Mühelose Datenkonformität für Amazon RDS

Die Datenkonformität in modernen Umgebungen wie Amazon RDS erfordert mehr als nur das Abhaken von Prüflisten. Sie benötigt Echtzeit-Transparenz, automatisierte Schutzmaßnahmen und proaktive Erkennung in unterschiedlichen Umgebungen. Unabhängig davon, ob Sie PostgreSQL oder SQL Server verwenden, bleibt das Ziel stets dasselbe – Risiken zu minimieren und Audit-Bereitschaft zu gewährleisten, ohne den operativen Aufwand zu erhöhen.

Dieser Artikel erläutert die nativen Funktionen in Amazon RDS (am Beispiel von PostgreSQL) und zeigt anschließend, wie DataSunrise diese Grundlagen mit autonomen, berührungslosen Funktionen für eine vollständige Compliance-Abdeckung erweitert.

Native Werkzeuge in Amazon RDS für mühelose Konformität

Echtzeit-Audit für PostgreSQL mit pgaudit

Amazon RDS für PostgreSQL unterstützt Echtzeit-Audits mittels der pgaudit-Erweiterung. Dies ermöglicht die Protokollierung von SQL-Anweisungen, die von Benutzern ausgeführt werden, zur Nachverfolgbarkeit und Überwachung der Konformität.

Aktivieren Sie pgaudit in Ihrer PostgreSQL RDS-Instanz:

-- Verbinden Sie sich mit Ihrer PostgreSQL RDS-Instanz als Admin-Benutzer
ALTER SYSTEM SET shared_preload_libraries = 'pgaudit';
ALTER SYSTEM SET pgaudit.log = 'all';
SELECT pg_reload_conf();

Konfigurieren Sie das Protokollierungsniveau in der Parametergruppe und überprüfen Sie anschließend Ihre CloudWatch-Protokolle auf Aktivitätsdetails.

Weitere Informationen zu dieser Einrichtung finden Sie im AWS PostgreSQL-Audit-Leitfaden.

Dynamische Datenmaskierung

Amazon RDS für PostgreSQL unterstützt die dynamische Datenmaskierung durch benutzerdefinierte Ansichten und Funktionen, wodurch sichergestellt wird, dass sensible Daten wie Telefonnummern und Kreditkartendetails für unbefugte Benutzer verborgen bleiben.

CREATE VIEW masked_customers AS
SELECT
    id,
    name,
    email,
    'XXX-XXX-' || RIGHT(phone, 4) AS phone_masked,
    LEFT(cc_number, 4) || '-XXXX-XXXX-' || RIGHT(cc_number, 4) AS cc_masked
FROM customers;

-- Verwenden Sie diese Ansicht anstelle der Originaltabelle
SELECT * FROM masked_customers;

Detaillierte Techniken finden Sie in diesem AWS-Blog zur dynamischen Maskierung in PostgreSQL, der für RDS für PostgreSQL gilt.

Datenerkennung mit Amazon Macie und AWS DataZone

Um sensible Daten automatisch zu klassifizieren, integriert sich Amazon RDS mit Amazon Macie. Sie können exportierte Snapshots und Daten in S3 mithilfe der Inhaltsprüfung von Macie auf PII oder PHI scannen.

Zusätzlich hilft AWS DataZone dabei, Datenressourcen in verschiedenen Umgebungen für eine bessere Governance zu organisieren und zu taggen.

Erfahren Sie, wie Sie die Klassifizierung für Amazon RDS mit Macie aktivieren können, in diesem Beitrag.

Null-Touch-Compliance mit DataSunrise

Amazon RDS setzt DataSunrise ein, um eine mühelose Datenkonformität mit einer Null-Touch-Implementierung zu ermöglichen. Dieser Ansatz integriert Auto-Discover & Mask, No-Code Policy Automation und Flexible Deployment Modes – einschließlich nativer Plattformunterstützung für AWS, GCP und Azure. Durch den Betrieb in unauffälligen Modi wie Proxy, Sniffer und Log-Tailing gewährleistet DataSunrise eine nahtlose Integration ohne Änderungen an der Infrastruktur.

Erfahren Sie mehr über diese Bereitstellungsmodi.

Echtzeit-Audit mit autonomen Regeln

DataSunrise bietet eine autonome Compliance-Orchestrierung mittels selbstlernender Audit-Regeln, die sich an Verhaltensmuster anpassen und so Fehlalarme sowie manuelle Feinabstimmungen reduzieren. Die Echtzeit-Datenbankaktivitätsüberwachung gewährleistet eine kontinuierliche regulatorische Kalibrierung in Übereinstimmung mit Rahmenwerken wie GDPR, HIPAA und PCI DSS.

Dank Optimierungen der Audit-Speicherung stehen Compliance-Ereignisse sofort zur Überprüfung bereit.

Dynamische Maskierung mit detaillierter Steuerung

Im Gegensatz zu statischen Ansichten wendet DataSunrise Zero-Touch-Datenmaskierung zur Abfragezeit an. Die Dynamic Data Masking-Engine unterstützt eine präzise chirurgische Maskierung, die eine rollenbasierte Absicherung von Namen, E-Mails und Finanzdaten ermöglicht.

Regeln sind vollständig anpassbar und in wenigen Minuten einsetzbar, mit Unterstützung für PII-Klassifizierung und synthetische Datengenerierung für Testumgebungen.

Intelligente Datenerkennung

Die Datenerkennungs-Engine durchsucht RDS-Instanzen automatisch nach PII, PHI und Finanzdaten und kennzeichnet diese anhand von Typ und regulatorischem Kontext. Integrierte Richtlinien entsprechen den Compliance-Vorschriften und ermöglichen die schnelle Konfiguration von Alarmierungen oder Maskierungen basierend auf der erkannten Sensitivität.

Die Engine unterstützt OCR-Bilderkennung, NLP-Datenklassifizierung und automatische Richtlinienerstellung, wodurch die Compliance-Bereitschaft beschleunigt wird.

Nahtlose Unternehmensintegration

Der Compliance Manager von DataSunrise bietet eine Echtzeit-regulatorische Ausrichtung in hybriden Umgebungen. Unabhängig davon, ob Ihre Workloads ausschließlich in AWS oder über mehrere Clouds verteilt laufen, sorgt das einheitliche Sicherheitsframework für konsistente Richtlinien und Schutzmaßnahmen.

Mit Berichtsgenerierungswerkzeugen und Ein-Klick-Audit-Trails wird die Audit-Bereitschaft automatisch gewährleistet.

Wettbewerbsvorteil in der Compliance-Automatisierung

Im Gegensatz zu Lösungen, die ständige Feinabstimmungen erfordern, bietet DataSunrise eine echte autonome Compliance-Orchestrierung mit No-Code Policy Automation und intelligenten Voreinstellungen. Es vereint eine benutzerfreundliche Oberfläche mit ML-Audit-Regeln, Überwachung des Benutzerverhaltens und granularen Zugriffskontrollen, wie sie von Sicherheitsteams gefordert werden.

Erfahren Sie mehr in der Übersicht über die Funktionen von DataSunrise.

Fazit

Mühelose Datenkonformität für Amazon RDS ist mithilfe einer Kombination aus nativen AWS-Werkzeugen und der autonomen Plattform von DataSunrise erreichbar. Native Funktionen wie pgaudit, Macie und Athena bieten eine solide Grundlage. DataSunrise verstärkt dies durch eine Null-Touch-Bereitstellung, kontinuierliche Compliance-Überwachung und umfangreiche Automatisierung.

Dieser einheitliche Ansatz liefert auditbereite Ergebnisse, minimiert Compliance-Lücken und reduziert den operativen Aufwand erheblich.

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