Mejorando el Cumplimiento con la Pista de Auditoría de Datos de Amazon Aurora PostgreSQL

El rápido crecimiento de los datos ha elevado la importancia de cumplir con normativas y proteger la información sensible. Amazon Aurora PostgreSQL aborda estos desafíos ofreciendo soluciones avanzadas de Pista de Auditoría de Datos, permitiendo a las organizaciones monitorear y salvaguardar la actividad de la base de datos mientras se adhieren a los estándares regulatorios. En este artículo, profundizamos en las capacidades nativas de auditoría de Aurora PostgreSQL e ilustramos cómo utilizar las características del lenguaje de consulta para una auditoría integral. También examinaremos cómo DataSunrise amplía estas capacidades con herramientas y funciones adicionales para mejorar la seguridad de los datos.

Pista de Auditoría de Datos Nativa de Amazon Aurora PostgreSQL

Descripción General de la Auditoría de Base de Datos

La auditoría de bases de datos ayuda a las organizaciones a garantizar el cumplimiento de normativas como GDPR,SOX,PCI DSS y HIPAA. Los objetivos clave de la auditoría incluyen:

• Monitorear y registrar la actividad de la base de datos.
• Almacenar los registros de auditoría de forma segura.
• Detectar comportamientos sospechosos.
• Generar alertas e informes.

Amazon Aurora PostgreSQL soporta dos mecanismos principales de auditoría: Transmisiones de Actividad de la Base de Datos y la extensión pgAudit.

Transmisiones de Actividad de la Base de Datos

Las Transmisiones de Actividad de la Base de Datos capturan la actividad casi en tiempo real de la base de datos y proporcionan registros detallados en formato JSON. Estos registros se pueden integrar con herramientas de monitoreo para un análisis más profundo. Las características clave incluyen:

1. Modos de Operación:
• Asíncrono: Prioriza el rendimiento de la base de datos, pero puede omitir algunos registros de logs.
• Síncrono: Garantiza un registro completo, pero puede afectar el rendimiento.


2. Integración: Funciona de manera fluida con AWS y herramientas de terceros.
3. Cifrado: Protege los registros utilizando el Servicio de Administración de Claves de AWS (KMS).

Ejemplo de Configuración

Para habilitar las Transmisiones de Actividad de la Base de Datos:

1. Abre la Consola de Amazon RDS.

2. Selecciona tu clúster de Aurora PostgreSQL.
3. Navega a la sección de Registros y eventos.
4. Habilita las Transmisiones de Actividad de la Base de Datos.

Extensión pgAudit

La extensión pgAudit mejora el registro nativo de PostgreSQL al capturar actividades detalladas a nivel de sesión y objeto. Registra sentencias como SELECT, INSERT y comandos DDL, asegurando una auditoría integral.

Configuración de pgAudit

1. Habilita la extensión pgAudit en tu instancia de Aurora PostgreSQL.
2. Configura los parámetros en el grupo de parámetros de la base de datos:

ALTER SYSTEM SET pgaudit.log = 'ALL';
SELECT pg_reload_conf();

3. Reinicia la instancia para aplicar los cambios.

Visualizando Registros

Los registros de auditoría se almacenan en la instalación estándar de registro de PostgreSQL. Usa la siguiente consulta para recuperar los registros:

SELECT * FROM pg_catalog.pg_logs WHERE log_line LIKE '%AUDIT%';

Implementación de la Pista de Auditoría Nativa con SQL

Conectando a Aurora PostgreSQL

Usa el siguiente script en Python para conectarte a tu base de datos:

import psycopg2
conn = psycopg2.connect(
    dbname="your_db_name",
    user="your_username",
    password="your_password",
    host="your_host",
    port="your_port"
)
cursor = conn.cursor()

Configuración de una Pista de Auditoría

Habilita el registro de auditoría para tablas o usuarios específicos:

ALTER DATABASE your_db_name SET pgaudit.log = 'READ, WRITE';
ALTER ROLE your_role SET pgaudit.log = 'DDL, ROLE';

Visualizando los Resultados de la Auditoría

Ejecuta una consulta para obtener los registros de auditoría de la base de datos:

SELECT log_time, user_name, query_text FROM pg_catalog.pg_logs WHERE log_severity = 'AUDIT';

Pista de Auditoría de Datos de Amazon Aurora PostgreSQL de DataSunrise

Descripción General de DataSunrise

DataSunrise ofrece seguridad avanzada para bases de datos, que incluye:

• Auditoría.
• Enmascaramiento de datos sensibles.
• Detección de amenazas en tiempo real.

Configuración de DataSunrise para Aurora PostgreSQL

Creando una Instancia de DataSunrise

1. Abre la interfaz web de DataSunrise.
2. Configura tu instancia de Aurora PostgreSQL:
• Ingresa las credenciales de la base de datos.
• Especifica la base de datos de destino.


3. Configura las políticas de auditoría.

Visualizando Registros Auditados

Los registros son accesibles en el panel de DataSunrise. Usa filtros para refinar los resultados por:

1. Grupo de Objetos: Filtra los registros por objetos de la base de datos.

2. Grupo de Consultas: Enfócate en tipos específicos de consultas.

3. Tipo de Consulta: Aisla intentos de inyección SQL.

4. Inyección SQL: filtra el registro por el tipo de inyección SQL.

5. Eventos de Sesión: Monitorea las sesiones de usuario y las actividades de inicio/cierre de sesión.

Beneficios de Usar DataSunrise

1. Control Centralizado: Administra todas las reglas de auditoría desde una única interfaz.
2. Filtros Personalizables: Adapta las políticas de auditoría a las necesidades de tu organización.
3. Seguridad Mejorada: Detecta y bloquea intentos de inyección SQL.
4. Preparación para el Cumplimiento: Genera informes para cumplir con los requisitos regulatorios.

Conclusión

Amazon Aurora PostgreSQL proporciona potentes herramientas nativas de auditoría a través de las Transmisiones de Actividad de la Base de Datos y pgAudit. Estas funciones aseguran el cumplimiento y la seguridad de los datos. Para requisitos avanzados, DataSunrise mejora la auditoría con filtros robustos, control centralizado y monitoreo en tiempo real. Explora la suite de seguridad de DataSunrise para optimizar las capacidades de la pista de auditoría de tu base de datos. Visita nuestro sitio web para una demostración en línea y descubre cómo nuestras herramientas pueden transformar la estrategia de seguridad de tu base de datos.