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Formation	Module Y5
Titre	Masquage de données & postgresql_anonymizer
Révision	24.09
PDF	https://dali.bo/y5_pdf
EPUB	https://dali.bo/y5_epub
HTML	https://dali.bo/y5_html
Slides	https://dali.bo/y5_slides

Chers lectrices & lecteurs,

Nos formations PostgreSQL sont issues de nombreuses années d’études, d’expérience de terrain et de passion pour les logiciels libres. Pour Dalibo, l’utilisation de PostgreSQL n’est pas une marque d’opportunisme commercial, mais l’expression d’un engagement de longue date. Le choix de l’Open Source est aussi le choix de l’implication dans la communauté du logiciel.

Au‑delà du contenu technique en lui‑même, notre intention est de transmettre les valeurs qui animent et unissent les développeurs de PostgreSQL depuis toujours : partage, ouverture, transparence, créativité, dynamisme… Le but premier de nos formations est de vous aider à mieux exploiter toute la puissance de PostgreSQL mais nous espérons également qu’elles vous inciteront à devenir un membre actif de la communauté en partageant à votre tour le savoir‑faire que vous aurez acquis avec nous.

Nous mettons un point d’honneur à maintenir nos manuels à jour, avec des informations précises et des exemples détaillés. Toutefois malgré nos efforts et nos multiples relectures, il est probable que ce document contienne des oublis, des coquilles, des imprécisions ou des erreurs. Si vous constatez un souci, n’hésitez pas à le signaler via l’adresse formation@dalibo.com !

À propos de DALIBO

DALIBO est le spécialiste français de PostgreSQL. Nous proposons du support, de la formation et du conseil depuis 2005.

Retrouvez toutes nos formations sur https://dalibo.com/formations

Remerciements

Ce manuel de formation est une aventure collective qui se transmet au sein de notre société depuis des années. Nous remercions chaleureusement ici toutes les personnes qui ont contribué directement ou indirectement à cet ouvrage, notamment :

Jean‑Paul Argudo, Alexandre Anriot, Carole Arnaud, Alexandre Baron, David Bidoc, Sharon Bonan, Franck Boudehen, Arnaud Bruniquel, Pierrick Chovelon, Damien Clochard, Christophe Courtois, Marc Cousin, Gilles Darold, Jehan‑Guillaume de Rorthais, Ronan Dunklau, Vik Fearing, Stefan Fercot, Pierre Giraud, Nicolas Gollet, Dimitri Fontaine, Florent Jardin, Virginie Jourdan, Luc Lamarle, Denis Laxalde, Guillaume Lelarge, Alain Lesage, Benoit Lobréau, Jean‑Louis Louër, Thibaut Madelaine, Adrien Nayrat, Alexandre Pereira, Flavie Perette, Robin Portigliatti, Thomas Reiss, Maël Rimbault, Julien Rouhaud, Stéphane Schildknecht, Julien Tachoires, Nicolas Thauvin, Be Hai Tran, Christophe Truffier, Cédric Villemain, Thibaud Walkowiak, Frédéric Yhuel.

Forme de ce manuel

Les versions PDF, EPUB ou HTML de ce document sont structurées autour des slides de nos formations. Le texte suivant chaque slide contient le cours et de nombreux détails qui ne peuvent être données à l’oral.

Licence Creative Commons CC-BY-NC-SA

Cette formation est sous licence CC-BY-NC-SA. Vous êtes libre de la redistribuer et/ou modifier aux conditions suivantes :

Paternité
Pas d’utilisation commerciale
Partage des conditions initiales à l’identique

Vous n’avez pas le droit d’utiliser cette création à des fins commerciales.

Si vous modifiez, transformez ou adaptez cette création, vous n’avez le droit de distribuer la création qui en résulte que sous un contrat identique à celui-ci.

Vous devez citer le nom de l’auteur original de la manière indiquée par l’auteur de l’œuvre ou le titulaire des droits qui vous confère cette autorisation (mais pas d’une manière qui suggérerait qu’ils vous soutiennent ou approuvent votre utilisation de l’œuvre). À chaque réutilisation ou distribution de cette création, vous devez faire apparaître clairement au public les conditions contractuelles de sa mise à disposition. La meilleure manière de les indiquer est un lien vers cette page web. Chacune de ces conditions peut être levée si vous obtenez l’autorisation du titulaire des droits sur cette œuvre. Rien dans ce contrat ne diminue ou ne restreint le droit moral de l’auteur ou des auteurs.

Le texte complet de la licence est disponible sur http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.0/fr/legalcode

Cela inclut les diapositives, les manuels eux-mêmes et les travaux pratiques. Cette formation peut également contenir quelques images et schémas dont la redistribution est soumise à des licences différentes qui sont alors précisées.

Marques déposées

PostgreSQL® Postgres® et le logo Slonik sont des marques déposées par PostgreSQL Community Association of Canada.

Versions de PostgreSQL couvertes

Ce document ne couvre que les versions supportées de PostgreSQL au moment de sa rédaction, soit les versions 12 à 16.

Masquage de données & postgresql_anonymizer

Cas d’usage

Paul : le propriétaire
Pierre : data scientist
Jack : employé chargé des fournisseurs

La boutique de Paul a beaucoup de clients. Paul demande à son ami Pierre, data scientist, des statistiques sur ses clients (âge moyen, etc.).

Pierre demande un accès direct à la base de données pour écrire ses requêtes SQL.

Jack est un employé de Paul, chargé des relations avec les divers fournisseurs de la boutique.

Paul respecte la vie privée de ses fournisseurs. Il doit masquer les informations personnelles à Pierre, mais Jack doit pouvoir lire les vraies données, et y écrire.

Crédits

Cet exemple pratique est un travail collectif de Damien Clochard, Be Hai Tran, Florent Jardin et Frédéric Yhuel.

La version originale en anglais est diffusée sous licence PostgreSQL.

Le présent document en est l’adaptation en français.

Paul’s Boutique est le second album studio du groupe de hip-hop américain les Beastie Boys, sorti le 25 juillet 1989 chez Capitol Records.

La photo ci-dessus est d’Erwin Bernal, sous licence CC BY 2.0.

Objectifs

Nous allons découvrir :

comment écrire des règles de masquage
la différence entre masquage dynamique et masquage statique
comment implémenter un masquage avancé

PostgreSQL Anonymizer

Principe

Principe :

Extension
Déclaratif (DDL)

Masquages

Principe :

statique
dynamique
sauvegardes anonymisées
« généralisation »

Une fois les règles de masquage définies, vous pouvez accéder aux données anonymisées de quatre manières différentes :

le masquage statique : supprime les données personnelles en fonction des règles ;
le masquage dynamique : cache les données personnelles uniquement des utilisateurs masqués ;
les sauvegardes anonymisées : export des données masquées vers un fichier SQL (sauvegarde logique) ;
la généralisation : crée des « vues brouillées » des données originales.

Cette présentation n’entrera pas dans le détail du RGPD et des principes généraux d’anonymisation. Pour plus d’informations, référez-vous à la présentation de Damien Clochard ci-dessous :

Anonymisation, Au-delà du RGPD (vidéo) (PGSession 12, Paris 2019)
Anonymisation, Au-delà du RGPD (PDF)
Anonymization, Beyond GDPR (PDF en anglais)

Pré-requis

Cet exemple nécessite :

une instance PostgreSQL ;
l’extension PostgreSQL Anonymizer (anon)
- installée, initialisée par un super-utilisateur
une base boutique
- dont le propriétaire est paul, super-utilisateur
les rôles pierre et jack
- avec droits de connexion à boutique

Voir section « Installation » dans la documentation pour savoir comment installer l’extension dans votre instance PostgreSQL.

Par exemple :

Sous Rocky Linux 8

Les dépôts du PGDG doivent être installés.
Lancer :

sudo yum install postgresql_anonymizer_14

Par le PGXN

Sur Debian/Ubuntu, les paquets ne sont pas disponibles au moment où ceci est écrit. Le PGXN permet d’installer l’extension (ici en PostgreSQL 14) :

sudo apt install pgxnclient postgresql-server-dev-14
sudo pgxn install postgresql_anonymizer

S’il y a plusieurs versions de PostgreSQL installées, indiquer le répertoire des binaires de la bonne version ainsi :

sudo PATH=/usr/lib/postgresql/14/bin:$PATH   pgxn install postgresql_anonymizer

L’extension sera compilée et installée.

Base d’exemple

pierre, paul, jack et la base boutique :

CREATE ROLE paul LOGIN SUPERUSER;
CREATE ROLE pierre LOGIN;
CREATE ROLE jack LOGIN;

-- Define a password for each user with:
-- \password paul  or  ALTER ROLE paul PASSWORD 'change-me';

CREATE DATABASE boutique OWNER paul;

ALTER DATABASE boutique
  SET session_preload_libraries = 'anon';

Masquage statique avec postgresql_anonymizer

Le plus simple
Destructif

L’histoire

Au fil des années, Paul a accumulé des données sur ses clients et leurs achats dans une base de données très simple.
Il a récemment installé un nouveau logiciel de ventes, et l’ancienne base est obsolète.
Avant de l’archiver, il voudrait en supprimer toutes les données personnelles.

Comment ça marche

Objectifs

Nous allons voir :

comment écrire des règles de masquage simples
les intérêts et limitations du masquage statique
le concept de « singularisation » d’une personne (singling out)

Table « customer »

\c boutique paul
DROP TABLE IF EXISTS customer CASCADE;
DROP TABLE IF EXISTS payout CASCADE;

CREATE TABLE customer (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    firstname TEXT,
    lastname TEXT,
    phone TEXT,
    birth DATE,
    postcode TEXT
);

Quelques clients

Insertion de quelques personnes :

INSERT INTO customer
VALUES
(107,'Sarah','Conor','060-911-0911', '1965-10-10', '90016'),
(258,'Luke', 'Skywalker', NULL, '1951-09-25', '90120'),
(341,'Don', 'Draper','347-515-3423', '1926-06-01', '04520')
;

SELECT * FROM customer;

 id  | firstname | lastname  |    phone     |   birth    | postcode
-----+-----------+-----------+--------------+------------+----------
 107 | Sarah     | Conor     | 060-911-0911 | 1965-10-10 | 90016
 258 | Luke      | Skywalker |              | 1951-09-25 | 90120
 341 | Don       | Draper    | 347-515-3423 | 1926-06-01 | 04520
(3 lignes)

Table « payout »

Les ventes sont suivies dans cette simple table :

CREATE TABLE payout (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    fk_customer_id INT REFERENCES customer(id),
    order_date DATE,
    payment_date DATE,
    amount INT
);

Quelques données

Quelques commandes :

INSERT INTO payout
VALUES
(1,107,'2021-10-01','2021-10-01', '7'),
(2,258,'2021-10-02','2021-10-03', '20'),
(3,341,'2021-10-02','2021-10-02', '543'),
(4,258,'2021-10-05','2021-10-05', '12'),
(5,258,'2021-10-06','2021-10-06', '92')
;

Activer l’extension

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS anon CASCADE ;
SELECT anon.init() ;
SELECT setseed(0) ;

Déclarer les règles de masquage

SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN customer.lastname
IS 'MASKED WITH FUNCTION anon.fake_last_name()';

SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN customer.phone
IS 'MASKED WITH FUNCTION anon.partial(phone,2,$$X-XXX-XX$$,2)';

Appliquer les règles de manière permanente

SELECT anon.anonymize_table('customer');

Cette fonction ne fait qu’appliquer la règle et doit renvoyer True. Ensuite :

SELECT id, firstname, lastname, phone
FROM customer;

 id  | firstname | lastname |    phone
-----+-----------+----------+--------------
 107 | Sarah     | Okuneva  | 06X-XXX-XX11
 258 | Luke      | Okuneva  |
 341 | Don       | Boyle    | 34X-XXX-XX23

Cette technique est nommée « masquage statique » car la donnée réelle a été détruite de manière définitive. L’anonymisation dynamique et les exports seront vus plus loin.

Exercices

E101 - Masquer les prénoms des clients

E102 - Masquer les 3 derniers chiffres du code postal

E103 - Compter le nombre de clients dans chaque département.

E104 - Ne garder que l’année dans les dates de naissance

E105 - Identifier un client particulier

Même si un client est correctement anonymisé, il est possible d’isoler un individu grâce à des données d’autres tables. Par exemple, il est possible d’identifier le meilleur client de Paul avec une telle requête :

WITH best_client AS (
    SELECT SUM(amount), fk_customer_id
    FROM payout
    GROUP BY fk_customer_id
    ORDER BY 1 DESC
    LIMIT 1
)
SELECT c.*
FROM customer c
JOIN best_client b ON (c.id = b.fk_customer_id) ;

 id  | firstname | lastname |    phone     |   birth    | postcode
-----+-----------+----------+--------------+------------+----------
 341 | Don       | Boyle    | 34X-XXX-XX23 | 1926-06-01 | 04520

Ce processus est appelé « singularisation » (singling out) d’une personne.

Il faut donc aller plus loin dans l’anonymisation, en supprimant le lien entre une personne et sa société. Dans la table des commandes order, ce lien est matérialisé par une clé étrangère sur le champ fk_company_id. Mais nous ne pouvons supprimer des valeurs de cette colonne ou y insérer de faux identifiants, car cela briserait la contrainte de clé étrangère.

Comment séparer les clients de leurs paiements tout en respectant l’intégrité des données ?

Trouver une fonction qui mélange les valeurs de fk_company_id dans la table payout. Consulter la section shuffling de la documentation.

Solutions

S101

SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN customer.firstname
IS 'MASKED WITH FUNCTION anon.fake_first_name()' ;

SELECT anon.anonymize_table('customer') ;

La table anonymisée devient :

SELECT id, firstname, lastname
FROM customer ;

 id  | firstname | lastname
-----+-----------+----------
 107 | Hans       | Barton
 258 | Jacqueline | Dare
 341 | Sibyl      | Runte

S102

SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN customer.postcode
IS 'MASKED WITH FUNCTION anon.partial(postcode,2,$$xxx$$,0)' ;

SELECT anon.anonymize_table('customer') ;

Le code postal anonymisé devient :

SELECT id, firstname, lastname, postcode
FROM customer ;

 id  | firstname | lastname | postcode
-----+-----------+----------+----------
 107 | Curt      | O'Hara   | 90xxx
 258 | Agusta    | Towne    | 90xxx
 341 | Sid       | Hane     | 04xxx

Noter que les noms ont encore changé après application de anon.anonymize_table().

S103

SELECT postcode, COUNT(id)
FROM customer
GROUP BY postcode;

 postcode | count
----------+-------
 90xxx    |     2
 04xxx    |     1

S104

SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN customer.birth
IS 'MASKED WITH FUNCTION make_date(EXTRACT(YEAR FROM birth)::INT,1,1)';

SELECT anon.anonymize_table('customer');

Les dates de naissance anonymisées deviennent :

SELECT id, firstname, lastname, birth
FROM customer ;

 id  | firstname | lastname |   birth
-----+-----------+----------+------------
 107 | Pinkie    | Sporer   | 1965-01-01
 258 | Zebulon   | Gerlach  | 1951-01-01
 341 | Erna      | Emmerich | 1926-01-01

S105

Pour mélanger les valeurs de fk_customer_id :

SELECT anon.shuffle_column('payout','fk_customer_id','id') ;

Si l’on essaie à nouveau d’identifier le meilleur client :

WITH best_client AS (
    SELECT SUM(amount), fk_customer_id
    FROM payout
    GROUP BY fk_customer_id
    ORDER BY 1 DESC
    LIMIT 1
)
SELECT c.*
FROM customer c
JOIN best_client b ON (c.id = b.fk_customer_id) ;

 id  | firstname | lastname | phone |   birth    | postcode
-----+-----------+----------+-------+------------+----------
 258 | Zebulon   | Gerlach  |       | 1951-01-01 | 90xxx

Noter que le lien entre un client (customer) et ses paiements (payout) est à présent complètement faux !

Par exemple, si un client A a deux paiements, l’un se retrouvera associé à un client B, et l’autre à un client C. En d’autres termes, cette méthode de mélange respectera la contrainte d’intégrité technique, mais brisera l’intégrité des données. Pour certaines utilisations, ce peut être problématique.

Ici, Pierre ne pourra pas produire de rapport avec les données mélangées.

Masquage dynamique avec postgresql_anonymizer

Principe du masquage dynamique

Masquer les données personnelles à certains utilisateurs
- mais pas tous

L’histoire

Paul a 2 employés :

Jack s’occupe du nouveau logiciel de ventes.
- il a besoin d’accéder aux vraies données
- pour le RGPD c’est un « processeur de données »
Pierre est un analyste qui exécute des requêtes statistiques
- il ne doit pas avoir accès aux données personnelles

Comment ça marche

Objectifs de la section

Nous allons voir :

comment écrire des règles de masquage simple
les avantages et limitations du masquage dynamique
le concept de « recoupement » d’une personne (linkability)

Table « company »

DROP TABLE IF EXISTS supplier CASCADE;
DROP TABLE IF EXISTS company CASCADE;

CREATE TABLE company (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    vat_id TEXT UNIQUE
);

Quelques données

INSERT INTO company
VALUES
(952,'Shadrach', 'FR62684255667'),
(194,E'Johnny\'s Shoe Store','CHE670945644'),
(346,'Capitol Records','GB663829617823')
;

SELECT * FROM company ;

 id  |        name         |     vat_id
-----+---------------------+----------------
 952 | Shadrach            | FR62684255667
 194 | Johnny's Shoe Store | CHE670945644
 346 | Capitol Records     | GB663829617823

Table « supplier »

CREATE TABLE supplier (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    fk_company_id INT REFERENCES company(id),
    contact TEXT,
    phone TEXT,
    job_title TEXT
) ;

Quelques données

INSERT INTO supplier
VALUES
(299,194,'Johnny Ryall','597-500-569','CEO'),
(157,346,'George Clinton', '131-002-530','Sales manager')
;

SELECT * FROM supplier;

 id  | fk_company_id |    contact     |    phone    |   job_title
-----+---------------+----------------+-------------+---------------
 299 |           194 | Johnny Ryall   | 597-500-569 | CEO
 157 |           346 | George Clinton | 131-002-530 | Sales manager

Activer l’extension

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS anon CASCADE ;
SELECT anon.init() ;
SELECT setseed(0) ;

Activer le masquage dynamique

SELECT anon.start_dynamic_masking();

Rôle masqué

SECURITY LABEL FOR anon ON ROLE pierre IS 'MASKED' ;

GRANT ALL ON SCHEMA public TO jack ;
GRANT ALL ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO jack ;
GRANT SELECT ON supplier TO pierre ;

Le rôle pierre devient « masqué », dans le sens où le super-utilisateur va pouvoir lui imposer un masque qui va changer sa vision des données.

En tant que Pierre, on essaie de lire la table des fournisseurs :

\c boutique pierre
SELECT * FROM supplier;

 id  | fk_company_id |    contact     |    phone    |   job_title
-----+---------------+----------------+-------------+---------------
 299 |           194 | Johnny Ryall   | 597-500-569 | CEO
 157 |           346 | George Clinton | 131-002-530 | Sales manager

Pour le moment, il n’y a pas de règle de masquage : Pierre peut voir les données originales dans chaque table.

Masquer le nom des fournisseurs

En tant que Paul, une règle de masquage se définit ainsi :

\c boutique paul
SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN supplier.contact
IS 'MASKED WITH VALUE $$CONFIDENTIAL$$';

Pierre essaie de lire la table des fournisseurs :

\c boutique pierre
SELECT * FROM supplier ;

 id  | fk_company_id |   contact    |    phone    |   job_title
-----+---------------+--------------+-------------+---------------
 299 |           194 | CONFIDENTIAL | 597-500-569 | CEO
 157 |           346 | CONFIDENTIAL | 131-002-530 | Sales manager

Si Jack essaie de lire les vraies données, ce sont encore les bonnes :

\c boutique jack
SELECT * FROM supplier;

 id  | fk_company_id |    contact     |    phone    |   job_title
-----+---------------+----------------+-------------+---------------
 299 |           194 | Johnny Ryall   | 597-500-569 | CEO
 157 |           346 | George Clinton | 131-002-530 | Sales manager

Exercices

E201 - Deviner qui est le PDG de « Johnny’s Shoe Store »

E202 - Anonymiser les sociétés

E203 - Pseudonymiser le nom des sociétés

Solutions

S201

\c boutique pierre
SELECT s.id, s.contact, s.job_title, c.name
FROM supplier s
JOIN company c ON s.fk_company_id = c.id ;

 id  |   contact    |   job_title   |        name
-----+--------------+---------------+---------------------
 299 | CONFIDENTIAL | CEO           | Johnny's Shoe Store
 157 | CONFIDENTIAL | Sales manager | Capitol Records

S202

\c boutique paul
SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN company.name
IS 'MASKED WITH FUNCTION anon.fake_company()';

SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN company.vat_id
IS 'MASKED WITH FUNCTION anon.random_string(10)';

En tant Pierre, relire la table :

\c boutique pierre
SELECT * FROM company;

 id  |            name             |   vat_id
-----+-----------------------------+------------
 952 | Graham, Davis and Bauer     | LYFVSI3WT5
 194 | Martinez-Smith              | 9N62K8M6JD
 346 | James, Rodriguez and Nelson | OHB20OZ4Q3

À chaque lecture de la table, Pierre voit des données différentes :

SELECT * FROM company;

 id  |            name             |   vat_id
-----+-----------------------------+------------
 952 | Holt, Moreno and Richardson | KPAJP2Q4PK
 194 | Castillo Group              | NVGHZ1K50Z
 346 | Mccarthy-Davis              | GS3AHXBQTK

S203

\c boutique paul
ALTER FUNCTION anon.pseudo_company SECURITY DEFINER;

SECURITY LABEL FOR  anon ON COLUMN company.name
IS 'MASKED WITH FUNCTION anon.pseudo_company(id)';

Pour Pierre, les valeurs pseudonymisées resteront identiques entre deux appels (mais pas le code TVA) :

\c boutique pierre
SELECT * FROM company;

 id  |      name       |   vat_id
-----+-----------------+------------
 952 | Wilkinson LLC   | IKL88GJVT4
 194 | Johnson PLC     | VOOJ6UKR6H
 346 | Young-Carpenter | DUR78F15VD

SELECT * FROM company;

 id  |      name       |   vat_id
-----+-----------------+------------
 952 | Wilkinson LLC   | DIUAMTI653
 194 | Johnson PLC     | UND2DQGL4S
 346 | Young-Carpenter | X6EOT023AK

Sauvegardes anonymes avec postgresql_anonymizer

L’histoire

Paul a un site web qui dispose d’une section commentaires où les utilisateurs peuvent partager leurs points de vue.
Paul a engagé un prestataire pour développer le nouveau design de son site web.
Le prestataire lui demande un export de la base de données.
Paul veut « nettoyer » le dump et y retirer toute information personnelle qui pourrait figurer dans la section commentaire.

Comment ça marche ?

Objectifs

Extraire les données anonymisées de la base de données
Écrire une fonction de masquage personnalisée pour gérer une colonne de type JSON

Table « website_comment »

\c boutique paul
DROP TABLE IF EXISTS website_comment CASCADE ;

CREATE TABLE website_comment (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  message jsonb
) ;

Quelques données

curl -kLs https://dali.bo/website_comment -o /tmp/website_comment.tsv
head /tmp/website_comment.tsv

    1   {"meta": {"name": "Lee Perry", "ip_addr": "40.87.29.113"}, "content": "Hello Nasty!"}
    2   {"meta": {"name": "", "email": "biz@bizmarkie.com"}, "content": "Great Shop"}
    3   {"meta": {"name": "Jimmy"}, "content": "Hi! This is me, Jimmy James "}

\c boutique paul
\copy website_comment from '/tmp/website_comment.tsv'

SELECT jsonb_pretty(message)
FROM website_comment
ORDER BY id ASC
LIMIT 1 ;

           jsonb_pretty
-----------------------------------
 {                                +
     "meta": {                    +
         "name": "Lee Perry",     +
         "ip_addr": "40.87.29.113"+
     },                           +
     "content": "Hello Nasty!"    +
 }

Activer l’extension

\c boutique paul

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS anon CASCADE;

SELECT anon.init();

SELECT setseed(0);

Masquer une colonne de type JSON

Généralement, les données non structurées sont difficiles à masquer…

SELECT message - ARRAY['content']
FROM website_comment
WHERE id=1 ;

La colonne comment contient beaucoup d’informations personnelles. Le fait de ne pas utiliser un schéma standard pour les commentaires rend ici la tâche plus complexe.

Comme on peut le voir, les visiteurs du site peuvent écrire toutes sortes d’informations dans la section « commentaire ». La meilleure option serait donc de supprimer entièrement la clé JSON car il est impossible d’y exclure les données sensibles.

Il est possible de nettoyer la colonne comment en supprimant la clé content :

SELECT message - ARRAY['content']
FROM website_comment
WHERE id=1 ;

Fonctions de masquage personnalisées

\c boutique paul

CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS my_masks;

SECURITY LABEL FOR anon ON SCHEMA my_masks IS 'TRUSTED';

CREATE OR REPLACE FUNCTION my_masks.remove_content(j jsonb)
RETURNS jsonb
AS $func$
  SELECT j - ARRAY['content']
$func$
LANGUAGE sql ;

Super-utilisateurs seulement !

Créer en premier lieu un schéma dédié, ici my_masks, et le déclarer en trusted (« de confiance »). Cela signifie que l’extension anon va considérer les fonctions de ce schéma comme des fonctions de masquage valides.

Seul un super-utilisateur devrait être capable d’ajouter des fonctions dans ce schéma !

Cette fonction de masquage se contente de supprimer du JSON le champ avec le message :

CREATE OR REPLACE FUNCTION my_masks.remove_content(j jsonb)
RETURNS jsonb
AS $func$
  SELECT j - ARRAY['content']
$func$
LANGUAGE sql ;

Exécuter la fonction :

SELECT my_masks.remove_content(message)
FROM website_comment ;

 {"meta": {"name": "Lee Perry", "ip_addr": "40.87.29.113"}}
 {"meta": {"name": "", "email": "biz@bizmarkie.com"}}
 {"meta": {"name": "Jimmy"}}

La fonction va pouvoir ensuite être utilisée dans une règle de masquage.

Utilisation de la fonction de masquage personnalisée

SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN website_comment.message
IS 'MASKED WITH FUNCTION my_masks.remove_content(message)';

Sauvegarde anonymisée

Export

pg_dump_anon.sh -U paul -d boutique --table=website_comment > /tmp/dump.sql

Limitations : risque d’inconsistence, format plain

Enfin, une sauvegarde logique anonymisée de la table peut être exportée avec l’utilitaire pg_dump_anon. Celui-ci est un script, livré avec l’extension, disponible dans le répertoire des binaires :

L’outil utilise pg_dump, il vaut mieux qu’il n’y ait pas d’ambiguïté sur le chemin :

export PATH=$PATH:$(pg_config --bindir)
pg_dump_anon.sh --help

export PATH=$PATH:$(pg_config --bindir)
export PGHOST=localhost
export PGUSER=paul
pg_dump_anon.sh boutique --table=website_comment > /tmp/dump.sql

En ne demandant que les données (option -a), le résultat contient notamment :

COPY public.website_comment (id, message) FROM stdin;
1       {"meta": {"name": "Lee Perry", "ip_addr": "40.87.29.113"}, "content": "Hello Nasty!"}
2       {"meta": {"name": "", "email": "biz@bizmarkie.com"}, "content": "Great Shop"}
3       {"meta": {"name": "Jimmy"}, "content": "Hi ! This is me, Jimmy James "}
\.

pg_dump_anon ne vise pas à réimplémenter toutes les fonctionnalités de pg_dump. Il n’en supporte qu’une partie, notamment l’extraction d’objets précis, mais pas la compression par exemple. De plus, en raison de son fonctionnement interne, il y a un risque que la restauration des données soit incohérente, notamment en cas de DML ou DDL pendant la sauvegarde. Une sauvegarde totalement cohérente impose de passer un masquage statique et un export classique par pg_dump.

Le produit est en développement actif et la situation peut avoir changé depuis que ces lignes ont été écrites. Il est notamment prévu que le script bash soit remplacé par un script en go.

Exercices

E301 - Exporter les données anonymisées dans une nouvelle base de données

E302 - Pseudonymiser les métadonnées du commentaire

Pierre compte extraire des informations générales depuis les métadonnées. Par exemple, il souhaite calculer le nombre de visiteurs uniques sur la base des adresses IP des visiteurs, mais une adresse IP est un identifiant indirect.

Paul doit donc anonymiser cette colonne tout en conservant la possibilité de faire le lien entre les enregistrements provenant de la même adresse.

Remplacer la fonction remove_content par la fonction clean_comment (ci-dessous), qui : - supprime la clé JSON content ; - remplace la valeur dans la colonne name par un faux nom ; - remplace l’adresse IP dans la colonne ip_address par sa somme de contrôle md5 ; - met à NULL la clé email.

CREATE OR REPLACE FUNCTION my_masks.clean_comment(message jsonb)
RETURNS jsonb
VOLATILE
LANGUAGE SQL
AS $func$
SELECT
  jsonb_set(
    message,
    ARRAY['meta'],
    jsonb_build_object(
        'name',anon.fake_last_name(),
        'ip_address', md5((message->'meta'->'ip_addr')::TEXT),
        'email', NULL
    )
  ) - ARRAY['content'];
$func$;

Solutions

S301

export PATH=$PATH:$(pg_config --bindir)
export PGHOST=localhost
export PGUSER=paul
dropdb --if-exists boutique_anon
createdb boutique_anon --owner paul
pg_dump_anon.sh boutique | psql --quiet boutique_anon

export PGHOST=localhost
export PGUSER=paul
psql boutique_anon -c 'SELECT COUNT(*) FROM company'

     count
    -------
         3

S302

Suite à utilisation de la fonction personnalisée clean_comment, les données n’ont plus rien à voir :

SELECT my_masks.clean_comment(message)
FROM website_comment;

                                         clean_comment
-----------------------------------------------------------------------------------------------
 {"meta": {"name": "Heller", "email": null, "ip_address": "1d8cbcdef988d55982af1536922ddcd1"}}
 {"meta": {"name": "Christiansen", "email": null, "ip_address": null}}
 {"meta": {"name": "Frami", "email": null, "ip_address": null}}
(3 lignes)

On applique le masquage comme à l’habitude :

SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN website_comment.message
IS 'MASKED WITH FUNCTION my_masks.clean_comment(message)';

Généralisation avec postgresql_anonymizer

Principe

Flouter les données
Par ex : 25 juillet 1989 ⇒ années 1980

L’histoire

Paul a embauché des dizaines de salariés au fil du temps.
Il conserve une trace sur la couleur de leurs cheveux, leurs tailles, et leurs conditions médicales.
Paul souhaite extraire des statistiques depuis ces détails.
Il fournit des vues généralisées à Pierre.

Comment ça marche ?

Objectifs

Nous allons voir :

la différence entre le masquage et la généralisation
le concept de « k-anonymat »

Table « employee »

DROP TABLE IF EXISTS employee CASCADE;
CREATE TABLE employee (
  id INT PRIMARY KEY,
  full_name  TEXT,
  first_day DATE, last_day DATE,
  height INT,
  hair TEXT, eyes TEXT, size TEXT,
  asthma BOOLEAN,
  CHECK(hair = ANY(ARRAY['bald','blond','dark','red'])),
  CHECK(eyes = ANY(ARRAY['blue','green','brown'])) ,
  CHECK(size = ANY(ARRAY['S','M','L','XL','XXL']))
);

Légal ?

Quelques données

curl -Ls https://dali.bo/employee -o /tmp/employee.tsv

\c boutique paul
\COPY employee FROM '/tmp/employee.tsv'

Ce fichier charge 16 lignes, dont :

SELECT full_name,first_day, hair, size, asthma
FROM employee
LIMIT 3 ;

  full_name   | first_day  | hair  | size | asthma
--------------+------------+-------+------+--------
 Luna Dickens | 2018-07-22 | blond | L    | t
 Paul Wolf    | 2020-01-15 | bald  | M    | f
 Rowan Hoeger | 2018-12-01 | dark  | XXL  | t

Suppression de données

Pierre peut trouver un lien entre asthme et yeux verts :

\c boutique paul
DROP MATERIALIZED VIEW IF EXISTS v_asthma_eyes ;

CREATE MATERIALIZED VIEW v_asthma_eyes AS
SELECT eyes, asthma
FROM employee ;

Paul souhaite savoir s’il y a une corrélation entre l’asthme et la couleur des yeux.

Il fournit à Pierre la vue ci-dessus, qui peut désormais écrire des requêtes sur cette vue :

SELECT *
FROM v_asthma_eyes
LIMIT 3;

 eyes  | asthma
-------+--------
 blue  | t
 brown | f
 blue  | t

SELECT
  eyes,
  100*COUNT(1) FILTER (WHERE asthma) / COUNT(1) AS asthma_rate
FROM v_asthma_eyes
GROUP BY eyes ;

 eyes  | asthma_rate
-------+-------------
 green |         100
 brown |          37
 blue  |          33

Paul vient de prouver que l’asthme est favorisé par les yeux verts, et surtout de trouver une corrélation entre deux champs.

Calculer le k-anonymat

Les colonnes asthma et eyes sont considérés comme des identifiants indirects.

\c boutique paul
SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN v_asthma_eyes.eyes
IS 'INDIRECT IDENTIFIER';

SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN v_asthma_eyes.asthma
IS 'INDIRECT IDENTIFIER';

SELECT anon.k_anonymity('v_asthma_eyes');

SELECT anon.k_anonymity('v_asthma_eyes');

 k_anonymity
-------------
           2

La vue v_asthma_eyes a le niveau « 2-anonymity ». Cela signifie que chaque combinaison de quasi-identifiants (eyes-asthma) apparaît au moins 2 fois dans le jeu de données.

En d’autres termes, cela veut dire qu’un individu ne peut pas être distingué d’au moins un autre individu (k-1) dans cette vue.

Pour les détails sur le K-anonymat, voir cet article sur Wikipédia.

Fonctions d’intervalle et de généralisation

\c boutique paul
DROP MATERIALIZED VIEW IF EXISTS v_staff_per_month ;

CREATE MATERIALIZED VIEW v_staff_per_month AS
SELECT
    anon.generalize_daterange(first_day,'month') AS first_day,
    anon.generalize_daterange(last_day, 'month') AS last_day
FROM employee ;

GRANT SELECT ON v_staff_per_month TO pierre ;

\c boutique pierre
SELECT *
FROM v_staff_per_month
LIMIT 3;

        first_day        |        last_day
-------------------------+-------------------------
 [2018-07-01,2018-08-01) | [2018-12-01,2019-01-01)
 [2020-01-01,2020-02-01) | (,)
 [2018-12-01,2019-01-01) | [2018-12-01,2019-01-01)

Pierre peut écrire une requête pour trouver le nombre d’employés embauchés en novembre 2021 :

SELECT COUNT(1)
       FILTER (
            WHERE make_date(2019,11,1)
            BETWEEN lower(first_day)
            AND COALESCE(upper(last_day),now())
       )
FROM v_staff_per_month ;

 count
-------
     4

Déclarer les identifiants indirects

Calculer le facteur de k-anonymat de cette vue :

\c boutique paul
SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN v_staff_per_month.first_day
IS 'INDIRECT IDENTIFIER';
SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN v_staff_per_month.last_day
IS 'INDIRECT IDENTIFIER';

SELECT anon.k_anonymity('v_staff_per_month');

Exercices

E401 - Simplifier la vue v_staff_per_month pour en réduire la granularité.

E402 - Progression du personnel au fil des années

E403 - Atteindre le facteur 2-anonymity sur la vue v_staff_per_year

Solutions

S401

Cette vue généralise les dates en années :

\c boutique paul
DROP MATERIALIZED VIEW IF EXISTS v_staff_per_year;
CREATE MATERIALIZED VIEW v_staff_per_year AS
SELECT
  int4range(
    extract(year from first_day)::INT,
    extract(year from last_day)::INT,
    '[]' -- include upper bound
  ) AS period
FROM employee;

SELECT *
FROM v_staff_per_year
LIMIT 3;

   period
-------------
 [2018,2019)
 [2020,)
 [2018,2019)

S402

Les personnes ayant travaillé pour Paul entre 2018 et 2021 sont :

SELECT
  year,
  COUNT(1) FILTER (
      WHERE year <@ period
  )
FROM
    generate_series(2018,2021) year,
    v_staff_per_year
GROUP BY year
ORDER BY year ASC;

 year | count
------+-------
 2018 |     4
 2019 |     6
 2020 |     9
 2021 |    10

S403

Le k-anonymat de cette vue est meilleur :

SECURITY LABEL FOR anon ON COLUMN v_staff_per_year.period
IS 'INDIRECT IDENTIFIER';

SELECT anon.k_anonymity('v_staff_per_year');

 k_anonymity
-------------
           2

Conclusion sur postgresql_anonymizer

Beaucoup de stratégies de masquage

Masquage statique : parfait pour une anonymisation « une fois pour toute »
Masquage dynamique : utile pour masquer des informations à certains utilisateurs
Sauvegardes anonymisées : peuvent être utilisées dans des traitement CI/CD
Généralisation : adaptée aux statistiques et à l’analyse de données

Beaucoup de fonctions de masquage

Destruction partielle ou totale
Ajout de bruit
Randomisation
Falsification et falsification avancée
Pseudonymisation
Hachage générique
Masquage personnalisé

RTFM -> Fonctions de masquage

Avantages

Règles de masquage en SQL
Règles de masquage stockées dans le schéma de la base
Pas besoin d’un ETL
Fonctionne avec toutes les versions actuelles de PostgreSQL
Multiples stratégies, multiples fonctions.

Inconvénients

Ne fonctionne pas avec d’autres systèmes de gestion de bases de données (comme le nom l’indique)
Peu de retour d’expérience sur de gros volumes (> 10 To)

Pour aller plus loin

D’autres projets qui pourraient vous plaire :

pg_sample : Extraire un petit jeu de données d’une base de données volumineuse
PostgreSQL Faker : Une extension de falsification avancée basée sur la bibliothèque python Faker.

Contribuez !

C’est un projet libre !

https://labs.dalibo.com/postgresql_anonymizer

Merci de vos retours sur la manière dont vous l’utilisez, comment il répond ou non à vos attentes, etc.

Questions

N’hésitez pas, c’est le moment !