Lingkungan data yang aman di Google Cloud

Last reviewed 2026-04-16 UTC

Dokumen ini menyediakan arsitektur tingkat tinggi untuk mengamankan set data masif yang berisi data sensitif, termasuk informasi identitas pribadi (PII), di Google Cloud. Arsitektur ini dirancang untuk membantu mengamankan data sensitif dari eksposur yang tidak disengaja dan pemindahan yang berbahaya. Panduan ini ditujukan untuk Petugas Kepatuhan Data dan Cloud Security Engineer yang memahami konsep dasar jaringan dan identitas cloud. Arsitektur ini menyoroti penggunaan perimeter jaringan yang secara eksplisit mengganti setelan Identity and Access Management (IAM) permisif untuk mencegah akses publik yang tidak sah, bahkan saat resource salah dikonfigurasi.

Bagian deployment dalam dokumen ini menyediakan contoh kode Terraform untuk men-deploy perimeter ini secara mandiri dan menyimulasikan pemblokiran akses publik.

Arsitektur

Diagram arsitektur berikut mengilustrasikan strategi perlindungan data berlapis yang kuat di Google Cloud. Arsitektur ini secara efektif menunjukkan cara data berpindah dari status tidak terstruktur ke lingkungan yang aman dan diatur.

Cloud KMS Autokey dan Sensitive Data Protection membantu mengamankan data di BigQuery dan Cloud Storage.

Diagram sebelumnya menunjukkan cara setiap layanan Google memberikan keamanan untuk data dari upload data awal melalui akses data:

  1. Pengguna dengan izin IAM yang sesuai mengupload data ke layanan penyimpanan data BigQuery atau Cloud Storage. Layanan penyimpanan dikonfigurasi untuk menggunakan kunci enkripsi yang dikelola pelanggan (CMEK) dan Cloud KMS Autokey.
  2. Layanan ini mengenkripsi data menggunakan CMEK yang diambil dari Cloud KMS Autokey.
  3. Sensitive Data Protection terus memeriksa, mengklasifikasikan, dan melakukan de-identifikasi data sensitif di repositori. Untuk melakukan de‑identifikasi data sensitif, Sensitive Data Protection menyamarkan data menggunakan template dan opsi yang Anda konfigurasi.
  4. Layanan penyimpanan berada di dalam perimeter Kontrol Layanan VPC, yang memblokir akses data dari luar perimeter. Untuk memberikan izin akses kepada pengguna dan sistem yang ditetapkan (akun utama IAM), Anda menggunakan template tingkat akses Access Context Manager. Selanjutnya, akun utama yang ditetapkan dapat mengakses data yang ada di dalam perimeter.
  5. Kontrol Layanan VPC menolak akses kepada siapa pun yang tidak ditentukan dalam template tingkat akses.

Produk yang digunakan

  • Kontrol Layanan VPC: Fungsi jaringan terkelola yang meminimalkan risiko pemindahan data yang tidak sah untuk resource Google Cloud Anda.
  • Sensitive Data Protection: Layanan terkelola sepenuhnya yang didesain untuk membantu Anda menemukan, mengklasifikasi, dan melindungi aset data berharga, termasuk informasi identitas pribadi (PII).
  • Cloud Key Management Service (Cloud KMS): Layanan yang memungkinkan Anda membuat, mengimpor, dan mengelola kunci kriptografis serta melakukan operasi kriptografis dalam satu layanan cloud terpusat.
  • Access Context Manager: Layanan yang memungkinkan Anda menentukan kebijakan kontrol akses berbasis atribut yang terperinci untuk project dan resource Anda di Google Cloud.
  • BigQuery: Data warehouse perusahaan yang membantu Anda mengelola dan menganalisis data dengan fitur bawaan seperti machine learning, analisis geospasial, dan business intelligence.
  • Cloud Storage: Penyimpanan objek berbiaya rendah dan tanpa batas untuk beragam jenis data. Data dapat diakses dari dalam dan luar Google Cloud, serta direplikasi di berbagai lokasi untuk redundansi.

Kasus penggunaan

Arsitektur ini menyediakan framework keamanan yang andal untuk menangani data sensitif di Google Cloud. Perimeter ini berfokus pada perlindungan data, kontrol akses, dan pencegahan pemindahan data yang tidak sah. Arsitektur ini membantu membangun lingkungan yang aman untuk data sensitif dengan menggabungkan enkripsi yang kuat dengan de-identifikasi data otomatis dan kontrol perimeter jaringan. Implementasi ini membantu memastikan bahwa data dienkripsi dengan kunci yang dikontrol pelanggan (CMEK), bahwa informasi sensitif otomatis terdeteksi dan disamarkan, serta bahwa akses dibatasi secara ketat dan dikelola secara kontekstual. Langkah-langkah ini membantu memitigasi risiko pemindahan data yang tidak sah secara signifikan.

Berikut adalah contoh kasus penggunaan untuk arsitektur yang dijelaskan dalam dokumen ini:

  • Industri yang diatur (keuangan, layanan kesehatan, sektor publik): Industri yang diatur secara ketat memerlukan framework keamanan yang membantu mencapai kepatuhan dan keamanan data. Untuk mencapai kepatuhan dan melindungi data pelanggan yang sensitif, penting untuk memastikan bahwa data diamankan saat tidak aktif, data sensitif ditemukan, dan kontrol akses diterapkan. Sebaiknya industri yang diatur dengan regulasi ketat menerapkan desain ini untuk membantu mencapai kepatuhan data.
  • Industri yang tidak diatur: Industri yang tidak tunduk pada peraturan data dapat memperoleh manfaat dari penerapan framework keamanan yang kuat. Penting untuk mencegah tereksposnya data sensitif, menyimpan data dengan aman, dan menerapkan kebijakan yang mengontrol akses ke data. Arsitektur dalam dokumen ini dapat membantu industri yang tidak diatur untuk mencapai tingkat keamanan yang sama dengan industri yang diatur secara ketat. Sebaiknya industri yang tidak diatur menerapkan desain ini sebagai praktik terbaik.

Pertimbangan desain

Deployment

Untuk men-deploy contoh implementasi arsitektur ini, gunakan contoh kode keamanan data yang tersedia di GitHub.

Langkah berikutnya

Kontributor

Penulis:

Kontributor lainnya: