Amazon RDS Datenverwaltung

Amazon RDS Datenverwaltung ist für Organisationen, die mit sensiblen Informationen in PostgreSQL-, SQL Server-, MySQL- und Oracle-Umgebungen arbeiten, von entscheidender Bedeutung. Eine effektive Verwaltung gewährleistet die Datensicherheit, unterstützt die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und stärkt die Geschäftskontinuität. Dieser Artikel erklärt, wie Echtzeit-Auditing, dynamische Maskierung, Datenerkennung und strenge Sicherheitskontrollen zunächst mithilfe nativer AWS-Funktionen und anschließend durch die Erweiterung mit DataSunrise implementiert werden können.

Native Amazon RDS-Tools für die Datenverwaltung

Echtzeit-Audit-Einrichtung

Amazon RDS for PostgreSQL unterstützt ein leistungsfähiges Audit-Logging durch die Erweiterung pgaudit. Die Echtzeitverfolgung von Benutzeraktionen ist möglich, indem die Erweiterung aktiviert und das Sitzungs-Auditing konfiguriert wird.

Aktivieren Sie pgaudit in Ihrer RDS-Parametergruppe:

pgaudit.log = 'all'
pgaudit.role = 'rds_pgaudit'

Weisen Sie dann die Rolle zu:

CREATE ROLE rds_pgaudit;
GRANT rds_pgaudit TO myuser;

Sie können die vollständige Einrichtung in der pgaudit-Dokumentation für RDS PostgreSQL von Amazon einsehen.

Für SQL Server-Instanzen integriert Amazon RDS native Server-Audits, wie in diesem Leitfaden beschrieben.

Amazon RDS Parametergruppen - Screenshot, der die RDS PostgreSQL-Parametergruppe mit änderbaren und dynamischen Audit-Optionen zeigt — Screenshot, der die RDS PostgreSQL-Parametergruppe mit änderbaren und dynamischen Audit-Optionen zeigt

Dynamische Datenmaskierung

Um sensible Datenfelder zu schützen, ohne die zugrunde liegenden Daten zu verändern, kann die dynamische Datenmaskierung auf Datenbankebene angewendet werden. PostgreSQL-Benutzer können sich auf die in einem AWS-Blogpost beschriebenen Ansätze zur Implementierung der Maskierung beziehen.

Beispiel für die Maskierung von Telefonnummern:

CREATE VIEW masked_customers AS
SELECT
  customer_id,
  first_name,
  last_name,
  'XXX-XXX-' || RIGHT(phone_number, 4) AS masked_phone
FROM customers;

Erkennung sensibler Daten

Amazon Macie unterstützt die automatische Erkennung sensibler Daten, klassifiziert und schützt personenbezogene Informationen (PII), die in Amazon RDS gespeichert sind. Erfahren Sie mehr über die Aktivierung von Macie für RDS in der AWS Macie-Dokumentation.

Sicherheitsbest Practices

AWS bietet umfassende Richtlinien zur Absicherung von RDS-Datenbanken, einschließlich Verschlüsselung, SSL, IAM-Authentifizierung und Least-Privilege-Zugriffsmodellen. Die Best Practices sind in der AWS-Verschlüsselungsanleitung detailliert beschrieben.

Compliance-Bereitschaft

Durch die Kombination von Auditing, Datenmaskierung und Erkennungstools können Organisationen Amazon RDS-Umgebungen auf die Einhaltung von GDPR, HIPAA und PCI DSS vorbereiten. Native Lösungen vereinfachen die grundlegende Konfiguration, bieten jedoch oft keine fortgeschrittene Automatisierung oder plattformübergreifende Orchestrierung.

Verbesserung der Amazon RDS Datenverwaltung mit DataSunrise

DataSunrise ergänzt die nativen Funktionen, indem es eine Zero-Touch-, unternehmensgerechte Verwaltung für Amazon RDS bereitstellt.

Echtzeit-Audit und lernende Regeln

Die Funktionen Audit Logs und Audit Rules von DataSunrise ermöglichen die Echtzeitüberwachung über PostgreSQL, MySQL, Oracle und SQL Server hinweg und lernen automatisch Benutzerverhaltensmuster für ein fortschrittliches Database Activity Monitoring.

DataSunrise Audit Rules - Interface zum Konfigurieren neuer Audit-Regel-Filter nach Abfragetypen und Ereignissen — Interface zum Konfigurieren neuer Audit-Regel-Filter nach Abfragetypen und Ereignissen in DataSunrise

Dynamische Maskierung mit chirurgischer Präzision

Im Gegensatz zur nativen Maskierung, die auf Views beschränkt ist, arbeitet die dynamische Maskierung von DataSunrise transparent über Anwendungen hinweg, ohne dass Codeänderungen erforderlich sind. Sie ermöglicht die dynamische Konfiguration von Richtlinien wie partieller Maskierung, Tokenisierung und rollenbasierter Darstellung.

Skalierbare Erkennung sensibler Daten

DataSunrise verwendet NLP-basierte Datenerkennung, um PII, PHI und finanzielle Daten automatisch in RDS-Instanzen zu identifizieren. Das System durchsucht kontinuierlich neue sensible Datenfelder und gewährleistet so eine kontinuierliche Compliance-Bereitschaft.

DataSunrise Datenerkennung - Periodischer Scan-Auftrag, der sensible Datentypen an Compliance-Standards zuordnet — Periodischer Scan-Auftrag in DataSunrise, der sensible Datentypen den Standards von GDPR, PCI DSS, HIPAA und anderen zuordnet

Fortgeschrittene Sicherheitsintegration

DataSunrise setzt Sicherheitsrichtlinien und rollenbasierte Zugriffskontrollen in Cloud- und Hybridumgebungen durch und stärkt damit den Schutz der Datenbanken gegen Bedrohungen wie SQL-Injection.

DataSunrise Sicherheitsregel - Blockierungsregel-Einstellungen für SQL-Fehler mit optionaler benutzerdefinierter Nachricht und Protokollierung — Blockierungsregel-Einstellungen in DataSunrise für SQL-Fehler mit optionaler benutzerdefinierter Nachricht und Protokollierungsoptionen

Compliance-Autopilot

DataSunrise bietet einen autonomen Compliance Manager, der die Rahmenwerke GDPR, HIPAA, PCI DSS, SOX und ISO 27001 unterstützt. Mit der automatisierten Compliance-Berichterstattung erfordert das Erstellen revisionskonformer Berichte nur einen Klick, wodurch manueller Aufwand entfällt.

Plattform- und Multi-Cloud-Flexibilität

Mit Unterstützung von über 40 Plattformen, darunter AWS, Azure, GCP und hybride Bereitstellungen, gewährleistet DataSunrise eine vollständige Abdeckung des einheitlichen Sicherheitsframeworks. Die Bereitstellung erfolgt nahtlos über unauffällige Proxy- oder Sniffer-Modi.

Wettbewerbsdifferenzierung

Im Gegensatz zu grundlegenden Tools, die sich lediglich auf die Erkennung konzentrieren, bietet DataSunrise eine echte End-to-End-Compliance-Automatisierung mit chirurgisch präziser Maskierung, kontinuierlicher regulatorischer Kalibrierung und kontextbezogenem Schutz. Dies macht es besonders geeignet für die Datenverwaltung auf Unternehmensniveau.

Fazit

Die Implementierung der Amazon RDS Datenverwaltung mithilfe nativer Tools wie pgaudit, Macie und dynamischer Maskierung gewährleistet eine solide Sicherheitsbasis. Die Erweiterung der Datenverwaltung mit DataSunrise bietet jedoch einen autonomen Schutz, minimiert Compliance-Lücken und beschleunigt die Audit-Vorbereitung.

Durch die Einführung von Zero-Touch-Lösungen für Echtzeit-Audit, dynamische Maskierung, Erkennung sensibler Daten und Multi-Cloud-Sicherheit können Organisationen Risiken drastisch reduzieren und Compliance-Prozesse optimieren.

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