Auditoría de Datos para Snowflake

Introducción

Las organizaciones manejan grandes cantidades de información sensible a través de plataformas de datos en la nube. Snowflake, como uno de los principales almacenes de datos en la nube, procesa datos críticos de negocio a diario. Las organizaciones deben asegurar la auditoría adecuada de los datos y las medidas de seguridad. Las estadísticas recientes muestran que en 2023 las violaciones de datos costaron a las empresas un promedio de $4.35 millones, lo que destaca la importancia de prácticas robustas en la auditoría de datos para Snowflake.

Comprendiendo los Riesgos de Privacidad en las Conexiones a Snowflake

La seguridad de la base de datos comienza con la comprensión de las posibles vulnerabilidades. Cuando los usuarios se conectan a Snowflake, enfrentan varios riesgos de privacidad:

Las vulneraciones de autenticación de usuarios representan una amenaza significativa. Los intentos de acceso no autorizados pueden comprometer datos sensibles. Además, los ataques por inyección SQL a través de consultas mal formadas pueden exponer el contenido de la base de datos. La captura de paquetes de red durante la transmisión de datos representa otro riesgo crítico.

Adicionalmente, se deben prestar atención a las amenazas internas por parte de los usuarios privilegiados. Sin una auditoría adecuada, las actividades maliciosas podrían pasar desapercibidas. Por ello, la implementación de registros de auditoría integrales se vuelve esencial para la seguridad.

Herramientas Nativas de Auditoría en Snowflake

Snowflake proporciona capacidades integradas para rastrear las actividades de los usuarios. Las vistas QUERY_HISTORY y LOGIN_HISTORY sirven como herramientas primarias para monitorear las operaciones de la base de datos.

Para acceder al historial de consultas, los administradores pueden usar el Historial de Inicios de Sesión:

Note el inicio de sesión fallido en la línea 6. Esta vista proporciona información esencial sobre las consultas ejecutadas, incluyendo:

Nombre del usuario
Marca de tiempo del intento de inicio de sesión
Estatus de éxito

Los intentos de inicio de sesión y los eventos de autenticación se rastrean a través de LOGIN_HISTORY. El registro de errores ayuda a identificar posibles incidentes de seguridad o problemas del sistema.

Auditoría de Consultas con el Historial de Consultas

La auditoría proporciona una capa adicional de seguridad mientras requiere mínimas modificaciones a la infraestructura existente; los sistemas solo necesitan conectarse a través de un proxy en lugar de conectarse directamente a la base de datos. Aquí hay un ejemplo de implementación de solicitud de datos utilizando Python y ODBC:

import pyodbc
# Cadena de conexión
conn_str = (
   "Driver={SnowflakeDSIIDriver};"
   "Server=<sf_account>.snowflakecomputing.com;"
   "Database=SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA;"
   "Schema=TPCH_SF1;"
   "UID=<user_ID>;"
   "PWD=<password>;"
   "Proxy=192.168.10.56:1024;" # IP del Proxy DataSunrise y número de puerto.
   "CABundleFile=C:\\TmpDataSnowflake\\certificate-key.txt" # Descargado del Proxy DataSunrise.
)

# Establecer conexión
conn = pyodbc.connect(conn_str)

# Crear cursor
cursor = conn.cursor()

try:
   # Ejecutar consulta SQL
   cursor.execute("SELECT * FROM SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.CUSTOMER LIMIT 10;")

   # Obtener todas las filas
   rows = cursor.fetchall()

   # Imprimir nombres de columnas
   print([column[0] for column in cursor.description])

   # Imprimir datos
   for row in rows:
       print(row)

finally:
   # Cerrar cursor y conexión
   cursor.close()
   conn.close()

Tenga en cuenta que el puerto de conexión es 1024, no el predeterminado 443, debido a la conexión a través del proxy a Snowflake. Por defecto, DataSunrise crea cuatro proxies por instancia para soportar la funcionalidad completa de Snowflake y asegurar un correcto proxying de la interfaz web:

Auditoría de Consultas para Snowflake: Resultados del Historial de Consultas Auditadas

Consulta

Resultados de auditoría seleccionados de QUERY_HISTORY:

Seguridad Mejorada con Herramientas de Terceros

Si bien las herramientas nativas proporcionan una auditoría básica, las soluciones de terceros ofrecen características avanzadas. Estas herramientas ayudan a las organizaciones a:

Monitorear las actividades de la base de datos en tiempo real.
Detectar patrones sospechosos automáticamente.
Generar informes de auditoría completos. Además, aseguran el cumplimiento de normativas como HIPAA y GDPR.

Las soluciones de terceros se integran con las características de seguridad nativas de Snowflake. Esto crea un enfoque de seguridad en múltiples capas. Las herramientas avanzadas proporcionan:

Detección automatizada de amenazas
Configuraciones de alertas personalizadas
Registros detallados de auditoría
Informes de cumplimiento

Cumplimiento Regulatorio y Requisitos de Auditoría

HIPAA y GDPR exigen medidas estrictas de protección de datos. Las organizaciones deben mantener registros de auditoría detallados del acceso a los datos. Deben demostrar:

La implementación del control de acceso.
Métodos de cifrado de datos.
Evaluaciones regulares de seguridad. Además, deben demostrar su capacidad para detectar e informar violaciones de manera oportuna.

El Papel de DataSunrise en la Auditoría de Snowflake

DataSunrise ofrece capacidades integrales de auditoría para Snowflake. Nuestra solución utiliza tecnología proxy para monitorear eficazmente las sesiones de la base de datos. Este enfoque proporciona:

Monitoreo de actividades en tiempo real
Registros detallados de transacciones
Aplicación de políticas de seguridad
Herramientas de informes de cumplimiento

Siga estos pasos sencillos para implementar el Proxy de DataSunrise (debe estar instalado en el Modo Proxy), comenzando con la creación de una instancia:

Crear una Regla de Auditoría con la selección de los componentes adecuados como se muestra a continuación (se selecciona el esquema ‘tpch_sf1’):

Ahora, como se solicitaron los datos utilizando el script de Python, vemos la entrada de auditoría registrada en los Registros Transaccionales:

DataSunrise le permite analizar el comportamiento del usuario a través de registros detallados de transacciones, que pueden ser exportados a sus pipelines de aprendizaje automático o analizados directamente en la plataforma. Cada evento registrado es interactivo y contiene información completa al hacer clic, proporcionando valiosos insights sobre las actividades de los usuarios:

Conclusión

Una auditoría de datos efectiva en Snowflake requiere un enfoque integral. Las herramientas nativas proporcionan capacidades esenciales de monitoreo. Sin embargo, las soluciones de terceros mejoran significativamente la seguridad. Las organizaciones deben implementar ambas para una protección óptima.