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클라이언트 측 필드 레벨 암호화

Amazon DocumentDB 클라이언트 측 필드 레벨 암호화(FLE)를 사용하면 Amazon DocumentDB 클러스터로 전송하기 전에 클라이언트 애플리케이션의 민감한 데이터를 암호화할 수 있습니다. 민감한 데이터는 클러스터에서 저장 및 처리될 때 암호화된 상태로 유지되며 검색 시 클라이언트 애플리케이션에서 복호화됩니다.

시작하기

Amazon DocumentDB에서 클라이언트측 FLE의 초기 구성은 암호화 키 생성, 애플리케이션에 역할 연결, 애플리케이션 구성, 암호화 옵션을 통한 CRUD 작업 정의 등을 포함하는 4단계 프로세스입니다.

1단계: 암호화 키 생성하기

AWS Key Management Service을 사용하여 민감한 데이터 필드를 암호화하고 해독하는 데 사용되는 대칭 키를 생성하고 필요한 IAM 사용 권한을 제공합니다. AWS KMS는 데이터 키(DK)를 암호화하는 데 사용되는 고객 키(CK)를 저장합니다. 보안 태세를 강화하려면 고객 키를 KMS에 저장하는 것이 좋습니다. 데이터 키는 Amazon DocumentDB 컬렉션에 저장되는 보조 키로, 문서를 Amazon DocumentDB에 저장하기 전에 민감한 필드를 암호화하는 데 필요합니다. 고객 키는 데이터 키를 암호화하고, 데이터 키는 다시 데이터를 암호화하고 복호화합니다. 글로벌 클러스터를 사용하는 경우 여러 리전의 다양한 서비스 역할이 사용할 수 있는 다중 리전 키를 만들 수 있습니다.

키를 생성하는 방법을 포함하여 AWS Key Management Service에 대한 자세한 내용은 AWS키 관리 서비스 개발자 가이드를 참조하십시오.

2단계: 역할을 애플리케이션에 연결하기

적절한 AWS KMS 권한을 가진 IAM 정책을 생성합니다. 이 정책은 연결되는 IAM 자격 증명이 리소스 필드에 지정된 KMS 키를 암호화하고 해독하도록 허용합니다. 애플리케이션은 AWS KMS로 인증하기 위해 이 IAM 역할을 가정합니다.

정책은 다음과 비슷할 것입니다.

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

3단계: 애플리케이션 구성

지금까지 AWS KMS에서 고객 키를 정의하고 IAM 역할을 생성하고 고객 키에 액세스할 수 있는 올바른 IAM 권한을 제공했습니다. 필수 패키지를 가져옵니다.

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()

4단계: CRUD 작업 정의하기

암호화 옵션을 사용하여 CRUD 작업을 정의합니다.

예: 클라이언트 측 필드 수준 암호화 구성 파일

다음은 자신의 정보를 각각의 사용자 입력 자리 표시자로 변경하는 예제입니다.

# 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 strore 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["encryptedField"] = client_encryption.decrypt(doc["encryptedField"])
    print('Decrypted document: %s' % (doc,))
    
    # cleanup resources:
    client_encryption.close()
    client.close()
    
    if __name__ == "__main__":
        main()

클라이언트 측 FLE의 쿼리

Amazon DocumentDB는 클라이언트 측 FLE를 통한 포인트 동등 쿼리를 지원합니다. 불평등 및 비교 쿼리는 부정확한 결과를 반환할 수 있습니다. 암호 해독된 값에 대해 동일한 작업을 실행할 때와 비교할 때 읽기 및 쓰기 작업에서 예상치 못한 동작이 발생하거나 잘못된 동작이 발생할 수 있습니다.

예를 들어 게이머스코어가 500보다 큰 문서의 필터를 쿼리하려면

db.users.find( {
    "gamerscore" : { $gt : 500 }
})

클라이언트는 명시적 암호화 방법을 사용하여 쿼리 값을 암호화합니다.

encrypted_gamerscore_filter = client_encryption.encrypt(
    500,
        Algorithm.AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_512_Deterministic,
        key_alt_name=data_key_id
        )

db.users.find( {
    "gamerscore" : { $gt : encrypted_gamerscore_filter }
} )

찾기 작업에서 Amazon DocumentDB는 불평등보다 큰 값 검사를 사용하여 암호화된 값 500을 각 문서에 저장된 암호화된 필드 값과 비교합니다. 복호화된 데이터와 값을 사용하여 찾기 작업의 불평등 검사를 수행하면 결과가 성공적으로 생성되더라도 다른 결과가 반환될 수 있습니다.

제한 사항

Amazon DocumentDB 클라이언트 측 필드 레벨 암호화에 다음과 같은 제한 사항이 적용됩니다.