Wie man Data Governance für Amazon RDS anwendet

Eine robuste Data Governance ist entscheidend für Organisationen, die Amazon RDS nutzen, um kritische Anwendungen und vertrauliche Informationen zu verwalten. Durch die Anwendung effektiver Echtzeit-Überwachung, dynamischer Maskierung, umfassender Datenerkennung, starker Sicherheitspraktiken und strikter Compliance-Kontrollen können Unternehmen Risiken mindern und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in PostgreSQL-, MySQL-, SQL Server- und Oracle-Umgebungen erreichen.

Native Werkzeuge für Data Governance in Amazon RDS

Echtzeit-Audit-Konfiguration

Amazon RDS für PostgreSQL unterstützt Echtzeit-Audits mit der pgaudit-Erweiterung, welche das native Logging für detailliertes Tracking der Benutzeraktivitäten verbessert. Um Auditing zu aktivieren:

-- pgaudit-Erweiterung aktivieren
CREATE EXTENSION pgaudit;

-- Parametergruppen-Einstellungen ändern:
pgaudit.log = 'all'
pgaudit.role = 'rds_pgaudit'

-- Änderungen übernehmen und die Instanz neu starten.

Dieses Setup erleichtert forensische Untersuchungen und die Einhaltung von GDPR, HIPAA und PCI DSS, indem es Anmeldeversuche, DDL/DML-Operationen und Berechtigungsänderungen erfasst, wie im AWS-Leitfaden zu gängigen DBA-Aufgaben für PostgreSQL-Auditing beschrieben.

Dynamische Datenmaskierung

Um sensible Felder dynamisch zu schützen, unterstützt Amazon RDS für PostgreSQL Ansichten und Funktionen, die Daten für nicht privilegierte Benutzer maskieren. Hier ist ein einfaches Maskierungsbeispiel:

CREATE VIEW masked_customer_data AS
SELECT
    id,
    name,
    CASE WHEN current_user = 'auditor' THEN '*****' ELSE email END AS email,
    CASE WHEN current_user = 'auditor' THEN 'XXX-XXX-XXXX' ELSE phone END AS phone
FROM customer_data;

Diese Methode unterstützt den dynamischen Datenschutz, ohne die Quelldaten zu verändern, wie im AWS-Blog zur dynamischen Datenmaskierung in Amazon RDS beschrieben.

Datenerkennung mit Amazon Macie

Für die automatisierte Erkennung sensibler Daten integriert Amazon RDS Amazon Macie, was dabei hilft, PII, PHI und Finanzdaten in Ihrer Datenbank zu klassifizieren und zu identifizieren. Weitere Informationen zur Aktivierung der Datenklassifizierung finden Sie im AWS-Sicherheitsblog zur Integration von Amazon Macie mit RDS.

Die Datenerkennung spielt eine entscheidende Rolle im proaktiven Compliance-Management, da sie die Bereitschaft für GDPR, SOX und HIPAA ermöglicht.

Native Sicherheitsbest-Praktiken

Die Befolgung der in der AWS-Prescriptive Guidance für RDS-Verschlüsselungsbest Practices dargelegten Empfehlungen stellt sicher, dass Daten sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung geschützt sind.

Zur Benutzerzugriffskontrolle erzwingt die Kombination von IAM-Authentifizierung mit datenbankbasierter RBAC (Role-Based Access Control) die Prinzipien des geringsten Privilegs.

Erweiterte Data Governance mit DataSunrise

Während native Werkzeuge eine solide Grundlage bieten, wenden sich Organisationen, die auf automatisierungsfreie Prozesse und umfassende plattformübergreifende Governance setzen, an DataSunrise.

Echtzeit-Audit mit Zero-Touch-Compliance

DataSunrise setzt autonome Auditing-Fähigkeiten ein, die Datenbankaktivitäten automatisch protokollieren, ohne umfangreiche manuelle Einrichtung. Sein robustes Audit-Framework gewährleistet eine kontinuierliche regulatorische Kalibrierung im Einklang mit GDPR, HIPAA und PCI DSS, wie in der Dokumentation der Audit-Logs beschrieben.

Es unterstützt nahtlos PostgreSQL auf Amazon RDS, Oracle, SQL Server und andere in einem einheitlichen Sicherheitsframework.

Erweiterte dynamische Maskierung

Die dynamische Maskierungs-Engine von DataSunrise geht über einfache Ansichten hinaus. Sie bietet kontextabhängige, fein granular abgestimmte Maskierungsrichtlinien, die pro Benutzer, Zeit und Zugriffsart angepasst sind und eine präzise Maskierung ermöglichen.

Administratoren können Maskierungsregeln ohne Code definieren, was eine automatisierungsfreie Richtlinienbereitstellung ermöglicht.

Intelligente Erkennung sensibler Daten

DataSunrise nutzt NLP-betriebene Datenerkennung mit automatischer Klassifizierung von persönlichen, finanziellen und Gesundheitsdaten.

Durch den Einsatz von maschinellen Lern-Audit-Regeln identifiziert es zuvor unbekannte Compliance-Risiken in PostgreSQL und anderen von RDS unterstützten Engines.

Plattformübergreifende Sicherheits-Orchestrierung

DataSunrise bietet eine nahtlose Abdeckung mehrerer Umgebungen, einschließlich hybrider Bereitstellungen, lokales PostgreSQL und AWS RDS-Instanzen.

Durch automatische Richtlinienerstellung reduzieren Sicherheitsteams den manuellen Aufwand erheblich und verkürzen die Zeit bis zur Einhaltung.

Die Möglichkeit, SQL Server-, MySQL- und PostgreSQL-RDS-Instanzen mit einheitlichen Richtlinien zu schützen, rationalisiert die Governance in komplexen Unternehmensumgebungen.

Geschäftsergebnisse und Wettbewerbsvorteil

Durch die Einführung der Zero-Touch-Compliance-Plattform von DataSunrise können Organisationen:

• Schneller die Einhaltung von GDPR, HIPAA, SOX erreichen

• Compliance-Abweichungen und manuellen Überwachungsaufwand reduzieren

• Die Gesamtkosten der Compliance durch optimierte Arbeitsabläufe senken

Im Gegensatz zu fragmentierten Lösungen kombiniert DataSunrise einzigartig eine benutzerfreundliche Oberfläche mit der granularen Kontrolle, die technische Teams verlangen.

Weitere Details zur Minimierung von Compliance-Risiken finden Sie auf der DataSunrise-Compliance-Seite.

Fazit

Die Anwendung von Data Governance für Amazon RDS umfasst die Nutzung von Echtzeit-Audits, dynamischer Maskierung, Datenerkennung und soliden Sicherheitsgrundlagen. Native Werkzeuge wie pgaudit, dynamische Ansichten und Amazon Macie bieten wichtige Funktionen. Die Integration der zentralisierten, autonomen Compliance-Plattform von DataSunrise ermöglicht es Unternehmen jedoch, eine nahtlose Governance in heterogenen Umgebungen mit minimalem manuellen Aufwand zu erreichen.

Organisationen, die ihre Governance-Rahmenwerke erweitern und Compliance-Risiken minimieren möchten, wird empfohlen, die DataSunrise-Demo zu erkunden.