1단계: 보안 요구사항 분석 및 위험 평가 📋

먼저 시계열 데이터의 특성과 보안 요구사항을 명확히 이해해야 해요:

1. 데이터 분류: 어떤 시계열 데이터가 민감하고 보호가 필요한지 분류해요. 데이터를 중요도에 따라 '높음', '중간', '낮음'으로 분류하고 각 수준에 맞는 보안 조치를 계획해요.
2. 위협 모델링: 시계열 데이터베이스에 대한 잠재적 위협을 식별하고 평가해요. STRIDE 모델(Spoofing, Tampering, Repudiation, Information disclosure, Denial of service, Elevation of privilege)을 활용하면 좋아요.
3. 규제 요구사항 확인: 산업별 규제(GDPR, HIPAA, PCI DSS 등)에 따른 요구사항을 파악해요.

위험 평가 체크리스트 예시:

2단계: 보안 아키텍처 설계 🏗️

시계열 데이터베이스의 특성을 고려한 보안 아키텍처를 설계해요:

1. 심층 방어(Defense in Depth): 여러 보안 계층을 구축해 단일 방어선이 뚫려도 전체 시스템이 보호되도록 해요.
2. 최소 권한 원칙: 사용자와 애플리케이션에 필요한 최소한의 권한만 부여해요.
3. 네트워크 분리: 시계열 데이터베이스를 별도의 네트워크 세그먼트에 배치해 직접적인 외부 접근을 차단해요.

아키텍처 다이어그램 예시:

3단계: 인증 및 권한 부여 구현 🔑

강력한 인증 및 권한 부여 메커니즘을 구현해요:

1. 다중 인증(MFA): 중요한 시계열 데이터에 접근할 때 추가 인증 요소를 요구해요.
2. RBAC/ABAC 구현: 역할 기반(RBAC) 또는 속성 기반(ABAC) 접근 제어를 구현해 세밀한 권한 관리를 가능하게 해요.
3. 서비스 계정 관리: 애플리케이션 간 통신에 사용되는 서비스 계정의 권한을 제한하고 주기적으로 자격 증명을 교체해요.

InfluxDB에서 인증 및 권한 부여를 구현하는 예시:

// InfluxDB v2 인증 및 권한 부여 설정 (Node.js)
const { InfluxDB } = require('@influxdata/influxdb-client');
const { OrgsAPI, UsersAPI, AuthorizationsAPI } = require('@influxdata/influxdb-client-apis');

async function setupAuthAndAuthorization() {
  // 관리자 토큰으로 클라이언트 초기화
  const client = new InfluxDB({
    url: 'https://localhost:8086',
    token: adminToken
  });
  
  const orgsAPI = new OrgsAPI(client);
  const usersAPI = new UsersAPI(client);
  const authAPI = new AuthorizationsAPI(client);
  
  // 1. 조직 가져오기
  const orgs = await orgsAPI.getOrgs();
  const orgID = orgs.orgs[0].id;
  
  // 2. 사용자 생성
  const readOnlyUser = await usersAPI.postUser({
    name: 'readonly_user',
    status: 'active'
  });
  
  const writeOnlyUser = await usersAPI.postUser({
    name: 'writeonly_user',
    status: 'active'
  });
  
  // 3. 사용자 비밀번호 설정
  await usersAPI.postUserPassword({
    password: 'StrongPassword123!',
  }, readOnlyUser.id);
  
  await usersAPI.postUserPassword({
    password: 'AnotherStrongPwd456!',
  }, writeOnlyUser.id);
  
  // 4. 읽기 전용 권한 설정
  const readPermissions = [
    {
      action: 'read',
      resource: {
        type: 'buckets',
        id: bucketID,
        orgID: orgID
      }
    },
    // 특정 측정값만 읽기 허용
    {
      action: 'read',
      resource: {
        type: 'measurements',
        id: bucketID,
        orgID: orgID,
        name: 'temperature'  // temperature 측정값만 접근 가능
      }
    }
  ];
  
  // 5. 쓰기 전용 권한 설정
  const writePermissions = [
    {
      action: 'write',
      resource: {
        type: 'buckets',
        id: bucketID,
        orgID: orgID
      }
    }
  ];
  
  // 6. 토큰 생성
  const readToken = await authAPI.postAuthorizations({
    orgID: orgID,
    permissions: readPermissions,
    description: 'Read-only Token'
  });
  
  const writeToken = await authAPI.postAuthorizations({
    orgID: orgID,
    permissions: writePermissions,
    description: 'Write-only Token'
  });
  
  // 7. 토큰 만료 설정 (90일)
  await authAPI.patchAuthorization({
    status: 'active',
    description: 'Read-only Token (90 days)',
    expiresAt: new Date(Date.now() + 90 * 24 * 60 * 60 * 1000).toISOString()
  }, readToken.id);
  
  console.log('인증 및 권한 설정 완료!');
}

4단계: 데이터 암호화 구현 🔐

시계열 데이터의 특성을 고려한 암호화 전략을 구현해요:

1. 전송 중 암호화(TLS/SSL): 모든 데이터 전송에 TLS/SSL을 적용해요.
2. 저장 데이터 암호화: 민감한 시계열 데이터는 저장 시 암호화해요. 필드 수준 암호화를 적용하면 성능과 보안 사이의 균형을 맞출 수 있어요.
3. 키 관리: AWS KMS, HashiCorp Vault 같은 전문 키 관리 서비스를 활용해 암호화 키를 안전하게 관리해요.

필드 수준 암호화 구현 예시:

// 시계열 데이터의 필드 수준 암호화 구현 (Node.js)
const crypto = require('crypto');
const { Point } = require('@influxdata/influxdb-client');

// KMS에서 키 가져오기 (예시)
async function getEncryptionKey() {
  // 실제 구현에서는 AWS KMS, Vault 등에서 키를 안전하게 가져옴
  return Buffer.from('your-32-byte-encryption-key-here');
}

// 필드 암호화
async function encryptField(value) {
  const key = await getEncryptionKey();
  const iv = crypto.randomBytes(16);
  const cipher = crypto.createCipheriv('aes-256-gcm', key, iv);
  
  let encrypted = cipher.update(value.toString(), 'utf8', 'hex');
  encrypted += cipher.final('hex');
  
  const authTag = cipher.getAuthTag();
  
  // IV와 authTag를 암호문과 함께 저장 (Base64로 인코딩)
  return Buffer.from(
    JSON.stringify({
      iv: iv.toString('hex'),
      authTag: authTag.toString('hex'),
      content: encrypted
    })
  ).toString('base64');
}

// 필드 복호화
async function decryptField(encryptedValue) {
  const key = await getEncryptionKey();
  
  // Base64 디코딩 후 JSON 파싱
  const data = JSON.parse(Buffer.from(encryptedValue, 'base64').toString());
  
  const decipher = crypto.createDecipheriv(
    'aes-256-gcm',
    key,
    Buffer.from(data.iv, 'hex')
  );
  
  decipher.setAuthTag(Buffer.from(data.authTag, 'hex'));
  
  let decrypted = decipher.update(data.content, 'hex', 'utf8');
  decrypted += decipher.final('utf8');
  
  return decrypted;
}

// 시계열 데이터 쓰기 전에 민감 필드 암호화
async function writeEncryptedTimeSeriesData(writeApi, measurement, tags, fields) {
  const point = new Point(measurement);
  
  // 태그 추가
  Object.entries(tags).forEach(([key, value]) => {
    point.tag(key, value);
  });
  
  // 필드 추가 (민감 필드는 암호화)
  for (const [key, value] of Object.entries(fields)) {
    if (isSensitiveField(key)) {
      // 민감 필드 암호화
      const encryptedValue = await encryptField(value);
      point.stringField(`${key}_encrypted`, encryptedValue);
    } else {
      // 일반 필드는 그대로 저장
      if (typeof value === 'number') {
        point.floatField(key, value);
      } else {
        point.stringField(key, value);
      }
    }
  }
  
  writeApi.writePoint(point);
}

// 민감 필드 판별 (예시)
function isSensitiveField(fieldName) {
  const sensitiveFields = ['patient_id', 'location', 'device_id'];
  return sensitiveFields.includes(fieldName);
}

5단계: 모니터링 및 이상 탐지 구현 👁️

시계열 데이터의 특성을 활용한 보안 모니터링 시스템을 구축해요:

1. 시계열 특화 이상 탐지: 시계열 데이터의 패턴을 학습해 비정상적인 접근이나 데이터 변경을 감지하는 시스템을 구현해요.
2. 실시간 알림: 보안 이벤트 발생 시 즉시 알림을 보내는 시스템을 구축해요.
3. 감사 로깅: 모든 데이터 접근과 변경을 기록하는 감사 로그를 유지해요.

Prometheus와 Grafana를 활용한 모니터링 설정 예시:

# Prometheus 알림 규칙 설정 (prometheus.rules.yml)
groups:
- name: tsdb_security_alerts
  rules:
  # 비정상적인 쿼리 패턴 감지
  - alert: AbnormalQueryPattern
    expr: rate(influxdb_http_requests_total{handler="/api/v2/query"}[5m]) > 100
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "비정상적인 쿼리 패턴 감지"
      description: "지난 5분간 초당 100개 이상의 쿼리 요청이 발생했습니다."
      
  # 인증 실패 감지
  - alert: AuthenticationFailures
    expr: rate(influxdb_http_requests_total{status_code="401"}[5m]) > 5
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "다수의 인증 실패 감지"
      description: "지난 5분간 초당 5회 이상의 인증 실패가 발생했습니다. 무차별 대입 공격 가능성이 있습니다."
      
  # 데이터 쓰기 패턴 이상 감지
  - alert: AbnormalWritePattern
    expr: rate(influxdb_write_points_total[5m]) > historical_avg_write_rate * 3
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "비정상적인 데이터 쓰기 패턴"
      description: "평소보다 3배 이상의 데이터 쓰기가 5분 이상 지속되고 있습니다."
      
  # 데이터베이스 크기 급증 감지
  - alert: DatabaseSizeSpike
    expr: deriv(influxdb_database_total_series[1h]) > 1000000
    for: 10m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "데이터베이스 크기 급증"
      description: "시계열 데이터베이스 크기가 비정상적으로 빠르게 증가하고 있습니다. 대량 데이터 주입 공격 가능성이 있습니다."

6단계: 보안 테스트 및 검증 🧪

구현한 보안 조치의 효과를 검증해요:

1. 침투 테스트: 시계열 데이터베이스에 특화된 침투 테스트를 수행해 취약점을 발견하고 수정해요.
2. 보안 스캔: 정기적인 취약점 스캔을 통해 알려진 보안 이슈를 확인해요.
3. 부하 테스트: 보안 조치가 성능에 미치는 영향을 측정하고 최적화해요.

시계열 데이터베이스 침투 테스트 체크리스트: