Gouvernance des données Amazon RDS

La gouvernance des données Amazon RDS est cruciale pour les organisations qui traitent des informations sensibles dans des environnements PostgreSQL, SQL Server, MySQL et Oracle. Une gouvernance efficace assure la sécurité des données, soutient la conformité réglementaire et renforce la résilience de l’entreprise. Cet article explique comment appliquer l’audit en temps réel, le masquage dynamique, la découverte de données et des contrôles de sécurité robustes, d’abord en utilisant les capacités natives d’AWS, puis en les améliorant avec DataSunrise.

Outils natifs d’Amazon RDS pour la gouvernance des données

Configuration de l’audit en temps réel

Amazon RDS pour PostgreSQL prend en charge une journalisation puissante des audits grâce à l’extension pgaudit. Le suivi en temps réel des actions des utilisateurs est possible en activant l’extension et en configurant l’audit de session.

Activez pgaudit dans votre groupe de paramètres RDS :

pgaudit.log = 'all'
pgaudit.role = 'rds_pgaudit'

Ensuite, attribuez le rôle :

CREATE ROLE rds_pgaudit;
GRANT rds_pgaudit TO myuser;

Vous pouvez explorer la configuration complète dans la documentation pgaudit pour RDS PostgreSQL d’Amazon.

Pour les instances SQL Server, Amazon RDS intègre des audits de serveur natifs comme décrit dans ce guide.

Capture d'écran montrant le groupe de paramètres RDS PostgreSQL avec des options d'audit modifiables et dynamiques — Capture d’écran montrant le groupe de paramètres RDS PostgreSQL avec des options d’audit modifiables et dynamiques

Masquage dynamique des données

Pour protéger les champs sensibles sans modifier les données sous-jacentes, le masquage dynamique des données peut être appliqué au niveau de la base de données. Les utilisateurs de PostgreSQL peuvent consulter les approches de mise en œuvre du masquage décrites dans un article de blog AWS.

Exemple de masquage de numéro de téléphone :

CREATE VIEW masked_customers AS
SELECT
  customer_id,
  first_name,
  last_name,
  'XXX-XXX-' || RIGHT(phone_number, 4) AS masked_phone
FROM customers;

Découverte des données sensibles

Amazon Macie aide à la découverte automatique des données sensibles, en classifiant et en protégeant les informations personnelles (PII) stockées dans Amazon RDS. Pour en savoir plus sur l’activation de Macie pour RDS, consultez la documentation AWS Macie.

Bonnes pratiques de sécurité

AWS fournit des lignes directrices complètes pour sécuriser les bases de données RDS, couvrant le chiffrement, SSL, l’authentification IAM et les modèles d’accès au moindre privilège. Les meilleures pratiques sont détaillées dans les recommandations de chiffrement d’AWS.

Préparation à la conformité

En combinant l’audit, le masquage des données et les outils de découverte, les organisations peuvent préparer les environnements Amazon RDS à la conformité avec le RGPD, HIPAA et PCI DSS. Les solutions natives simplifient les configurations de base, mais manquent souvent d’automatisation avancée ou d’orchestration inter-plateformes.

Améliorer la gouvernance des données Amazon RDS avec DataSunrise

DataSunrise complète les capacités natives en offrant une gouvernance de niveau entreprise sans intervention pour Amazon RDS.

Audit en temps réel et règles d’apprentissage

Les fonctionnalités Journaux d’audit et Règles d’audit de DataSunrise permettent une surveillance en temps réel sur PostgreSQL, MySQL, Oracle et SQL Server, apprenant automatiquement les schémas de comportement des utilisateurs pour un suivi avancé de l’activité des bases de données.

Interface de configuration des nouveaux filtres de règles d'audit par type de requêtes et événements dans DataSunrise — Interface de configuration des nouveaux filtres de règles d’audit par type de requêtes et événements dans DataSunrise

Masquage dynamique avec une précision chirurgicale

Contrairement au masquage natif limité aux vues, le masquage dynamique de DataSunrise opère de manière transparente sur l’ensemble des applications sans modification de code. Il permet de configurer des politiques telles que le masquage partiel, la tokenisation et l’exposition basée sur les rôles de manière dynamique.

Découverte des données sensibles à grande échelle

DataSunrise utilise la découverte des données par NLP pour détecter automatiquement les PII, PHI et données financières sur l’ensemble des instances RDS. Le système effectue une analyse continue à la recherche de nouveaux champs sensibles, garantissant une posture de conformité continue.

Tâche d'analyse périodique dans DataSunrise montrant les types de données sensibles associés au RGPD, PCI DSS, HIPAA, et autres — Tâche d’analyse périodique dans DataSunrise montrant les types de données sensibles associés au RGPD, PCI DSS, HIPAA, et autres

Intégration avancée de la sécurité

DataSunrise applique des politiques de sécurité et des contrôles d’accès basés sur les rôles sur les environnements cloud et hybrides, renforçant ainsi la défense des bases de données contre des menaces telles que l’injection SQL.

Paramètres des règles de blocage dans DataSunrise pour les erreurs SQL avec message personnalisé optionnel et options de journalisation

Pilote automatique de la conformité

DataSunrise fournit un Gestionnaire de conformité autonome, supportant les cadres RGPD, HIPAA, PCI DSS, SOX et ISO 27001. Grâce à la génération automatisée de rapports de conformité, la création de rapports prêts pour l’audit ne nécessite qu’un clic, éliminant ainsi les efforts manuels.

Flexibilité multiplateforme et multi-cloud

Supportant plus de 40 plateformes incluant AWS, Azure, GCP et des déploiements hybrides, DataSunrise assure une couverture complète du Cadre de sécurité unifié. Le déploiement se fait de manière transparente via des modes proxy ou sniffer non intrusifs.

Différenciation compétitive

Contrairement aux outils de base qui se concentrent uniquement sur la découverte, DataSunrise offre une automatisation complète de la conformité avec un masquage d’une précision chirurgicale, une calibration réglementaire continue et une protection contextuelle. Cela le rend particulièrement adapté à la gouvernance à l’échelle de l’entreprise.

Conclusion

La mise en œuvre de la gouvernance des données Amazon RDS en utilisant des outils natifs tels que pgaudit, Macie et le masquage dynamique garantit une base de sécurité solide. Cependant, étendre la gouvernance avec DataSunrise offre une protection autonome, minimise les écarts de conformité et accélère la préparation des audits.

En adoptant des solutions sans intervention pour l’audit en temps réel, le masquage dynamique, la découverte des données sensibles et la sécurité multi-cloud, les organisations peuvent réduire drastiquement les risques et rationaliser les processus de conformité.

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