Cómo Garantizar el Cumplimiento en Amazon RDS
Garantizar el cumplimiento en los entornos de Amazon RDS es esencial para proteger la información sensible y cumplir con estrictos requisitos regulatorios. Amazon RDS, que soporta bases de datos como PostgreSQL, MySQL, SQL Server y otras, ofrece características nativas para la auditoría en tiempo real, el enmascaramiento dinámico de datos, el descubrimiento y la seguridad. Potenciar estas capacidades con soluciones como DataSunrise optimiza aún más el cumplimiento, la eficiencia y la reducción de riesgos.
Explore Cumplimiento de Datos y Cumplimiento Normativo para aprender más acerca de marcos robustos.
Capacidades de Cumplimiento Nativas en Amazon RDS
Configuración de Auditoría en Tiempo Real
Para Amazon RDS para PostgreSQL, la auditoría utiliza la extensión pgaudit, lo que permite un seguimiento completo de la actividad.
Habilite pgaudit modificando el grupo de parámetros de la base de datos:
pgaudit.log = 'all'
pgaudit.role = 'rds_pgaudit'
log_statement = 'none'
log_connections = 1
log_disconnections = 1
Luego cree un rol de auditoría y asígnele a los usuarios necesarios:
CREATE ROLE rds_pgaudit;
GRANT rds_pgaudit TO myuser;
Después de configurar el rol de auditoría, configure su instancia de RDS para aplicar estos parámetros asociando el grupo de parámetros modificado.
Para revisar los registros de auditoría, consulte los registros de PostgreSQL almacenados en Amazon CloudWatch:
SELECT * FROM pg_catalog.pg_log WHERE log_time > now() - interval '1 day';
Esta configuración proporciona un registro detallado para DML, DDL y cambios de roles, permitiendo el cumplimiento de GDPR, HIPAA y PCI DSS.
Para obtener una perspectiva más profunda sobre la construcción de colecciones de auditoría centralizadas, AWS ofrece orientación sobre cómo construir una colección centralizada de datos de auditoría para Amazon RDS para PostgreSQL utilizando Amazon S3 y Amazon Athena.
Enmascaramiento Dinámico de Datos
El enmascaramiento dinámico oculta los datos sensibles de manera dinámica sin alterar el almacenamiento subyacente. Para PostgreSQL en RDS, el enmascaramiento dinámico se implementa utilizando vistas:
CREATE VIEW masked_users AS
SELECT id,
username,
CONCAT('***', RIGHT(email, 4)) AS masked_email,
CASE
WHEN LENGTH(phone) > 4 THEN CONCAT('****', RIGHT(phone, 4))
ELSE '****'
END AS masked_phone
FROM users;
Puede controlar el acceso a la tabla original otorgando privilegios SELECT únicamente en la vista enmascarada.
Esto protege la información de identificación personal (PII) mientras se mantiene la funcionalidad de la aplicación, como se describe en la guía de enmascaramiento dinámico de datos para Amazon RDS PostgreSQL y Aurora.
Descubrimiento y Clasificación de Datos
El descubrimiento de datos sensibles en las instancias de RDS se puede lograr mediante la integración con Amazon Macie. Macie identifica y clasifica automáticamente tipos de datos sensibles como PII y PHI, como se muestra en la guía para habilitar la clasificación de datos en Amazon RDS con Macie.
Además, el descubrimiento de datos a mayor escala en su ecosistema de RDS es posible con AWS DataZone.
Ejemplo de consulta para verificar manualmente patrones comunes de datos sensibles:
SELECT table_schema, table_name, column_name
FROM information_schema.columns
WHERE column_name ILIKE '%ssn%' OR column_name ILIKE '%credit%';
Este enfoque permite priorizar las tablas para una revisión y clasificación adicionales.
Mejores Prácticas de Seguridad
Amazon RDS recomienda la encriptación, el control de acceso y la supervisión de la actividad. Las mejores prácticas para asegurar las bases de datos de RDS se detallan en las mejores prácticas de encriptación de AWS para RDS y en la guía de mejores prácticas de seguridad para instancias de Amazon RDS MySQL y MariaDB.
Por ejemplo, habilite la encriptación en reposo creando una instancia de RDS encriptada:
aws rds create-db-instance \
--db-instance-identifier mydb \
--allocated-storage 20 \
--db-instance-class db.t3.micro \
--engine postgres \
--master-username admin \
--master-user-password secret99 \
--storage-encrypted
Siempre haga cumplir las conexiones SSL/TLS configurando el parámetro rds.force_ssl=1 en su grupo de parámetros.
Optimizando el Cumplimiento con DataSunrise
Aunque las características nativas de AWS son poderosas, ampliar la automatización del cumplimiento con DataSunrise Data Audit y DataSunrise Compliance Manager proporciona un control de nivel empresarial.
Mejora de Auditoría en Tiempo Real
DataSunrise admite la supervisión en tiempo real en Amazon RDS PostgreSQL y otros motores, ofreciendo:
Reglas de Auditoría de Aprendizaje Inteligente que se adaptan a los patrones de comportamiento
Este enfoque permite la detección instantánea de anomalías, minimizando la exposición al riesgo.
Precisión en el Enmascaramiento Dinámico
El enmascaramiento dinámico de datos en DataSunrise aplica técnicas de “Enmascaramiento de Precisión Quirúrgica”, como se detalla en la guía de Enmascaramiento Dinámico de Datos. Las políticas de enmascaramiento se adaptan automáticamente a:
Roles
Contextos de consulta
Columnas específicas de la base de datos
Esta configuración flexible mejora la protección contra amenazas internas mientras mantiene la experiencia del usuario.
Descubrimiento Avanzado de Datos
DataSunrise descubre automáticamente datos sensibles utilizando capacidades de PLN y OCR, como se expone en el artículo sobre Descubrimiento de Datos. Esto va más allá de la etiquetación básica, identificando campos sensibles ocultos en datos estructurados y no estructurados.
Controles de Seguridad Reforzados
El despliegue de las Reglas de Seguridad de DataSunrise garantiza una defensa avanzada contra inyecciones SQL, comportamientos sospechosos y intentos de acceso no autorizados. El marco de Control de Acceso Basado en Roles asegura que los permisos de acceso se alineen estrictamente con las funciones de los usuarios.
Explore más acerca de Seguridad Inspirada en Datos para comprender cómo la detección de amenazas mejora el cumplimiento.
Automatización del Cumplimiento
El Piloto Automático de Cumplimiento de DataSunrise calibra continuamente las reglas con respecto a marcos como GDPR, HIPAA y PCI DSS, eliminando las desviaciones manuales.
Genera automáticamente Informes Listos para Auditoría para agilizar la preparación de evidencias para auditorías regulatorias.
Conclusión
Aplicar auditoría en tiempo real, enmascaramiento dinámico y un descubrimiento integral de manera nativa en Amazon RDS proporciona una base sólida para el cumplimiento. Sin embargo, combinar estas características nativas con la Orquestación Autónoma de Cumplimiento de DataSunrise eleva la seguridad, reduce las brechas de cumplimiento y mejora la eficiencia operativa.
Asegúrese de que su camino hacia el cumplimiento en Amazon RDS sea sin esfuerzo y esté listo para auditorías. Obtenga más información y solicite una demostración con DataSunrise hoy mismo.
