Conformité des Données sans Effort pour Amazon RDS

La conformité des données dans des environnements modernes tels qu’Amazon RDS exige plus qu’une simple validation par cases à cocher. Elle requiert une visibilité en temps réel, des sauvegardes automatisées et une détection proactive dans divers environnements. Que vous utilisiez PostgreSQL ou SQL Server, l’objectif demeure le même : réduire les risques et assurer une préparation à l’audit sans alourdir l’opérationnel.

Cet article explique les capacités natives d’Amazon RDS (avec des exemples pour PostgreSQL), puis explore comment DataSunrise renforce ces fondations avec des fonctionnalités autonomes et sans intervention pour une couverture complète de la conformité.

Outils natifs dans Amazon RDS pour une conformité sans effort

Audit en temps réel pour PostgreSQL avec pgaudit

Amazon RDS pour PostgreSQL prend en charge l’audit en temps réel grâce à l’extension pgaudit. Cela permet d’enregistrer les instructions SQL émises par les utilisateurs pour assurer la traçabilité et surveiller la conformité.

Activez pgaudit sur votre instance PostgreSQL RDS :

-- Connectez-vous à votre instance PostgreSQL RDS en tant qu'utilisateur administrateur
ALTER SYSTEM SET shared_preload_libraries = 'pgaudit';
ALTER SYSTEM SET pgaudit.log = 'all';
SELECT pg_reload_conf();

Configurez le niveau de journalisation dans le groupe de paramètres, puis consultez vos journaux CloudWatch pour obtenir des détails sur l’activité.

Plus d’informations sur cette configuration sont disponibles dans le guide d’audit PostgreSQL d’AWS.

Masquage dynamique des données

Amazon RDS pour PostgreSQL prend en charge le masquage dynamique des données via des vues et fonctions personnalisées, garantissant que les données sensibles telles que les numéros de téléphone et les détails de cartes de crédit restent invisibles aux utilisateurs non autorisés.

CREATE VIEW masked_customers AS
SELECT
    id,
    name,
    email,
    'XXX-XXX-' || RIGHT(phone, 4) AS phone_masked,
    LEFT(cc_number, 4) || '-XXXX-XXXX-' || RIGHT(cc_number, 4) AS cc_masked
FROM customers;

-- Accédez à cette vue au lieu de la table originale
SELECT * FROM masked_customers;

Des techniques détaillées sont décrites dans ce billet de blog AWS sur le masquage dynamique pour PostgreSQL, applicable à RDS pour PostgreSQL.

Découverte de données avec Amazon Macie et AWS DataZone

Pour classifier automatiquement les données sensibles, Amazon RDS s’intègre avec Amazon Macie. Vous pouvez analyser les instantanés exportés et les données stockées dans S3 en utilisant l’inspection du contenu par Macie pour détecter les données personnelles (PII) ou les informations de santé (PHI).

De plus, AWS DataZone aide à organiser et à étiqueter les actifs de données à travers divers environnements pour une meilleure gouvernance.

Découvrez comment activer la classification pour Amazon RDS avec Macie.

Conformité zéro intervention avec DataSunrise

Amazon RDS déploie DataSunrise pour offrir une Conformité des Données sans Effort avec une implémentation zéro intervention. Cette approche intègre Auto-Découverte & Masquage, Automatisation des Politiques sans Code et Modes de Déploiement Flexibles — y compris un support natif pour AWS, GCP et Azure. En fonctionnant en modes non intrusifs tels que proxy, sniffer et traçage de journaux, DataSunrise permet une intégration sans heurts sans modification de l’infrastructure.

Pour en savoir plus sur ces modes de déploiement.

Audit en temps réel avec des règles autonomes

DataSunrise propose une Orchestration de Conformité Autonome grâce à des règles d’audit auto-apprenantes qui s’adaptent aux modèles de comportement, réduisant ainsi les faux positifs et le réglage manuel. La surveillance en temps réel de l’activité de la base de données garantit une Calibration Réglementaire Continue, en adéquation avec des normes telles que le RGPD, HIPAA et PCI DSS.

Grâce à des optimisations de stockage pour l’audit, les événements de conformité sont immédiatement disponibles pour examen.

Masquage dynamique avec contrôle granulaire

Contrairement aux vues statiques, DataSunrise applique un Masquage de Données Zéro Intervention lors de l’exécution des requêtes. Son moteur de masquage dynamique des données prend en charge un Masquage d’une Précision Chirurgicale, permettant une protection adaptée au rôle pour les noms, emails et données financières.

Les règles sont entièrement personnalisables et déployables en quelques minutes, avec un support pour la classification des données personnelles (PII) et la génération de données synthétiques pour les environnements de test.

Découverte de données intelligente

Le moteur de découverte de données analyse automatiquement les instances RDS à la recherche de données personnelles (PII), d’informations de santé (PHI) et de données financières, en les étiquetant selon leur type et leur contexte réglementaire. Les politiques intégrées s’alignent sur les réglementations de conformité et facilitent la configuration rapide d’alertes ou de masquage en fonction de la sensibilité détectée.

Le moteur prend en charge la lecture OCR d’images, la classification de données par NLP et la génération automatique de politiques, accélérant ainsi la préparation à la conformité.

Intégration d’entreprise transparente

Le Compliance Manager de DataSunrise offre une Alignement réglementaire en temps réel à travers des environnements hybrides. Que vos charges de travail s’exécutent entièrement sur AWS ou sur plusieurs clouds, le Cadre de sécurité unifié garantit des politiques et une protection cohérentes.

Avec des outils de génération de rapports et des tracés d’audit en un clic, la préparation à l’audit devient automatique.

Avantage concurrentiel dans l’automatisation de la conformité

Contrairement aux solutions nécessitant des ajustements constants, DataSunrise offre une véritable Orchestration de Conformité Autonome avec une Automatisation des Politiques sans Code et des paramètres par défaut intelligents. Elle combine une interface conviviale avec des règles d’audit basées sur l’apprentissage automatique, la surveillance du comportement utilisateur et des contrôles d’accès granulaires indispensables aux équipes de sécurité.

Découvrez-en davantage dans la présentation des capacités de DataSunrise.

Conclusion

La conformité des données sans effort pour Amazon RDS est réalisable grâce à une combinaison d’outils natifs d’AWS et de la plateforme autonome de DataSunrise. Des fonctionnalités natives telles que pgaudit, Macie et Athena posent une base solide. DataSunrise l’amplifie avec un déploiement sans intervention, une posture de conformité continue et une automatisation riche.

Cette approche unifiée offre des résultats prêts pour l’audit, minimise les failles de conformité et réduit considérablement la charge opérationnelle.

Planifiez une démo DataSunrise dès aujourd’hui pour découvrir à quelle vitesse vous pouvez être opérationnel.