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NLP-, LLM- & ML-Datenkonformitätswerkzeuge für Amazon RDS

NLP-, LLM- & ML-Datenkonformitätswerkzeuge für Amazon RDS

Fortgeschrittene KI-Workloads, die NLP, LLMs und ML-Modelle nutzen, verlassen sich zunehmend auf Amazon RDS, um wachsende Mengen sensibler Daten zu verarbeiten. Dies führt zu einem erhöhten Druck, die regulatorische Konformität aufrechtzuerhalten und gleichzeitig Echtzeitleistung und nahtlose Integrationen zu ermöglichen. Egal, ob Sie PostgreSQL, SQL Server oder MySQL auf Amazon RDS betreiben, die Implementierung intelligenter Konformitätswerkzeuge wird unerlässlich.

Dieser Artikel zeigt, wie native Amazon RDS-Werkzeuge und die DataSunrise-Funktionalitäten dazu beitragen, die Datenkonformität durch Echtzeitüberwachung, dynamische Maskierung, Erkennung sensibler Daten und proaktives Sicherheitsmanagement in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen sicherzustellen.

Natives PostgreSQL RDS-Konformitätsfunktionen

Echtzeitüberwachung mit `pgaudit`

Amazon RDS für PostgreSQL unterstützt pgaudit, eine PostgreSQL-Erweiterung, die detaillierte Sitzungs- und Objektprotokollierung bietet. Es ist eine grundlegende Komponente für die in Echtzeit geführten Audit-Trails, die von GDPR, HIPAA und PCI DSS gefordert werden.

Aktivieren Sie pgaudit in der PostgreSQL RDS-Parametergruppe:

-- Schritt 1: Fügen Sie pgaudit zu shared_preload_libraries hinzu
ALTER SYSTEM SET shared_preload_libraries = 'pgaudit';

-- Schritt 2: Konfigurieren Sie die Audit-Protokollierung für Rollen, Lese-, Schreibvorgänge und Funktionen
ALTER SYSTEM SET pgaudit.log = 'role,read,write,function';

-- Schritt 3: Änderungen übernehmen und Instanz neu starten
-- Durchführung über die AWS-Konsole oder CLI

Sie können einen zentralisierten Audit-Trail mithilfe von Amazon S3 und Athena erstellen, um Protokolle effizient über mehrere RDS-Instanzen hinweg zu speichern und zu analysieren.

PostgreSQL RDS Native Audit Workflow - Flussdiagramm, das zeigt, wie Audit-Protokolle von der PostgreSQL-Datenbank zu CloudWatch Logs und Audit-Abfragen fließen — Flussdiagramm, das zeigt, wie Audit-Protokolle von PostgreSQL RDS zu CloudWatch Logs fließen und für Audit-Abfragen genutzt werden

Dynamische Datenmaskierung in PostgreSQL RDS

Dynamische Maskierung ist entscheidend, wenn Daten für nachgelagerte Systeme oder interne Teams freigegeben werden. Amazon RDS für PostgreSQL unterstützt nun die Maskierung durch view-basierte Transformationen.

CREATE VIEW public.masked_customers AS
SELECT
  customer_id,
  LEFT(email, 3) || '***' || RIGHT(email, 3) AS masked_email,
  'XXX-XXX-' || RIGHT(phone, 4) AS masked_phone
FROM customers;

Diese leichtgewichtige, native Methode gewährleistet die Maskierung personenbezogener Daten, ohne die Originaldaten zu verändern.

Datenentdeckung mit Amazon Macie

Um sensible Daten in großem Umfang zu klassifizieren und zu entdecken, kann Amazon Macie zusammen mit RDS verwendet werden. Es durchsucht RDS-Backups und Exporte, um PII, PHI und Finanzdaten zu erkennen. Macie integriert sich gut in die Datenentdeckungsfunktionen von Amazon DataZone und vereinfacht so die Governance.

Zero-Touch-Konformität mit DataSunrise

DataSunrise liefert eine autonome Compliance-Orchestrierung für Amazon RDS, indem es No-Code-Richtlinienautomatisierung, Erkennung sensibler Daten und Echtzeit-Bedrohungsabwehr in einer Zero-Touch-Bereitstellung kombiniert.

Echtzeitüberwachung im großen Maßstab

DataSunrise bietet umfassende Datenbank-Audit-Steuerungen mit anpassbaren Regeln, Strategien zur Speicherung von Audit-Protokollen und adaptiver Ereignisreaktion über Datenbank-Aktivitätsüberwachung. Im Gegensatz zu nativen Methoden, die eine manuelle Feinabstimmung erfordern, ermöglichen seine maschinellen Lern-basierten Audit-Regeln kontinuierliches Lernen und Erkennung verdächtigen Verhaltens.

DataSunrise Learning Rules Interface - Screenshot der SQL-Filterung und Audit-Lernkonfiguration in DataSunrise — Screenshot der SQL-Filter- und Regel-Lernoberfläche in DataSunrise zur Erkennung von Audit-Verhalten in Echtzeit

Dynamische Datenmaskierung mit chirurgischer Präzision

Mithilfe der dynamischen Maskierungs-Engine von DataSunrise wenden Administratoren Richtlinien basierend auf Benutzerrolle, Standort oder Abfrageinhalt an – ohne die Produktionsdaten zu verändern. Dies unterstützt Differential Privacy und Zero-Trust-Prinzipien, die alle durch No-Code-Richtlinienautomatisierung durchgesetzt werden.

Erkennung sensibler Daten

DataSunrise durchsucht kontinuierlich Ihre Amazon RDS-Instanz und klassifiziert dabei personenbezogene Informationen und geschützte Gesundheitsdaten mit vordefinierten und anpassbaren Mustern. Es integriert sich in bestehende Workflows, um automatisierte Klassifizierungen für revisionssichere Berichte bereitzustellen.

DataSunrise Periodic Discovery Policies - Oberfläche zur Konfiguration regulatorischer Scans für GDPR, HIPAA, PCI DSS und andere — Oberfläche zur Konfiguration wiederkehrender Scans basierend auf Sicherheitsstandards wie GDPR, HIPAA, PCI DSS in DataSunrise

Einheitliche Sicherheit & Multi-Cloud-Bereitstellung

Egal, ob als Reverse-Proxy, Sniffer oder nativer Log-Trail-Modus bereitgestellt – DataSunrise passt sich nahtlos an AWS, Azure und GCP an. Sein Unified Security Framework ermöglicht eine einheitliche Richtliniendurchsetzung auf über 40 Plattformen, einschließlich PostgreSQL, SQL Server und MySQL.

Geschäftliche Auswirkungen & Konformitätsergebnisse

Organisationen, die DataSunrise zusammen mit Amazon RDS einsetzen, profitieren von optimierten Compliance-Workflows, schnellerer Audit-Vorbereitung und Compliance-Nachweisen per Klick. Die Plattform verhindert Abweichungen in der Konformität durch kontinuierliche regulatorische Kalibrierung und unterstützt gleichzeitig GDPR, HIPAA, SOX und PCI DSS.

Im Gegensatz zu Werkzeugen, die eine ständige manuelle Feinabstimmung erfordern, bietet DataSunrise autonomen Schutz mit Zero-Touch-Richtlinienbereitstellung – sodass Teams in Tagen und nicht Monaten live gehen können. Erfahren Sie mehr, indem Sie eine personalisierte Demo für Ihre Amazon RDS-Umgebung vereinbaren.