このトピックでは、Alibaba Cloud Fraud Detection のデータセキュリティメカニズムについて説明します。データ暗号化、伝送暗号化、静的データ保護、データ分離などの主要機能について説明します。データ伝送暗号化は、SSL および Transport Layer Security (TLS) を介した HTTPS プロトコルを使用し、サーバ側暗号化と組み合わせて静的データのセキュリティを確保することで実装されます。Fraud Detection は、Resource Access Management (RAM) ベースのアクセス制御を使用してデータ分離を実装し、リアルタイム監視とログ監査に基づいてデータ漏洩を防止します。
データ暗号化
データ伝送暗号化
Fraud Detection は、データ伝送のセキュリティを確保するために、データ伝送暗号化用の HTTPS プロトコルをサポートしています。また、Fraud Detection は SSL および TLS を使用して、データの盗難や改ざんを防止します。
技術的な実装: この機能は 256 ビットキーを使用してデータを暗号化し、機密データの暗号化伝送の要件を満たします。
ユーザー制御性: この機能はデフォルトで有効になっています。追加の操作は必要ありません。
静的データ保護
静的データ保護は、主にデータストレージの暗号化によってデータストレージのセキュリティを確保します。
サーバ側のデータ暗号化: Fraud Detection は、呼び出し時間、呼び出された操作、呼び出し回数などの API 操作呼び出しレコードを永続的に保存します。これらのレコードは、データ漏洩を防ぐために保存時に暗号化されます。
クライアント側のデータ暗号化: クライアント側のデータ暗号化シナリオは含まれません。
データ分離
異なるユーザー間のデータ分離
Fraud Detection は、RAM ベースのアクセス制御を通じて、異なるユーザーのデータに対して厳密な分離と保護を実装し、承認された担当者のみが機密データにアクセスできるようにします。
アクセス制御: Fraud Detection は RAM ベースのアクセス制御をサポートしています。 RAM コンソールまたは API 操作を使用して RAM ユーザーのアクセス権限を指定し、よりきめ細かいカスタムアクセス制御ポリシーを作成できます。
データ分離: Fraud Detection は効果的なデータ分離メカニズムを提供し、各ユーザーの操作が他のユーザーのデータに影響を与えないようにし、不正アクセスを防止します。
データ漏洩防止
異常な動作の検出とアラート
Fraud Detection は、ビジネスにエンドツーエンドのリスク管理を提供し、デバイス端末、アカウント登録、アカウントログイン、マーケティングなど、複数の側面にわたるリスク検出を実行します。これは、企業が大規模なリスクを防止するのに効果的に役立ちます。
リアルタイム監視: Fraud Detection は、リアルタイムのリクエストとトラフィックに対してメトリック計算、モデル計算、ポリシールール計算を実行し、計算結果をリアルタイムで返します。
ログ監査: Fraud Detection は ActionTrail と統合されており、Alibaba Cloud アカウントの操作を監視および記録します。操作には、Alibaba Cloud 管理コンソール、API、SDK を使用したクラウドサービスへのアクセスと使用が含まれます。
バックアップとディザスタリカバリ
データバックアップ
Fraud Detection は API 操作呼び出しレコードを永続的に保存します。これは、データを復元し、障害の原因を迅速に特定するのに役立ちます。過去 1 年間の API 操作呼び出しのレコードをクエリできます。
バックアップ方法: Fraud Detection は API 操作呼び出しレコードを自動的にバックアップします。手動操作は必要ありません。
バックアップサイクル: Fraud Detection では、過去 1 年間の API 操作呼び出しのレコードをクエリできます。
データ復元
データ復元メカニズム
Fraud Detection は包括的なバックアップメカニズムを使用して、データ損失などの問題が発生した場合に、バックアップレコードからデータを迅速に復元できるようにします。
復元方法: Fraud Detection は、バックアップされている API 操作呼び出しレコードをクエリすることで、データを迅速に特定して復元できます。
復元時間範囲: Fraud Detection は、過去 1 年間のデータの迅速な復元をサポートしています。
影響と推奨事項
リソースのオーバーヘッドとコスト
データ暗号化や分離などのセキュリティメカニズムを有効にすると、CPU 使用率が増加し、追加のコストが発生する可能性があります。たとえば、SSL および TLS を介したデータ伝送暗号化を有効にすると、読み取りおよび書き込みのレイテンシが増加する可能性があります。
推奨事項: 通常のワークロードへの悪影響を軽減するために、オフピーク時に関連操作を実行することをお勧めします。
依存ストレージサービス
Fraud Detection は、データストレージとバックアップのために、Object Storage Service (OSS) や ApsaraDB RDS などの Alibaba Cloud ストレージサービスに依存しています。
依存サービス:
OSS
ApsaraDB RDS