Comment auditer Amazon Aurora MySQL ?
Auditer votre environnement Amazon Aurora MySQL est essentiel pour identifier les activités non autorisées, suivre les modifications apportées aux données sensibles et garantir la conformité aux réglementations telles que le RGPD et la norme PCI DSS. Que vous soyez préoccupé par les violations de données ou que vous souhaitiez simplement avoir un meilleur contrôle sur le comportement des utilisateurs, la mise en place d’une piste d’audit solide est cruciale.
Amazon Aurora MySQL prend en charge l’audit natif grâce à des fonctionnalités intégrées et peut être renforcé davantage à l’aide d’outils externes tels que DataSunrise. Cet article se concentre sur la manière d’auditer nativement Amazon Aurora MySQL, de suivre les données sensibles et d’étendre ces capacités avec des outils avancés de journalisation et de gestion de la sécurité.
Pour en savoir plus sur les journaux d’audit et leur rôle dans la conformité ainsi que la visibilité dans les environnements Aurora.
Options d’audit natif pour Aurora
L’audit de Aurora MySQL est pris en charge via le plugin d’audit MySQL. Vous pouvez activer le plugin server_audit dans les versions d’Aurora qui le supportent. Ce plugin natif enregistre les requêtes, les connexions et les accès aux tables dans un format spécifique à Aurora.
Pour activer l’audit natif :
Les journaux d’audit sont stockés dans CloudWatch, ce qui permet leur intégration avec d’autres outils de surveillance. Vous pouvez consulter ou exporter ces journaux pour une analyse à long terme, et gérer efficacement les seuils grâce aux conseils de performance des bases de données.
Pour en savoir plus, consultez le guide officiel AWS afin de comprendre la compatibilité selon les versions.
Pour filtrer ce qui est enregistré :
Cette configuration vous permet de vous focaliser sur les utilisateurs accédant aux données sensibles. Pour aligner cela avec votre stratégie de sécurité, explorez à quoi servent les audits de données.
Renforcer la visibilité avec les outils AWS
Les données d’audit deviennent plus puissantes lorsqu’elles sont associées aux fonctionnalités d’AWS. Par exemple, l’exportation des journaux d’Aurora vers S3 ou leur traitement via AWS Lambda vous permet de détecter les menaces en temps réel. Aurora fonctionne également bien avec les transformations de masquage AWS DMS pour les migrations en environnement non productif.
Vous avez des problèmes de visibilité ? Voici comment y remédier à l’aide de conseils de journalisation Aurora.
Si vous vous fiez aux outils basés sur SQL, l’interrogation des journaux via information_schema ou les exportations aide à automatiser certaines détections. Cependant, maintenir une logique de règles cohérente de cette manière devient difficile. Envisagez de vous renseigner sur les règles d’audit et les politiques basées sur l’apprentissage afin de rationaliser le processus.
Comment auditer nativement Amazon Aurora MySQL de manière sécurisée
Pour une meilleure précision, combinez le filtrage des utilisateurs avec des pratiques d’accès sécurisées. Évitez d’accorder des droits de superutilisateur aux comptes d’application. Utilisez plutôt l’authentification IAM d’Aurora et des connexions chiffrées.
Envisagez également :
- Activer le TLS entre les clients et Aurora
- Configurer le contrôle d’accès basé sur les rôles pour différentes équipes
- Isoler les charges de travail sensibles en utilisant le routage VPC
Pour auditer efficacement les données sensibles, vous devez disposer d’une visibilité totale. Identifiez et étiquetez les champs tels que ssn, email ou payment_card. Des outils tels que la découverte de données vous aident à analyser les tables Aurora et à identifier les risques.
Les paramètres avancés du plugin d’audit sont décrits dans la référence du plugin d’audit AWS Aurora.
Utiliser DataSunrise pour auditer Amazon Aurora
Les outils natifs fonctionnent, mais le passage à l’échelle de l’audit et de la conformité dans des environnements hybrides requiert souvent davantage. DataSunrise offre une intégration approfondie avec Aurora via un proxy inverse.
Pour connecter DataSunrise à Aurora :
- Déployez une instance de DataSunrise dans le même VPC (ou dans un VPC avec un accès routier).
- Utilisez le point d’accès compatible MySQL d’Aurora comme source de données.
- Activez le mode proxy inverse pour assurer la visibilité du trafic.
- Activez le TLS si la politique l’exige.
Plus de détails sur cette configuration se trouvent dans le guide de déploiement de DataSunrise.
Configuration des règles de journalisation dans DataSunrise
Une fois connecté, configurez les règles :
- Accédez à Audit → Nouvelle règle dans la console
- Choisissez votre base de données Aurora et spécifiez des filtres pour les types d’opérations, les tables ou même les mots-clés SQL
- Appliquez des restrictions aux utilisateurs ou aux adresses IP sources
Découvrez la priorisation des règles afin de garantir que les vérifications critiques soient traitées en premier.
Vous pouvez étiqueter les données personnelles identifiables (PII) ou les informations de santé protégées (PHI) à l’aide de modèles intégrés. DataSunrise prend en charge la conformité HIPAA et d’autres normes grâce à des packs d’audit pré-définis.
Gestion des journaux et des alertes
DataSunrise offre plusieurs méthodes d’exportation :
Syslog ou JSON pour les systèmes SIEM
Amazon S3 pour l’archivage
Tableau de bord web pour une recherche et des filtres en temps réel
Activez les alertes via Slack ou email et associez-les à la génération automatique de rapports pour obtenir des résultats prêts pour l’audit.
Vérifiez les tendances à l’aide de l’historique des activités pour détecter des anomalies comportementales.
Réflexions finales
L’audit dans Amazon Aurora MySQL commence avec le plugin intégré mais gagne en ampleur avec une plateforme flexible telle que DataSunrise. Utilisez les outils natifs pour le suivi des requêtes à bas niveau, puis passez à un système associant des règles sensibles aux utilisateurs, un marquage de conformité et une journalisation centralisée.
Envisagez de construire vos politiques autour d’une piste d’audit de bout en bout alignée avec la réglementation et les besoins de l’entreprise.
Si votre configuration Aurora concerne des données sensibles ou s’étend sur plusieurs environnements, ne vous contentez pas de la journalisation—adoptez des systèmes d’audit intelligents avec automatisation. Pour une démonstration pratique, demandez une démo de DataSunrise afin de voir ses capacités en action.
Ressources utiles
