Amazon RDS Data Governance

Amazon RDS Data Governance ist für Organisationen, die mit sensiblen Informationen in PostgreSQL-, SQL Server-, MySQL- und Oracle-Umgebungen arbeiten, von entscheidender Bedeutung. Effektive Governance gewährleistet Datensicherheit, unterstützt die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und stärkt die unternehmerische Resilienz. Dieser Artikel erklärt, wie man Echtzeit-Überwachung, dynamische Maskierung, Datenerkennung und starke Sicherheitskontrollen zunächst mit nativen AWS-Funktionen und anschließend in Kombination mit DataSunrise umsetzt.

Nativ bereitgestellte Amazon RDS Werkzeuge für Data Governance

Echtzeit-Audit Einrichtung

Amazon RDS für PostgreSQL unterstützt ein leistungsstarkes Audit-Logging über die Erweiterung pgaudit. Durch Aktivieren der Erweiterung und Konfigurieren der Sitzungsüberwachung ist eine Echtzeit-Verfolgung von Benutzeraktionen möglich.

Aktivieren Sie pgaudit in Ihrer RDS-Parametergruppe:

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

Anschließend weisen Sie die Rolle zu:

CREATE ROLE rds_pgaudit;
GRANT rds_pgaudit TO myuser;

Weitere Informationen zur vollständigen Einrichtung finden Sie in der pgaudit-Dokumentation für RDS PostgreSQL von Amazon.

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

Amazon RDS Parameter Groups - Screenshot showing RDS PostgreSQL parameter group with modifiable and dynamic audit options — Screenshot, der die RDS PostgreSQL-Parametergruppe mit änderbaren und dynamischen Audit-Optionen zeigt

Dynamische Datenmaskierung

Um schützenswerte Felder zu bewahren, ohne die zugrunde liegenden Daten zu modifizieren, kann eine dynamische Datenmaskierung auf Datenbankebene angewendet werden. PostgreSQL-Nutzer können sich an den Maskierungsansätzen orientieren, die in einem AWS Blogbeitrag beschrieben sind.

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, indem es personenbezogene Informationen (PII) in Amazon RDS klassifiziert und schützt. Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Macie für RDS aktivieren, in der AWS Macie-Dokumentation.

Sicherheits-Best Practices

AWS stellt umfassende Richtlinien zur Absicherung von RDS-Datenbanken bereit, die Verschlüsselung, SSL, IAM-Authentifizierung und Least Privilege Access-Modelle abdecken. Die Best Practices sind in der AWS-Verschlüsselungsanleitung detailliert beschrieben.

Compliance-Bereitschaft

Durch die Kombination von Überwachung, Datenmaskierung und Erkennungstools können Organisationen Amazon RDS-Umgebungen für die Einhaltung von GDPR, HIPAA und PCI DSS vorbereiten. Native Lösungen vereinfachen grundlegende Konfigurationen, verfügen jedoch oft nicht über fortschrittliche Automatisierungen oder eine plattformübergreifende Orchestrierung.

Erweiterung der Amazon RDS Data Governance mit DataSunrise

DataSunrise ergänzt die nativen Funktionen durch die Bereitstellung einer berührungslosen, unternehmensgerechten Governance-Lösung für Amazon RDS.

Echtzeit-Audit und Lernregeln

Die Funktionen Audit Logs und Audit Rules von DataSunrise ermöglichen eine Echtzeit-Überwachung über PostgreSQL, MySQL, Oracle und SQL Server hinweg und lernen automatisch das Benutzerverhalten für fortschrittliches Database Activity Monitoring.

DataSunrise Audit Rules - Interface for configuring new audit rule filters by query types and events — Schnittstelle zur Konfiguration neuer Audit-Regelfilter nach Abfragetypen und Ereignissen in DataSunrise

Dynamische Maskierung mit chirurgischer Präzision

Im Gegensatz zur nativen Maskierung, die auf Sichten beschränkt ist, operiert die dynamische Maskierung von DataSunrise transparent über Anwendungen hinweg, ohne dass Codeänderungen erforderlich sind. Es ermöglicht die Konfiguration von Richtlinien wie Teilmaskierung, Tokenisierung und rollenbasierter Sichtbarkeit auf dynamische Weise.

Erkennung sensibler Daten im großen Maßstab

DataSunrise nutzt NLP Data Discovery zur automatischen Erkennung von PII, PHI und finanziellen Daten über RDS-Instanzen hinweg. Das System scannt kontinuierlich nach neuen sensiblen Feldern und gewährleistet eine kontinuierliche Compliance-Bereitschaft.

DataSunrise Data Discovery - Periodic scan task showing sensitive data types mapped to compliance standards — Periodische Scan-Aufgabe in DataSunrise, die sensible Datentypen in Bezug auf GDPR, PCI DSS, HIPAA und weitere Compliance-Standards abbildet

Fortschrittliche Sicherheitsintegration

DataSunrise setzt Sicherheitsrichtlinien und rollenbasierte Zugriffssteuerung in Cloud- und Hybridumgebungen durch, um die Datenbankverteidigung gegen Bedrohungen wie SQL-Injektionen zu stärken.

DataSunrise Security Rule - Blocking rule settings for SQL errors with optional custom message and logging — Einstellungen zur Blockierungsregel in DataSunrise für SQL-Fehler mit optionaler benutzerdefinierter Nachricht und Protokollierung

Compliance Autopilot

DataSunrise bietet einen autonomen Compliance Manager, der die Einhaltung von GDPR, HIPAA, PCI DSS, SOX und ISO 27001 Frameworks unterstützt. Mit automatisiertem Compliance-Reporting können auditreife Berichte mit nur einem Klick erstellt werden, was den manuellen Aufwand erheblich reduziert.

Plattform- und Multi-Cloud-Flexibilität

Mit Unterstützung von über 40 Plattformen, einschließlich AWS, Azure, GCP und hybriden Umgebungen, sorgt DataSunrise für eine vollständige Abdeckung durch ein einheitliches Sicherheitsframework. Die Bereitstellung erfolgt nahtlos über nicht-invasive Proxy- oder Sniffer-Modi.

Wettbewerbsdifferenzierung

Im Gegensatz zu einfachen Tools, die sich allein auf die Erkennung fokussieren, bietet DataSunrise echte End-to-End Compliance-Automatisierung mit chirurgischer Präzision bei der Maskierung, kontinuierlicher regulatorischer Kalibrierung und kontextsensitivem Schutz. Dies macht es besonders geeignet für Governance auf Unternehmensebene.

Fazit

Die Implementierung der Amazon RDS Data Governance mithilfe nativer Werkzeuge wie pgaudit, Macie und dynamischer Maskierung sorgt für eine solide Sicherheitsbasis. Die Erweiterung der Governance durch DataSunrise bietet jedoch einen autonomen Schutz, minimiert Compliance-Lücken und beschleunigt die Audit-Vorbereitung.

Durch den Einsatz berührungsloser Lösungen für Echtzeit-Audit, dynamische Maskierung, Erkennung sensibler Daten und Multi-Cloud-Sicherheit können Organisationen Risiken drastisch reduzieren und Compliance-Prozesse optimieren.

Erfahren Sie, wie die DataSunrise Demo Ihrem Team dabei helfen kann, heute eine mühelose Compliance zu erreichen.