Renforcer la sécurité de Snowflake : Meilleures pratiques et mesures de protection avancées
Comprendre Snowflake
Pour comprendre le sujet de la sécurité Snowflake, il est essentiel de se pencher d’abord sur ce qu’est Snowflake. Imaginez que vous possédez un site web hébergé sur un serveur dédié avec des capacités spécifiques en processeur, mémoire et stockage. Au fur et à mesure que de plus en plus de personnes visitent votre site, vous avez besoin de plus de puissance de calcul pour suivre la demande.
Traditionnellement, cela nécessiterait l’arrêt du serveur, la mise à niveau de composants matériels tels que le processeur et la mémoire, ainsi que l’augmentation de la capacité de stockage. Mettre à niveau les serveurs représente un travail ardu qui prend beaucoup de temps, ce qui peut poser problème aux administrateurs système. Ceci est particulièrement vrai pour les entreprises de taille moyenne qui dépendent de serveurs de bases de données où les erreurs peuvent coûter très cher.
Transition vers l’infrastructure virtuelle
Les services cloud comme AWS ou Azure ont grandement facilité la gestion informatique. Nous n’avons plus à nous préoccuper du matériel physique. Grâce aux services cloud, les utilisateurs n’ont pas à gérer les détails de la mise en place et de la maintenance du matériel. Les services cloud offrent des machines virtuelles avec différents niveaux de performances pour répondre aux besoins des utilisateurs.
La technologie logicielle s’est également améliorée pour fonctionner parfaitement avec l’architecture cloud. Désormais, nous pouvons facilement ajouter davantage de ressources de calcul via des interfaces web sans interrompre les services. Cela élimine le besoin de configurer manuellement des machines virtuelles.
Introduction de Snowflake
L’infrastructure cloud facture à l’heure, permettant aux développeurs d’ajuster les ressources de calcul en fonction de la demande. Cela peut entraîner des économies de coûts significatives.
Le besoin d’une meilleure intégration entre les outils cloud et les solutions de traitement des données s’est accru avec l’amélioration du cloud computing. La plateforme de données Snowflake répond à ces besoins.
Elle offre une plateforme évolutive et efficace pour le traitement et l’analyse des données. Elle s’intègre parfaitement à diverses sources de données et outils. Cet article a pour objectif de discuter des méthodes d’amélioration supplémentaire et d’obtention d’un contrôle plus précis sur les données avec DataSunrise.
Fonctionnalités de sécurité intégrées à Snowflake
Snowflake offre une gamme de fonctionnalités de sécurité conçues pour protéger les données, tant au repos qu’en transit. Celles-ci incluent le chiffrement permanent, le contrôle d’accès basé sur les rôles et la prise en charge de l’authentification à facteurs multiples.
Les fonctionnalités de Snowflake renforcent la sécurité, cependant, elles ne répondent pas nécessairement aux exigences de chaque institution. Ces fonctionnalités constituent une base solide pour la sécurité, mais elles peuvent ne pas couvrir tous les besoins en matière de sécurité et de conformité. Chaque organisation peut avoir des exigences différentes qui ne sont pas entièrement satisfaites par ces fonctionnalités.
Commandes et fonctionnalités de sécurité essentielles
Voici quelques aspects clés à comprendre concernant la sécurité de Snowflake. Snowflake dispose d’un système de sécurité similaire à celui des bases de données traditionnelles telles qu’Oracle ou MySQL. Dans Snowflake, vous pouvez créer des utilisateurs, des rôles et attribuer des privilèges de manière similaire aux autres bases de données.
Voici quelques commandes et fonctionnalités essentielles à connaître :
Gestion des rôles, Gestion des utilisateurs, Contrôle d’accès :
CREATE ROLE : Créer des rôles en se basant sur le principe du moindre privilège.
GRANT ROLE : Attribuer des rôles aux utilisateurs ou à d’autres entités désignées.
REVOKE ROLE : Retirer des rôles aux utilisateurs ou à d’autres rôles.
CREATE USER : Créer des utilisateurs avec les autorisations appropriées.
ALTER USER : Modifier les attributs ou autorisations d’un utilisateur.
DROP USER : Supprimer les profils d’utilisateur lorsque l’accès n’est plus nécessaire.
GRANT : Accorder des privilèges sur les bases de données, schémas, tables, vues et autres entités.
REVOKE : Retirer des privilèges aux utilisateurs ou rôles.
DENY : Refuser explicitement l’accès à certaines ressources.
Snowflake protège les données par chiffrement, qu’elles soient au repos ou en transit. Snowflake déchiffre automatiquement les données d’une table, les traite, puis les re-chiffre une fois les opérations nécessaires terminées.
Journalisation d’audit (voir la description ci-dessous dans cet article) :
CREATE OR REPLACE AUDIT POLICY : Définir des politiques d’audit pour capturer les activités pertinentes.
ENABLE DATABASE AUDIT : Activer l’audit pour des bases de données spécifiques.
DISABLE DATABASE AUDIT : Cette commande désactive l’audit selon les besoins.
GET_AUDIT_LOG_FILES : Récupérer les journaux d’audit pour la conformité.
CREATE NETWORK POLICY : Définir des politiques réseau pour contrôler l’accès à partir d’adresses IP ou de plages spécifiques.
ALTER NETWORK POLICY : Modifier des politiques réseau existantes.
DROP NETWORK POLICY : Supprimer des politiques réseau lorsqu’elles ne sont plus nécessaires.
Masquage de données (Gouvernance des données) et Étiquettes de données :
CREATE MASKING POLICY : Définir des politiques pour masquer les données sensibles.
ALTER MASKING POLICY : Modifier des politiques de masquage existantes.
DROP MASKING POLICY : Supprimer des politiques de masquage lorsqu’elles ne sont plus nécessaires.
Authentification à facteurs multiples (MFA) :
Activez la MFA pour l’authentification des utilisateurs, ce qui ajoute une couche de sécurité supplémentaire.
Audits de sécurité réguliers et mises à jour :
Examinez et mettez régulièrement à jour les configurations de sécurité et les contrôles d’accès.
Surveillez les journaux système pour détecter toute activité suspecte et toute faille de sécurité.
Le rôle de DataSunrise dans la sécurité de Snowflake
DataSunrise renforce la sécurité de Snowflake en offrant des couches de protection supplémentaires. Ce n’est pas une simple base de données, mais un outil d’automatisation de la sécurité et de la conformité qui fonctionne en parfaite harmonie avec Snowflake. La suite d’outils de DataSunrise inclut la surveillance de l’activité, le pare-feu de base de données, le masquage dynamique des données, la découverte des données sensibles, et bien plus encore. Ces outils aident à détecter et prévenir les accès non autorisés, les attaques par injection SQL et les potentielles violations de données.
Surveillance de l’activité et détection des menaces
L’une des fonctionnalités clés de DataSunrise est sa surveillance en temps réel de l’activité. Cette capacité permet aux organisations de garder un œil vigilant sur toutes les actions des utilisateurs au sein de la base de données Snowflake. En détectant les abus des droits d’accès et les préparatifs potentiels de violation de données, DataSunrise renforce la sécurité de Snowflake en fournissant une couche de surveillance supplémentaire.
Les règles d’audit de DataSunrise et de Snowflake sont différentes. Elles varient dans l’étendue de la surveillance, les options de personnalisation et la capacité à appliquer des politiques de sécurité.
DataSunrise offre davantage d’options de surveillance et de personnalisation par rapport à Snowflake. Ce dernier dispose d’une capacité moindre à faire respecter les politiques de sécurité comparé à DataSunrise.
Surveillance intégrée à Snowflake
L’interface Web intégrée de surveillance de Snowflake se présente comme suit :
Trois options pour traiter les données d’audit dans Snowflake :
- Page Historique des requêtes
- Vue QUERY_HISTORY
- Fonctions de table QUERY_HISTORY, QUERY_HISTORY_BY_*
Vous pouvez accéder à la première méthode via la page Surveillance – Historique des requêtes dans l’interface web. Vous pouvez accéder aux deux autres méthodes en utilisant la syntaxe SQL. Par défaut, Snowflake ne dispose pas d’une configuration de règles d’audit.
DataSunrise propose une interface conviviale. Cette interface permet aux utilisateurs de créer des règles d’audit. Les utilisateurs peuvent également visualiser les résultats de ces règles dans les traces transactionnelles sur la page d’audit. L’interface est accessible via une UI web.
Dans DataSunrise, vous pouvez configurer des règles pour des requêtes d’objets spécifiques de la base de données Snowflake. Il suffit de se rendre dans Audit, Règles, Ajouter une règle, Traiter la requête pour les objets de base de données, puis de sélectionner. Reportez-vous à l’image ci-dessous pour plus de détails.
La configuration précise des règles dans DataSunrise facilite l’analyse des résultats d’audit. Les outils de surveillance intégrés à Snowflake offrent toutes les fonctionnalités nécessaires. Cependant, ils peuvent ne pas être aussi précis dans leur configuration. Cela peut entraîner un grand volume de données dans la table d’historique des requêtes. Ce phénomène se produit lorsque le programme de base de données communique avec la conception de la base de données, générant ainsi de nombreuses requêtes de service. Ces requêtes ne reflètent pas directement la manière dont les utilisateurs utilisent réellement le programme.
Remarquez que DataSunrise permet une configuration précise des objets surveillés, offrant ainsi un meilleur contrôle sur les règles.
DataSunrise a conçu ses règles d’audit pour offrir une surveillance exhaustive en temps réel de toutes les actions des utilisateurs au sein d’une base de données. Cela inclut la capacité à détecter les tentatives d’abus des droits d’accès et à prévenir de manière proactive les préparatifs de violation de données.
DataSunrise peut capturer des informations détaillées sur les opérations de la base de données, telles que l’identité des utilisateurs, le moment et les attributs des opérations. Les capacités d’audit de DataSunrise sont étendues. Disposer d’informations détaillées est essentiel pour les organisations qui doivent se conformer à diverses réglementations nationales et internationales sur la protection des données.
De plus, DataSunrise vous permet de choisir l’endroit où sauvegarder les journaux d’audit pour des analyses ou enquêtes ultérieures. Vous pouvez les stocker dans une base de données interne ou externe.
Pare-feu avancé pour bases de données
Le pare-feu de base de données de DataSunrise surpasse les mesures de sécurité par défaut de Snowflake. Il détecte activement et arrête en temps réel les injections SQL et les tentatives d’accès non autorisé. Cette approche proactive de la sécurité de Snowflake arrête les cybermenaces avancées avant qu’elles ne causent des dommages.
La console Web de DataSunrise offre une interface graphique (GUI) logique et intuitive pour la gestion des politiques de sécurité et de conformité des bases de données.
Snowflake répartit ses fonctionnalités de sécurité sur l’ensemble de la plateforme pour protéger et analyser les données. Vous pouvez configurer les paramètres de sécurité via l’interface de la plateforme ou en utilisant des commandes SQL. L’interface web de Snowflake, souvent appelée Console Snowflake ou UI Web de Snowflake.
Masquage dynamique des données dans DataSunrise
Les administrateurs de bases de données peuvent personnaliser le masquage dynamique des données de DataSunrise pour créer des règles et politiques de masquage complexes. Les utilisateurs déclenchent ces règles en fonction de conditions telles que les rôles des utilisateurs, les droits d’accès ou le contenu des données. DataSunrise offre un haut niveau de contrôle du masquage, permettant de masquer les données en fonction de leur type ou de leur contenu interne. Cela apporte une approche plus personnalisée de la protection des données.
DataSunrise permet d’enregistrer les événements de masquage dans le journal des événements de masquage dynamique comme illustré dans la Figure 03.a. Veuillez noter la case à cocher “Enregistrer l’événement dans le stockage”. DataSunrise possède également la capacité de bloquer les requêtes.
DataSunrise identifie automatiquement les colonnes de table et suggère les types de masquage correspondants au besoin, ce qui vous permet de les modifier si nécessaire.
Le système peut détecter automatiquement le type de données, comme la colonne email dans l’exemple. Vous pouvez ajuster cette fonctionnalité pour analyser les données dans les lignes de la base de données lorsque le masquage est défini par défaut.
Un autre avantage important de l’utilisation de DataSunrise est que sa solution de masquage ne nécessite pas de modifier la base de données elle-même. DataSunrise masque les données en mode proxy au fur et à mesure qu’elles transitent vers l’utilisateur.
Masquage de données dans Snowflake
Les capacités de masquage de données dans Snowflake n’offrent peut-être pas autant de détails, comme le masquage basé sur le type ou le contenu des données. Snowflake dispose de solides fonctionnalités de sécurité. Cependant, le masquage dynamique des données de DataSunrise offre plus de flexibilité. Cela est particulièrement bénéfique pour les organisations nécessitant une solution polyvalente.
DataSunrise va au-delà des approches traditionnelles basées sur la colonne ou la ligne. Pour appliquer un masquage par colonne, commencez par créer une politique de masquage. Ensuite, appliquez cette politique à la colonne en modifiant la table. Le code SQL pour l’exemple ci-dessous est le suivant :
CREATE OR REPLACE MASKING POLICY email_mask AS (val string) returns string ->
CASE
WHEN current_role() IN ('ACCOUNTADMIN') THEN VAL
ELSE '*********'
END;
ALTER TABLE mock_table_1
MODIFY COLUMN email
SET MASKING POLICY email_mask;
Les résultats du masquage dans Snowflake peuvent ressembler à ceci :
Une gamme bien plus étendue d’options de configuration est disponible avec le masquage dans DataSunrise. Vous pouvez choisir un masquage formaté et définir vos propres types de données ainsi que leur style de masquage.
Dans Snowflake, le masquage dynamique n’est disponible que dans l’édition Enterprise et non dans l’édition Standard. Toute tentative de mise en œuvre dans l’édition Standard renverra un message indiquant “Fonction non prise en charge ‘MASKING POLICY …'”.
Découverte des données sensibles
Un autre aspect où DataSunrise complète la sécurité de Snowflake est son outil de découverte des données sensibles. Cet outil recherche dans la base de données Snowflake les informations importantes. Il aide à mettre en place des mesures de sécurité et à suivre l’utilisation des données. Cette capacité est cruciale pour les organisations qui doivent se conformer à diverses normes réglementaires.
Le Centre de sécurité et de confiance de Snowflake n’intègre pas d’outils OCR (reconnaissance optique de caractères) pour découvrir les données sensibles dans les images. L’objectif principal de Snowflake est de sécuriser les données sur sa plateforme, y compris les données structurées et semi-structurées comme JSON, Avro, Parquet et XML.
Snowflake dispose de fonctionnalités de sécurité telles que le chiffrement des données et le contrôle d’accès. Cependant, il manque d’outils pour analyser et identifier les informations sensibles dans les fichiers image.
Pour les organisations nécessitant l’identification et la protection des données sensibles contenues dans des images, des solutions tierces telles que l’outil OCR Data Discovery de DataSunrise sont essentielles.
Pour les entreprises soumises à des normes réglementaires, DataSunrise simplifie la conformité pour la sécurité de Snowflake. Cette fonctionnalité autonome réduit le besoin d’interventions manuelles et garantit la conformité sans surveillance constante.
Concernant la conformité des données
DataSunrise et Snowflake contribuent tous deux à la conformité aux réglementations telles que le RGPD, SOX, PCI DSS et HIPAA. DataSunrise propose une gamme plus étendue d’outils pour différentes bases de données, tandis que Snowflake se concentre sur la conformité au sein de son propre environnement. Les outils de DataSunrise peuvent fonctionner avec n’importe quelle base de données pour améliorer la sécurité, alors que Snowflake se limite à la gestion et à la protection des données sur sa plateforme.
Filtrage de trafic personnalisable
Le filtrage de trafic personnalisable de DataSunrise permet la mise en place de règles de sécurité granulaires. Cela permet aux organisations de gérer les requêtes provenant d’utilisateurs, d’applications, d’hôtes et d’adresses IP spécifiques. Ce faisant, nous renforçons la sécurité de Snowflake en veillant à ce que seul le trafic légitime accède au système.
Détection complète des menaces
Les capacités complètes de détection des menaces de DataSunrise offrent un contrôle en temps réel de l’accès et du comportement suspect des utilisateurs. Cette fonctionnalité est essentielle pour identifier les activités malveillantes au sein de la base de données et bloquer automatiquement les injections SQL, renforçant ainsi encore la sécurité de Snowflake.
Méthodes d’authentification supplémentaires
Pour renforcer la sécurité de Snowflake, DataSunrise prend en charge des méthodes d’authentification supplémentaires telles que Kerberos et LDAP. Ces protocoles sont largement supportés par les principaux systèmes d’exploitation, ajoutant ainsi une couche supplémentaire de sécurité à la base de données Snowflake.
Conclusion
Snowflake possède de nombreuses fonctionnalités intégrées de protection des données. Nous n’en avons abordé que quelques-unes dans cet article. L’objectif principal est de démontrer que le logiciel DataSunrise renforce la sécurité des bases de données en offrant un contrôle et des options supplémentaires.
En utilisant DataSunrise comme couche distincte, les utilisateurs bénéficient d’une plus grande flexibilité pour atteindre leurs objectifs de sécurité. Cette approche permet de mettre en place une stratégie de sécurité plus personnalisée et adaptable.
En intégrant les outils de sécurité de DataSunrise à la plateforme de données sécurisée de Snowflake, vous pouvez considérablement améliorer la protection contre diverses cybermenaces. DataSunrise renforce les mesures de sécurité de Snowflake en proposant des fonctionnalités avancées telles que la surveillance de l’activité, le pare-feu de base de données, le masquage dynamique et la découverte des données sensibles.
Les entreprises qui accordent une grande importance à la sécurité de Snowflake peuvent bénéficier d’une approche globale. Elles peuvent essayer une session de démonstration de DataSunrise afin de voir comment cet outil peut renforcer leur stratégie de protection des données.
Cette session de démonstration leur permettra de comprendre les capacités de DataSunrise pour renforcer leurs mesures de sécurité. En participant à cette session, les entreprises pourront évaluer l’efficacité de DataSunrise pour protéger leurs données.
