Outils d’audit Amazon RDS

Amazon RDS est largement utilisé pour supporter des applications disposant de données structurées et d’une infrastructure évolutive. Alors que les organisations adoptent GenAI, sécuriser et auditer ces sources de données devient crucial. Cet article explique comment les Outils d’audit Amazon RDS permettent une surveillance en temps réel, un masquage dynamique, la découverte des données et la gestion de la conformité pour les charges de travail GenAI.

Nous examinerons à la fois les fonctionnalités natives de RDS et comment DataSunrise renforce ces capacités, en particulier pour les environnements à haut risque impliquant des informations personnelles identifiables (PII) et des ensembles de données sensibles utilisés dans les systèmes d’IA.

Pourquoi GenAI a besoin de contrôles d’audit spécialisés

Les modèles GenAI tels que RAG (Retrieval-Augmented Generation) accèdent fréquemment à des données vectorisées ou structurées stockées dans RDS pour enrichir leurs réponses. Cela soulève des risques tels que l’accès non autorisé à des informations sensibles, l’injection de commandes ou l’injection SQL via des interfaces API, ainsi que le manque de clarté quant aux requêtes ayant exposé quelles données.

Par exemple, un utilisateur peut demander à un modèle d’IA :

SELECT email, ssn FROM customers WHERE city='Berlin';

Si cette requête est intégrée dans une recherche vectorielle, il peut être difficile de la détecter. C’est pourquoi vous avez besoin de des outils d’audit qui vont au-delà des journaux et qui retracent l’activité réelle des données.

Configuration d’audit native d’Amazon RDS

Amazon RDS prend en charge l’audit de base via les journaux du moteur de base de données (par exemple, pgaudit de PostgreSQL, le journal général de MySQL). Ces journaux sont écrits dans Amazon CloudWatch ou téléchargés via la console RDS.

Dans PostgreSQL, vous pouvez activer l’audit avec :

CREATE EXTENSION pgaudit;
ALTER SYSTEM SET pgaudit.log = 'read, write';

Une fois les journaux centralisés dans CloudWatch, les équipes peuvent commencer à analyser les schémas d’accès. Cependant, ces journaux ne sont pas en temps réel, ne prennent pas en charge le masquage des données de manière native et nécessitent une corrélation manuelle avec les utilisateurs ou les applications.

DataSunrise en tant que proxy d’audit avancé pour RDS

DataSunrise se déploie en tant que proxy inverse entre les applications et RDS, capturant chaque requête SQL, l’identité de l’utilisateur et le résultat. Cela permet des capacités d’audit qui vont bien au-delà de la simple journalisation native. Les alertes en temps réel deviennent possibles, aidant ainsi les équipes de sécurité à réagir immédiatement en cas d’accès non autorisé. Le masquage dynamique dissimule les champs sensibles tels que les numéros de sécurité sociale et les salaires en fonction des rôles des utilisateurs. Grâce à la découverte des données, l’outil analyse l’ensemble des bases de données et classe les colonnes sensibles. Les organisations peuvent aligner ce contrôle des données avec des cadres tels que le GDPR, HIPAA et PCI DSS.

Avec les charges de travail GenAI, il devient particulièrement précieux de définir des règles d’audit pour suivre les commandes qui accèdent aux tables protégées, appliquer des politiques de masquage pour les champs critiques et signaler les schémas d’utilisation inhabituels via l’analyse du comportement.

Surveillance en temps réel et réponse aux incidents

DataSunrise délivre des notifications en temps réel via Slack, Teams ou email lorsqu’une activité suspecte est détectée. Par exemple, si un modèle d’IA interroge des informations sensibles en dehors des heures de travail habituelles, le système peut déclencher une alerte immédiatement. Des rapports pour les auditeurs ou les équipes de conformité peuvent être générés automatiquement pour soutenir les revues régulières.

Masquage et contrôle d’accès

Le masquage des données est essentiel lorsque les développeurs ou les systèmes GenAI nécessitent un accès à des données similaires à celles de la production. Contrairement au masquage natif de RDS, qui manque de granularité, DataSunrise prend en charge le masquage dynamique basé sur les rôles ainsi que le masquage sur place pour les environnements de préproduction. Des règles de masquage personnalisées peuvent être définies à l’aide d’expressions régulières ou de politiques basées sur des jetons, offrant un contrôle précis sur ce que chaque rôle peut voir. Cela protège les données personnelles et financières même lors de l’entraînement des modèles d’IA.

Découverte de données adaptée à GenAI

Les données sensibles ne sont pas toujours clairement étiquetées, en particulier dans les applications pilotées par GenAI où les commandes et les embeddings génèrent de nouveaux types de tables ou stockent des journaux de manière dynamique. Les outils de découverte des données de DataSunrise permettent aux équipes d’analyser les instances RDS et de détecter automatiquement les informations personnelles, financières ou réglementées en les étiquetant. Ce marquage améliore la visibilité et aide à construire une structure de classification fiable pour l’audit et le masquage.

Application de la sécurité et de la conformité

Au-delà de la visibilité, DataSunrise ajoute du contrôle. Grâce à une intégration étroite avec les politiques de sécurité, le masquage et les contrôles d’accès basés sur les rôles, il garantit le respect des réglementations. Les menaces telles que les injections SQL et l’énumération non autorisée peuvent être détectées et bloquées. Ces événements sont enregistrés, analysés et intégrés aux workflows de conformité via des rapports automatisés. Les équipes peuvent mener des enquêtes en utilisant des pistes d’audit complètes, préservant le contexte pour un examen judiciaire.

Exemple de déploiement en conditions réelles

Considérez un chatbot d’IA dans le domaine de la santé qui extrait des informations structurées depuis RDS pour répondre aux demandes d’assurance des patients. Avec DataSunrise en place, chaque commande est enregistrée et associée aux données exactes qui ont été consultées. Les colonnes sensibles telles que les diagnostics sont masquées dynamiquement, sauf si l’accès est explicitement accordé. Les journaux d’audit peuvent être filtrés par origine de la commande, heure, utilisateur ou adresse IP. Des rapports mensuels de conformité sont générés et partagés avec les équipes de gestion des risques, garantissant l’alignement sur les politiques et une visibilité sur les opérations d’IA.

Ressources externes pour aller plus loin

• Meilleures pratiques de sécurité pour AWS RDS
• OWASP Top 10 pour les applications LLM
• Détection des injections SQL par DataSunrise
• Sécurité inspirée par les données

Réflexions finales

Alors que les outils GenAI dépendent de plus en plus des données en temps réel provenant de sources structurées comme Amazon RDS, les journaux d’audit traditionnels ne suffisent plus. En utilisant à la fois les fonctionnalités natives et les Outils d’audit Amazon RDS tels que DataSunrise, les organisations gagnent en visibilité, renforcent la conformité et préviennent les fuites de données liées à l’IA.

L’audit n’est plus simplement une case à cocher. C’est votre première ligne de défense active pour les opérations GenAI.

Pour plus d’informations, consultez notre guide sur la Surveillance de l’activité des bases de données ou plongez dans le Guide d’audit.