Cómo Asegurar el Cumplimiento para Amazon RDS
Garantizar el cumplimiento en entornos de Amazon RDS es esencial para proteger la información sensible y cumplir con estrictos requisitos reglamentarios. Amazon RDS, que soporta bases de datos como PostgreSQL, MySQL, SQL Server, entre otras, ofrece funciones nativas para auditoría en tiempo real, enmascaramiento dinámico de datos, descubrimiento y seguridad. Mejorar estas capacidades con soluciones como DataSunrise optimiza aún más el cumplimiento, la eficiencia y reduce los riesgos.
Explore Cumplimiento de Datos y Cumplimiento Regulatorio para aprender más sobre marcos robustos.
Capacidades Nativas de Cumplimiento en Amazon RDS
Configuración de Auditoría en Tiempo Real
Para Amazon RDS para PostgreSQL, la auditoría se aprovecha de la extensión pgaudit, permitiendo un seguimiento completo de las actividades.
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 concédaselo 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 cumplir con GDPR, HIPAA y PCI DSS.
Para obtener más información sobre cómo construir colecciones de auditoría centralizadas, AWS ofrece una guía 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 forma 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 solo en la vista enmascarada.
Esto protege la información de identificación personal (PII) mientras mantiene la funcionalidad de la aplicación, como se describe en la guía de enmascaramiento dinámico para Amazon RDS PostgreSQL y Aurora.
Descubrimiento y Clasificación de Datos
Descubrir datos sensibles en 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 sobre habilitar la clasificación de datos para Amazon RDS con Macie.
Además, es posible un descubrimiento de datos más amplio en todo su ecosistema RDS con AWS DataZone.
Consulta de ejemplo 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 tablas para una revisión y clasificación adicionales.
Mejores Prácticas de Seguridad
Amazon RDS recomienda el cifrado, el control de acceso y el monitoreo de actividades. Las mejores prácticas para asegurar las bases de datos RDS se detallan en las mejores prácticas de cifrado de AWS para RDS y en la guía de mejores prácticas de seguridad para instancias de Amazon RDS MySQL y MariaDB.
Por ejemplo, habilite el cifrado en reposo creando una instancia 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 estableciendo el parámetro rds.force_ssl=1 en su grupo de parámetros.
Optimizando el Cumplimiento con DataSunrise
Si bien las funciones nativas de AWS son potentes, 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 el monitoreo en tiempo real en Amazon RDS PostgreSQL y otros motores, ofreciendo:
Reglas de Auditoría de Aprendizaje Inteligente que se adaptan a 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 detalla en el artículo de Descubrimiento de Datos. Esto va más allá del etiquetado básico, identificando campos sensibles ocultos en datos estructurados y no estructurados.
Controles de Seguridad Fortalecidos
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 Basada en Datos para entender cómo la detección de amenazas mejora el cumplimiento.
Automatización del Cumplimiento
El Piloto Automático de Cumplimiento de DataSunrise calibra continuamente las reglas en función de marcos como GDPR, HIPAA y PCI DSS, eliminando desviaciones manuales.
Genera automáticamente Informes Listos para Auditoría para facilitar la preparación de evidencias para auditorías regulatorias.
Conclusión
Aplicar auditoría en tiempo real, enmascaramiento dinámico y descubrimiento integral de forma nativa en Amazon RDS proporciona una base sólida para el cumplimiento. Sin embargo, combinar estas funciones nativas con la Orquestación Autónoma de Cumplimiento de DataSunrise eleva la seguridad, reduce las brechas de cumplimiento y mejora la eficiencia operativa.
Asegure que su camino hacia el cumplimiento en Amazon RDS sea sin esfuerzo y esté listo para auditorías. Obtenga más información y programe una demostración con DataSunrise hoy mismo.
