Cómo auditar Amazon RDS

Amazon RDS es un poderoso servicio de bases de datos gestionadas, pero sin una auditoría adecuada, puede convertirse en un punto ciego dentro de tu estrategia de seguridad de datos. Este artículo explica cómo auditar Amazon RDS de manera efectiva, utilizando tanto las características nativas como herramientas avanzadas como DataSunrise. También muestra cómo la auditoría se integra con la seguridad basada en GenAI, ayudando a las empresas a mantenerse en cumplimiento y protegidas en tiempo real.

Por qué es importante la auditoría para Amazon RDS

La auditoría rastrea quién accedió a tu instancia de RDS, cuándo y qué hicieron. Esto es esencial para el cumplimiento, la detección de anomalías y la respuesta a incidentes. Sin registros de auditoría adecuados, corres el riesgo de pasar por alto accesos no autorizados a los datos o modificaciones accidentales.

Lee más sobre historial de actividad de datos y registros de auditoría para entender por qué una auditoría de panorama completo es fundamental.

Configuración nativa de auditoría en Amazon RDS

Amazon RDS proporciona varias maneras de habilitar la auditoría dependiendo del motor:

• PostgreSQL y MySQL: Habilita el general_log, slow_query_log o log_statement (PostgreSQL) para rastrear la actividad de los usuarios.
• Oracle: Utiliza Auditoría de Granularidad Fina (FGA) y Auditoría Unificada.
• SQL Server: Aprovecha los objetos de Auditoría de SQL Server o Extended Events.

Para PostgreSQL:

ALTER SYSTEM SET log_statement = 'all';
SELECT pg_reload_conf();

Para MySQL:

SET GLOBAL general_log = 'ON';

Para centralizar los registros, habilita la exportación de logs de Amazon RDS a CloudWatch para su visualización y generación de alertas.

Auditoría y alertas en tiempo real

Los logs de RDS se pueden transmitir a CloudWatch, pero a menudo no están en tiempo real. Para una detección más rápida, utiliza notificaciones en tiempo real de DataSunrise a través de integraciones con Slack, Teams o correo electrónico.

DataSunrise puede analizar las consultas a medida que ocurren, compararlas con reglas de auditoría y activar alertas en comportamientos sospechosos como exportaciones excesivas de datos o intentos de inyección SQL.

Explora cómo la monitorización de la actividad de la base de datos te brinda visibilidad sobre el comportamiento de los usuarios en producción.

Agregando GenAI a tu stack de seguridad

Los modelos de inteligencia artificial generativa pueden mejorar la postura de seguridad cuando se integran en los sistemas de auditoría. Por ejemplo, un modelo LLM afinado puede revisar los logs SQL y detectar anomalías en los patrones de comportamiento.

Aquí tienes un ejemplo conceptual utilizando una tabla de auditoría en PostgreSQL:

SELECT * FROM audit_log
WHERE query_text LIKE '%SELECT%'
  AND user_name = 'ai_user'
  AND timestamp >= now() - interval '1 hour';

Puedes alimentar esto a un modelo GenAI para una puntuación contextual y activar alertas si el comportamiento se desvía de las líneas base conocidas.

DataSunrise ofrece análisis de comportamiento que respaldan este enfoque y se pueden extender con decisiones basadas en LLM.

Descubrimiento de datos y mapeo de cumplimiento

Antes de auditar, es importante saber qué auditar. La herramienta de descubrimiento de datos de DataSunrise ayuda a identificar campos sensibles (por ejemplo, números de seguro social, correos electrónicos) para que puedas crear reglas focalizadas.

A partir de ahí, aplica políticas basadas en roles para cumplir con los requisitos de GDPR o HIPAA. El gestor de cumplimiento automatiza el mapeo de datos sensibles a las reglas de seguridad y auditoría.

Enmascaramiento dinámico de datos para entornos en vivo

La auditoría por sí sola no siempre es suficiente. También debes limitar lo que los usuarios pueden ver durante la ejecución de consultas. El enmascaramiento dinámico reemplaza los valores sensibles en tiempo de ejecución sin cambiar los datos en el almacenamiento.

Utiliza esto para proteger la información de identificación personal (PII) de evaluadores, analistas o herramientas de terceros:

SELECT credit_card_number FROM customers;
-- devuelve XXXX-XXXX-XXXX-1234 para usuarios enmascarados

Esto se puede hacer cumplir mediante políticas de enmascaramiento de DataSunrise, las cuales se integran con tu configuración de proxy RDS.

Auditoría avanzada con DataSunrise

DataSunrise se encuentra entre tus usuarios y Amazon RDS, registrando, filtrando y transformando el tráfico en tiempo real. A diferencia de los registros nativos, ofrece:

• Registros de auditoría de granularidad fina
• Protección contra inyección SQL
• Enmascaramiento en tiempo real
• Correlación de identidad de usuario
• Informes automatizados de cumplimiento

La herramienta también es compatible con más de 40 plataformas y se despliega mediante proxy inverso o en modo en línea.

Conclusión

Saber cómo auditar Amazon RDS no se trata solo de registrar la actividad, sino de crear una capa de seguridad en tiempo real, inteligente y en cumplimiento en torno a tus datos. Las herramientas nativas son un buen comienzo, pero plataformas como DataSunrise te llevan al siguiente nivel con análisis en tiempo real, enmascaramiento y automatización de cumplimiento.

Descubre más sobre cómo la seguridad inspirada en los datos evoluciona tu estrategia de auditoría en entornos modernos en la nube.