セクション 3：データ保護
機微データ保護・暗号化（保存中 / 転送中 / 使用中）・AI ワークロード保護。出題比重 23%。
出題 ~23%
📘 基礎
🔧 応用
🎯 要点と暗記
🎯 公式深掘り Deep Dive ページへ
DEK/KEK 階層、CMEK/HSM/EKM 詳細、SDP de-identification 全手法、Confidential Computing Attestation
🔑 TL;DR
機微データは 保存しない（SDP de-identify） が第一手段。暗号化の梯子は 既定 → CMEK（Software）→ CMEK（HSM）→ EKM。使用中暗号化は Confidential Computing。AI は Vertex AI + VPC SC + CMEK + Private Endpoints が標準。
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📖 学習コンテンツ
3.1 Sensitive Data Protection (SDP / 旧 Cloud DLP)
PII / PHI の 検出・分類・マスキング・トークン化。
| 機能 | 説明 |
|---|
| Discovery | BigQuery / GCS / Cloud SQL の機微データ所在を自動スキャン |
| Inspection | infoType で検出（例：EMAIL_ADDRESS） |
| De-identification | マスキング / トークン化 / FPE / generalization |
| Re-identification risk | k-anonymity 等で再識別リスクを定量化 |
De-identification 手法
| 手法 | 可逆 | 形式保持 |
|---|
| Redaction（黒塗り） | × | × |
| Replacement | × | × |
| Masking | × | △ |
| Tokenization (Crypto) | ◯ | × |
| Format-Preserving Encryption (FPE) | ◯ | ◯ |
| Generalization | × | × |
3.2 暗号化（保存中 / 転送中 / 使用中）
暗号化4方式
| 方式 | 鍵管理 | 使いどころ |
|---|
| Google 既定 | Google | 特別な要件なし |
| CMEK (KMS Software) | 顧客（KMS 内） | 鍵ライフサイクルを顧客で管理 |
| CMEK (Cloud HSM) | 顧客（HSM 内、FIPS 140-2 L3） | 金融 / 規制要件 |
| EKM | 顧客の外部 KMS | 鍵を GCP に預けない |
Confidential Computing（使用中暗号化）
- Confidential VM：AMD SEV / SEV-SNP / Intel TDX
- Confidential GKE Nodes：GKE ノードを Confidential 化
- Confidential Space：TEE + Attestation、複数当事者計算
3.3 AI ワークロード（Vertex AI）
| 機能 | 説明 |
|---|
| CMEK on Vertex AI | データセット・モデル・パイプラインを暗号化 |
| VPC SC（Vertex AI 境界） | データ流出防止 |
| Private Endpoints | Online Prediction を VPC 内のみ公開 |
| IAM 細粒度 | データセット・モデル単位の権限 |
CMEK / EKM / HSM の決定木
要件: 「Google に鍵を一切預けてはならない」
YES → EKM（外部 KMS）→ プライベート経路なら EXTERNAL_VPC
NO ↓
要件: 「FIPS 140-2 Level 3 認証の HSM 必須」
YES → Cloud HSM（Protection Level: HSM）
NO ↓
要件: 「鍵のライフサイクルを顧客で管理」
YES → CMEK（Cloud KMS Software）
NO ↓
通常運用 → Google 既定暗号化
鍵ローテーションと失効
- ローテーション周期：法規制で決定（PCI-DSS は 1 年）
- destroy：30 日 grace period 後に削除、途中 restore 可能
- 鍵 destroy = 暗号化データの論理破棄
SDP の典型パイプライン
[ 取り込み (Pub/Sub / Storage / BigQuery) ]
│
▼
[ Dataflow + SDP de-identify ] ← トークン化 / FPE
│
▼
[ BigQuery / Cloud Storage ] ← トークン化済データのみ保存
🎯 統合シナリオ演習
シナリオ：①PHI を BigQuery 分析、生 PHI 保存禁止 ②分析者は集計のみ ③鍵は社内 HSM ④Vertex AI 学習データ境界外不可 ⑤推論は社内のみ ⑥メモリも保護
- 取り込み時に SDP de-identify（トークン化）
- 分析は Policy Tags + Authorized View
- Cloud EKM（外部 HSM が鍵管理者）
- Vertex AI Training を VPC SC 境界内、データソースも境界内、CMEK 暗号化
- Online Prediction を Private Endpoint、IAM で社内 SA のみ、Cloud Armor で異常レート遮断
- 学習・推論ノードを Confidential VM / Confidential GKE Nodes
一問一答
Q. クレカ番号を桁数・形式を維持しつつ鍵で可逆に。手法は？
Format-Preserving Encryption (FPE)。
Q. 鍵を Google Cloud に一切預けず、社内 HSM で管理。使うのは？
Cloud External Key Manager (EKM)。
Q. FIPS 140-2 Level 3 HSM を GCP 内で完結させたい。
Cloud HSM（CMEK の Protection Level = HSM）。
Q. VM のメモリ上の処理データも暗号化。
Confidential VM（AMD SEV / Intel TDX）。
Q. 複数組織のデータを 1 つのワークロードで合流、互いに生データを見せない。
Confidential Space（TEE + Attestation）。
Q. シークレット集中管理サービスは？（KMS は鍵）
Secret Manager。
Q. VM への SSH を IAM 連携で管理、鍵配布なし。
OS Login。
Q. Cloud KMS の鍵バージョン destroy → 実削除は？
30 日後（途中 restore 可能）。
Q. すべての BigQuery / GCS で CMEK 必須化。組織ポリシーは？
gcp.restrictNonCmekServices。
🎯 ひっかけ注意
- 「鍵を絶対 GCP に預けない」要件は CMEK ではなく EKM
- 「メモリも暗号化」= Confidential Computing、CMEK は保存中のみ
- Secret Manager と KMS の混同（KMS は鍵、Secret Manager はシークレット）
- SDP の Tokenization / FPE は可逆、Masking / Redaction は不可逆