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Client-side cifrado a nivel de campo - Amazon DocumentDB

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Client-side cifrado a nivel de campo

El cifrado a nivel de campo (FLE) del lado del cliente de Amazon DocumentDB le permite cifrar la información confidencial de las aplicaciones cliente antes de transferirlos a un clúster de Amazon DocumentDB. La información confidencial permanece cifrada cuando se almacenan y procesan en un clúster y se descifran en la aplicación cliente cuando se recuperan.

Introducción

La configuración inicial del FLE del lado del cliente en Amazon DocumentDB es un proceso de cuatro pasos que incluye la creación de una clave de cifrado, la asociación de un rol a la aplicación, la configuración de la aplicación y la definición de la operación CRUD con las opciones de cifrado.

Paso 1: crear las claves de cifrado

Utilizando AWS Key Management Service, cree una clave simétrica gestionada por el cliente que cifre y descifre el campo de datos confidenciales y concédale los permisos de uso de IAM necesarios. AWS KMS almacena la clave gestionada por el cliente, que se utiliza para cifrar las claves de datos. Almacena la clave gestionada por el cliente en AWS KMS refuerza su postura de seguridad. La clave de datos es la clave secundaria, que se almacena en una colección de Amazon DocumentDB y es necesaria para cifrar los campos confidenciales antes de almacenar el documento en Amazon DocumentDB. La clave gestionada por el cliente cifra la clave de datos, que a su vez cifra y descifra sus datos. Si usas un clúster global, puedes crear una clave multirregional que los distintos roles de servicio puedan usar en diferentes regiones.

Para obtener más información acerca de AWS Key Management Service, incluida la forma de crear una clave, consulte AWS Key Management Service conceptos en el AWS Key Management Service Guía para desarrolladores.

Paso 2: asociar un rol a la aplicación

Cree una política de IAM con la adecuada AWS KMS los permisos. Esta política permite a las identidades de IAM a las que está asociada cifrar y descifrar la clave de KMS especificada en el campo de recursos. La aplicación asume esta función de IAM con la que se autentica AWS KMS.

El aspecto de la respuesta debe ser parecido al siguiente:

{ "Effect": "Allow", "Action": ["kms:Decrypt", "kms:Encrypt"], "Resource": "Customer Key ARN" }

Paso 3: configurar la aplicación

Ha definido una clave gestionada por el cliente en AWS KMS y ha creado un rol de IAM con los permisos necesarios para acceder a él. Importe estos paquetes necesarios.

import boto3 import json import base64 from pymongo import MongoClient from pymongo.encryption import (Algorithm, ClientEncryption)
# create a session object: my_session = boto3.session.Session() # get access_key and secret_key programmatically using get_frozen_credentials() method: current_credentials = my_session.get_credentials().get_frozen_credentials()
  1. Especifique aws como el AWS KMS escriba e introduzca las credenciales de la cuenta que recuperó en el paso anterior.

    provider = "aws" kms_providers = { provider: { "accessKeyId": current_credentials.access_key, "secretAccessKey": current_credentials.secret_key } }
  2. Especifique la clave gestionada por el cliente para cifrar la clave de datos:

    customer_key = { “region”: “AWS region of the customer_key”, “key”: “customer_key ARN” } key_vault_namespace = "encryption.dataKeys" key_alt_name = 'TEST_DATA_KEY'
  3. Configure el MongoClient objeto:

    client = MongoClient(connection_string) coll = client.test.coll coll.drop() client_encryption = ClientEncryption( kms_providers, # pass in the kms_providers variable from the previous step key_vault_namespace = key_vault_namespace, client, coll.codec_options )
  4. Genere su clave de datos:

    data_key_id = client_encryption.create_data_key(provider, customer_key, key_alt_name = [key_alt_name])
  5. Recupera tu clave de datos existente:

    data_key = DataKey("aws", master_key = customer_key) key_id = data_key["_id"] data_key_id = client[key_vault_namespace].find_one({"_id": key_id})

Paso 4: definir una operación CRUD

Defina la operación CRUD con opciones de cifrado.

  1. Defina la colección como write/read/eliminar un solo documento:

    coll = client.gameinfo.users
  2. Cifrado explícito: cifra los campos e inserta:

    nota

    Debe proporcionarse exactamente uno de los siguientes valores: “key_id” o “key_alt_name”.

    encrypted_first_name = client_encryption.encrypt( "Jane", Algorithm.AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_512_Deterministic, key_id=data_key_id ) encrypted_last_name = client_encryption.encrypt( "Doe", Algorithm.AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_512_Deterministic, key_id=data_key_id ) encrypted_dob = client_encryption.encrypt( "1990-01-01", Algorithm.AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_512_Random, key_id=data_key_id ) coll.insert_one( {"gamerTag": "jane_doe90", "firstName": encrypted_first_name, "lastName": encrypted_last_name, "dateOfBirth":encrypted_dob, "Favorite_games":["Halo","Age of Empires 2","Medal of Honor"] })

Ejemplo: archivo de configuración de cifrado a nivel de campo del lado del cliente

Para utilizar el ejemplo siguiente, sustituya placeholder con su propia información.

# import python packages: import boto3 import json import base64 from pymongo import MongoClient from pymongo.encryption import (Algorithm, ClientEncryption) def main(): # create a session object: my_session = boto3.session.Session() # get aws_region from session object: aws_region = my_session.region_name # get access_key and secret_key programmatically using get_frozen_credentials() method: current_credentials = my_session.get_credentials().get_frozen_credentials() provider = "aws" # define the kms_providers which is later used to create the Data Key: kms_providers = { provider: { "accessKeyId": current_credentials.access_key, "secretAccessKey": current_credentials.secret_key } } # enter the kms key ARN. Replace the example ARN value. kms_arn = "arn:aws:kms:us-east-1:123456789:key/abcd-efgh-ijkl-mnop" customer_key = { "region": aws_region, "key":kms_arn } # secrets manager is used to store and retrieve user credentials for connecting to an Amazon DocumentDB cluster. # retrieve the secret using the secret name. Replace the example secret key. secret_name = "/dev/secretKey" docdb_credentials = json.loads(my_session.client(service_name = 'secretsmanager', region_name = "us-east-1").get_secret_value(SecretId = secret_name)['SecretString']) connection_params = '/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false' conn_str = 'mongodb://' + docdb_credentials["username"] + ':' + docdb_credentials["password"] + '@' + docdb_credentials["host"] + ':' + str(docdb_credentials["port"]) + connection_params client = MongoClient(conn_str) coll = client.test.coll coll.drop() # store the encryption data keys in a key vault collection (having naming convention as db.collection): key_vault_namespace = "encryption.dataKeys" key_vault_db_name, key_vault_coll_name = key_vault_namespace.split(".", 1) # set up the key vault (key_vault_namespace) for this example: key_vault = client[key_vault_db_name][key_vault_coll_name] key_vault.drop() key_vault.create_index("keyAltNames", unique=True) client_encryption = ClientEncryption( kms_providers, key_vault_namespace, client, coll.codec_options) # create a new data key for the encrypted field: data_key_id = client_encryption.create_data_key(provider, master_key=customer_key, key_alt_names=["some_key_alt_name"], key_material = None) # explicitly encrypt a field: encrypted_first_name = client_encryption.encrypt( "Jane", Algorithm.AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_512_Deterministic, key_id=data_key_id ) coll.insert_one( {"gamerTag": "jane_doe90", "firstName": encrypted_first_name }) doc = coll.find_one() print('Encrypted document: %s' % (doc,)) # explicitly decrypt the field: doc["firstName"] = client_encryption.decrypt(doc["firstName"]) print('Decrypted document: %s' % (doc,)) # cleanup resources: client_encryption.close() client.close() if __name__ == "__main__": main()

Consultas en el FLE del lado del cliente

Amazon DocumentDB solo admite consultas de igualdad con valores cifrados con FLE del lado del cliente.

Por ejemplo, para consultar documentos en los que la puntuación de jugador cifrada sea igual a 500, el cliente utiliza un método de cifrado explícito para cifrar el valor de la consulta:

encrypted_gamerscore_filter = client_encryption.encrypt( 500, Algorithm.AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_512_Deterministic, key_id=data_key_id ) coll.find( { "gamerscore" : { "$eq" : encrypted_gamerscore_filter } } )