Gestion de la conformité Amazon RDS

Atteindre la gestion de la conformité Amazon RDS nécessite bien plus que le simple chiffrement et le contrôle d’accès des utilisateurs. Les entreprises utilisant PostgreSQL sur Amazon RDS ont besoin d’une audit en temps réel, d’un masquage dynamique, d’une découverte complète des données et d’une intégration multiplateforme. Cet article décrit comment configurer les outils PostgreSQL RDS natifs pour la conformité et comment étendre ces capacités avec la plateforme de sécurité autonome de DataSunrise.

PostgreSQL RDS natif : Audit en temps réel, masquage et découverte

Amazon RDS pour PostgreSQL inclut plusieurs fonctionnalités intégrées qui favorisent une conformité continue, notamment lorsqu’elles sont configurées correctement. Vous trouverez ci-dessous un guide pratique pour la mise en place de la sécurité et de la conformité en natif grâce à PostgreSQL.

Audit en temps réel avec pgaudit

Amazon RDS prend en charge pgAudit, une extension conçue pour la journalisation détaillée des sessions et au niveau des objets. Elle permet de suivre l’activité DML et DDL — essentielle pour la conformité au GDPR et au PCI DSS.

Activez pgaudit sur votre instance RDS :

-- Modifier le groupe de paramètres
rds.enable_pgaudit = 1
shared_preload_libraries = 'pgaudit'

Activez l’audit au niveau de la session :

ALTER SYSTEM SET pgaudit.log = 'read, write, ddl, role';
ALTER SYSTEM SET pgaudit.role = 'rds_pgaudit';

Ensuite, redémarrez l’instance RDS pour appliquer la configuration. Les journaux sont consultables dans CloudWatch et peuvent être intégrés avec Athena pour des requêtes centralisées.

Masquage dynamique des données

Bien que PostgreSQL ne propose pas de masquage dynamique natif, le masquage personnalisé via des vues constitue une solution efficace.

CREATE VIEW masked_users AS
SELECT
  id,
  username,
  '****' || RIGHT(phone, 4) AS masked_phone,
  LEFT(email, 1) || '***@***.com' AS masked_email
FROM users;

GRANT SELECT ON masked_users TO readonly_role;

Cette méthode garantit que les utilisateurs non autorisés ne voient que des données obfusquées tout en préservant la compatibilité des requêtes.

Découverte des données avec Amazon Macie

Pour les données structurées et non structurées, Amazon Macie offre une découverte des informations personnelles (PII/PHI) en analysant les exportations S3. Cela permet d’étendre la découverte au-delà des requêtes brutes sur la base de données vers les couches de stockage, ce qui est utile pour identifier les risques de conformité.

Pour activer :

• Exporter les instantanés ou journaux RDS vers S3

• Activer Macie pour analyser ces compartiments

Découvrez d’autres outils de découverte avec Amazon DataZone, qui améliore le catalogage des métadonnées à travers RDS et au-delà.

Meilleures pratiques de sécurité

Amazon recommande également le chiffrement RDS et des modèles d’accès au moindre privilège pour une protection globale. Utilisez l’authentification IAM pour la base de données et la réplication multi-AZ pour renforcer la résilience et la gestion des identités.

Conformité de niveau entreprise avec DataSunrise

Pour aller au-delà des capacités natives, DataSunrise offre une automatisation sans intervention humaine et une intelligence multiplateforme qui transforment Amazon RDS en un Autopilote de Conformité.

Audit autonome en temps réel

Contrairement aux journaux natifs qui nécessitent une inspection manuelle, DataSunrise fournit une surveillance en temps réel de l’activité de la base de données et des règles d’audit personnalisées via des interfaces sans code. Vous pouvez définir des politiques d’activité suspecte, déclencher des alertes via MS Teams ou Slack et générer des rapports prêts pour l’audit à la demande.

Cela permet d’automatiser l’audit pour le GDPR, HIPAA, et PCI DSS.

Masquage dynamique avec une précision réglée finement

DataSunrise prend en charge le masquage dynamique des données avec une granularité chirurgicale — non seulement en obfusquant les données, mais aussi en s’adaptant en fonction du contexte, tel que les rôles des utilisateurs ou les types de requêtes.

Vous pouvez configurer des règles pour afficher uniquement des données partielles à certains rôles d’utilisateurs ou appliquer une analyse du comportement utilisateur qui met à jour dynamiquement le niveau de masquage en temps réel. Le tout fonctionne en modes proxy/renifleur non intrusifs.

Découverte des données sensibles

Avec DataSunrise, la découverte des données sensibles est continue et intelligente. Elle utilise une classification par apprentissage automatique (ML) et même l’OCR pour les informations personnelles issues d’images.

Gestionnaire de conformité et automatisation des politiques

DataSunrise agit en tant que gestionnaire de conformité avec des cadres intégrés pour SOX, GDPR, HIPAA. Il prend en charge l’automatisation des politiques sans code et la génération personnalisée de preuves de conformité, aidant à éliminer les lacunes et à réduire la surveillance manuelle.

Intégration transparente multiplateforme

D’Amazon RDS à Microsoft SQL Server, Oracle et MongoDB, DataSunrise garantit une visibilité inter-bases de données et un support natif des plateformes cloud. Il s’intègre dans des environnements hybrides en utilisant un reverse proxy ou la traçabilité native des logs et inclut une détection des menaces en temps réel.

Conclusion : Réduction des risques à grande échelle

La gestion de la conformité Amazon RDS est réalisable avec les outils natifs, mais pour les organisations souhaitant sécuriser leur développement à grande échelle à travers les régions et les équipes, DataSunrise offre une plateforme de conformité unifiée, sans intervention manuelle.

En combinant l’audit en temps réel, le masquage dynamique et la découverte des données sensibles avec une intégration multiplateforme, DataSunrise simplifie les processus réglementaires tout en minimisant les risques de non-conformité. Découvrez la plateforme de conformité autonome en action.