data Taxonomy」 （ビッグデータの分類） レポートの解説 勉強会資料 2015年1月28日 Cloud Security Alliance Big Data Working Group 笹原 英司 www.cloudsecurityalliance.org Chair: Co-Chairs: Sreeranga Rajan, Fujitsu Neel Sundaresan, eBay Wilco van Ginkel, Verizon 活動領域： Lead to crystallization of best practices for security and privacy in big data. Help industry and government on adoption of best practices. Establish liaisons with other organizations in order to coordinate the development of big data security and privacy standards. Accelerate the adoption of novel research aimed to address security and privacy issues. Put together research proposals for joint funding by government and industry initiatives. Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org 過去の主な活動実績（1） 2012年11月：ビッグデータのセキュリティ／プライバシーにお ける技術的／組織的問題10項目をまとめた「Top 10 Big Data Security and Privacy Challenges」を公表 （日本語化済） 2013年6月：サイバー攻撃、データ漏えいのシナリオなどを包 含する脅威モデルを形式化する「モデリング」、脅威モデルに 基づいて扱いやすいソリューションを見つける「分析」、既存 のインフラにソリューションを埋め込む「導入」の視点から拡 張／整理した 「Expanded Top Ten Big Data Security & Privacy Challenges」を公表 （日本語化済） 2013年9月：大量の構造化／非構造化データを活用した新しい ツール／機会の導入／利用拡大によって変化するセキュリティ 分析の動向を整理した「Big Data Analytics For Security Intelligence」を公表 Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org 過去の主な活動実績（2） 2014年3月：ビッグデータの暗号化における技術的問題10項目 をまとめた「Top Ten Challenges in Cryptography for Big Data」を公表 2014年4月：米国ホワイトハウスの調査報告書（BIG DATA: SEIZING OPPORTUNITIES, PRESERVING VALUES）取りまと め時の情報提供依頼書（RFI）に対する提言書「Comment on Big Data and the Future of Privacy」を公表 （日本語化済） 2014年5月：前述の米国ビッグデータ調査報告書に対するリーガ ルの観点からの提言書「Big Data, Big Concerns, and What the White House Wants to Do about It 」を公表 2014年9月：図表、動画など、多岐にわたるビッグデータを、前 述の十大脅威の視点毎にマッピングすることを目的として「Big Data Taxonomy」を公表 （日本語化済） Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org ISOのビッグデータ参照モデル（例） （参考）"Big Data Analytics for Security“ IEEE Computer and Reliability Societies(November/December 2013) http://www.utdallas.edu/~alvaro.cardenas/papers/IEEESnP.pdf Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org ビッグデータのセキュリティ／プライバシーにおける十大脅威の分類 Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org インフラストラクチャセキュリティ 項目 内容 分散プログラミングフ レームワークにおけ るセキュアな計算処 理 分散プログラミングフレームワークでは、大容量データを計算して保存するために並 列処理を利用する。典型的な例はMapReduceフレームワークであり、入力ファイルを 複数のチャンク（かたまり）に分割する。MapReduceの最初のフェーズでは、個々の チャンクのMapperがデータを読み込み、一定の計算処理を行って、キーと値のペア のリストを出力する。次のフェーズでは、Reducerが個々の鍵に附属する値を結びつ けて、結果を出力する。主な攻撃防止手段としては、Mapperのセキュア化と、信頼で きないMapperに存在するデータのセキュア化の2種類がある。 ノンリレーショナルデ ータストアのセキュリ ティのベストプラクテ ィス NoSQLによって普及したノンリレーショナルデータストアは、セキュリティインフラスト ラクチャに関しては、まだ進化の途上にある。例えば、NoSQLインジェクション向け の堅牢なソリューションは、未成熟である。個々のNoSQL DBは、分析の世界から提 示された異なる課題に取り組むよう構築されており、それゆえ設計段階のいかなる 時点においても、モデルの一部となることはなかった。NoSQLデータベースを利用す る開発者は、通常、ミドルウェアにセキュリティを組み込んできた。NoSQLデータベー スは、データベースの中で明確にそれを強制するためのサポートを提供していない 。しかしながら、NoSQLデータベースにおけるクラスタの観点は、このようなセキュリ ティプラクティスの堅牢性に追加的な課題を示している。 Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org データプライバシー 項目 内容 プライバ シー保護 データマ イニング ／分析 ビッグデータは、潜在的にプライバシーの侵害、侵略的なマーケティング、市民の自由の制限、 国家や企業によるコントロールの増大を可能にする独裁者のトラブルの兆候と見なされる可能 性がある。最近、企業のマーケティングを目的としたデータ分析の活用方法に関する分析により 、どのようにして、当人の父親が知る前に十代の若者が妊娠したことを小売事業者が確認する ことができるかが事例として示された。同様に、ユーザーのプライバシーを保持するために、分 析用データの匿名化だけでは十分でない。例えばAOLは、学術目的で匿名化された検索ログを 公表したが、その検索者によって簡単にユーザーが特定された。Netflixは、同社の映像スコア をIMDBのスコアで修正することによって匿名化されたデータセットのユーザーが特定された時、 同様の問題に直面した。このようなことから、意図しないプライバシーの公開を防止するための ガイドラインや推奨を策定することが重要である。 暗号化に より強制 されたア クセス制 御 最も機微なプライバシーデータがエンドツーエンドでセキュアであり、権限を有する主体だけがア クセスできることを保証するためには、データがアクセス制御ポリシーに基づいて暗号化されて いる必要がある。属性ベース暗号（ABE）など、この分野に特化した研究を一層充実した、効率 的で拡張性のあるものにする必要がある。、分散した主体間で認証や同意、忠実性を保証する ためには、暗号化によるセキュアな通信フレームワークが導入される必要がある。 粒度の高 アクセス制御の観点から問題となるセキュリティの特性は機密性であり、アクセスすべきでない いアクセ 人によるデータへのアクセスを抑制することである。過程の細かいアクセスメカニズムの問題は ス制御 、そうでなければ共有されたであろうデータが、雑音のセキュリティを保証するために、より厳格 な分類へと排除されることがよくある点である。詳細なアクセス制御によって、機密性に妥協する ことなく可能な限りデータを共有する剣の代わりとなるメスがデータ管理者に付与される。 Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org データ管理 項目 内容 セキュア なデータ 保存とトラ ンザクショ ンのログ データとトランザクションのログは、重層的なストレージメディアに保存される。手動で各層間を データ移動させることによって、ITマネージャーは、どのデータがいつ移動されたかを介して、正 確に直接コントロールすることができる。しかしながら、データセットの容量は指数関数的に成長 しており、今後も継続すると、拡張性と可用性のためにビッグデータストレージ管理の自動階層 化が求められる。自動階層化ソリューションは、どこにデータが保存されるか、どれがセキュア なデータ保存の新たな脅威となるかを追跡することはない。新たな機能として、権限のないアク セスを遮断し、常時、可用性を維持することが必須となる。 粒度の高 い監査 リアルタイムのセキュリティモニタリングを利用して、我々は攻撃が起きた瞬間に通知されるよう 試みる。実際には、これがいつも当てはまるとは限らない（例．最新の攻撃、本当は正しいのに 見落とされた場合）。見落とされた攻撃の真相を究明するためには、我々は監査情報が必要で ある。これは、何が起きて、何を誤ったのかを理解するためだけでなく、コンプライアンスや法規 制、フォレンジックの理由からも重要である。そのような観点から監査は目新しいものではない が、適用範囲や粒度が異なることがある。例えば、我々はより多くのデータオブジェクトを処理し なければならないが、（必ずしも必要ではないが）分散している可能性がある。 データ来 歴 来歴を可能にするビッグデータアプリケーションのプログラミング環境から生成される大規模な 来歴グラフにより、来歴のメタデータは複雑化していく。メタデータのセキュリティ／秘密性アプリ ケーションへの依存度を検知するために行うこのような大規模の来歴グラフ分析はコンピュータ 処理上集中的なものになる。 Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org 完全性と事後対策的なセキュリティ 項目 内容 エンドポイ ントの入 力の検証 ／フィルタ リング 企業環境におけるビッグデータのユースケースの多くで、エンドポイントデバイスなど様々なソー スからのデータ収集が要求される。例えば、セキュリティ情報／イベント管理システム（SIEM）は 、企業ネットワーク上にある数百万のハードウェアデバイスやソフトウェアアプリケーションからイ ベントログを収集する可能性がある。データ収集プロセスにおける重要な課題として、入力の検 証がある。どのようにしてデータを信頼することができるのか？ どのようにして入力データのソ ースが悪意のないことを検証でき、どのようにして収集物から悪意のある入力をフィルタリング することができるのか？ 検証とフィルタリングは、特に私物デバイスの業務利用（BYOD）時な ど、信頼できない入力ソースにより引き起こされる手強い課題である。 リアルタイ ムのセキ ュリティモ ニタリング （セキュリティ）デバイスによって数多くの警告が生成されるとすると、リアルタイムのセキュリティ モニタリングが常に問題となってきた。これらの警告は（相関関係の有無に関わらず）大量の誤 検知につながり、取り出した量を人間が処理できなくなると、大抵無視されるか単にクリックされ るだけになる。この問題は、データの流れの容量や速度によっては、ビッグデータと共に増大す る可能性がある。しかしながら、ビッグデータ技術は、これらの技術が、異なるタイプのデータの 高速な処理・分析を可能にするという意味で、機会をもたらす可能性もある。その出番になった 時、例えば拡張性のあるセキュリティ分析に基づいてリアルタイムの異常検知を提供するため に利用することが可能である。 Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org ビッグデータの分類と、セキュリティ／プライバシーにおける 十大脅威の分類の関係 ＊2015年1月、これら脅威10項目について、様々なベストプラクテ ィスを集めた100 Best Practices Handbookのプロジェクトがスタ ートしました！ Top 10 Big Data Security and Privacy Challenges 大分類 十大脅威 Big Data Taxonomy 序論、データ インフラストラクチャ 分散プログラミングフレームワークにおけるセキュア 計算処理基盤、セキュリティとプライ セキュリティ バシー な計算処理 ノンリレーショナルデータストアのセキュリティのベス トプラクティス プライバシー保護データマイニング／分析 分析法、可視化、セキュリティとプライ データプライバシー 暗号化により強制されたデータ中心のセキュリティ バシー 粒度の高いアクセス制御 セキュアなデータ保存とトランザクションのログ ストレージインフラストラクチャ、セ データ管理 粒度の高い監査 キュリティとプライバシー データ来歴 完全性と事後対策 エンドポイントの検証／フィルタリング 分析法、可視化、セキュリティとプライ 的なセキュリティ リアルタイムのセキュリティモニタリング バシー Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org ドキュメントの構成 序論 データ 計算処理基盤 ストレージインフラストラクチャ 分析法 可視化 セキュリティとプライバシー 結論 参考文献 (7p) (8-12p) (13-20p) (20-26p) (26-33p) (33-35p) (35-38p) (38p) (38-39p) ・ビッグデータのための セキュリティ ・ビッグデータを利用した セキュリティ Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org 図4. ビッグデータ業務マップ Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org 図10. ストレージインフラストラクチャ Oracle リレーショナ ル (SQL) Sql-lite MySql PostgresSQL ドキュメント 指向 MongoDB CouchDB CouchBase キー・バ リューストア ビッグ データ Redis In-memory Memcached Aerospike ストレージ基盤 NoSQL Dynamo inspired Riak Cassandra Voldemort Big Table Inspired HBase Cassandra Giraph グラフ指向 Neo4j OrientDB NewSQL インメモリ HStore VoltDB Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org 図13. 機械学習アルゴリズム Polynomial MARS 回帰 Decision trees 教師あり 分類 Naïve Bayes クラスタリング Support vector machines 次元削減 K-means 教師無し ビッグ データ Gaussian mixtures 機械学習アルゴ リズム Principle component analysis Active 半教師あり Co-training 強化 Markov decision process Q-learning Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org 図15. 可視化技術のための分類 Line & Bar Char t s Char t s & Plot s Spat ial Layout Scat t er Plot s Tr ee M aps Tr ees & Gr aphs Ar c Diagr ams For ced-gr aph dr awing Dat a Cubes Binning Big Dat a Visualizat ion algor it hms Hist ogr am Binning Abst r act or Summar y Clust er ing Hier ar chical Aggr egat ion M icr osof t Pivot Viewer Int er act ive or Real-t ime Tableau Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org 「BigData Taxonomy 翻訳裏話」 勉強会資料 2015年1月28日 一般社団法人日本クラウドセキュリティアライアンス 理事 諸角 昌宏 www.cloudsecurityalliance.org 技術的範囲が広い 今まで翻訳したCSA関連のドキュメントは、基本的にセキュリ ティおよびクラウドの範囲。 BigData Taxonomyでは、記述されている内容の技術的範囲が大 きい (例) データのレイテンシー要件 分散処理技術： Hadoop, Spark, … noSQP型データベース：多数あり リレーショナルDBの知識はあったが、noSQL型の種類/特 徴は新たなエリア。 CAP定理（理論）なるものの存在：分断耐性を維持するた めに一貫性か可用性のどちらかを犠牲にする… これって データベース？？？ 機械学習 教師あり、教師なし、半教師あり… などなど。。。 翻訳時にGoogle検索の嵐になったが、勉強になった部分が多か った。 www.cloudsecurityalliance.org Copyright © 2014 Cloud Security Alliance CSAジャパンの翻訳作業 翻訳を進めなければならないドキュメントが多数存在 情報発信活動でカバーしている部分もあるが、絶対数は足り ない ボリュームがあり、できるだけたくさんの翻訳者が必要 ガイダンスなど 利点 翻訳活動を通して、知識を取得/深めることができる 翻訳ビジネスではないので、勉強しながら翻訳を進めることが できる 専門家の支援が得られる CSAジャパンの翻訳活動へのご意見がございましたら、 [email protected] までご連絡ください。今後の 活動の参考にさせていただきます。 Copyright © 2014 Cloud Security Alliance www.cloudsecurityalliance.org Copyright © 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