Journal d’Audit de Google Cloud SQL
Introduction
Un journal d’audit de Google Cloud SQL enregistre qui a fait quoi, où et quand dans votre environnement de base de données. Il capture des événements tels que les connexions, les requêtes, les modifications de schéma et les changements d’autorisations, vous offrant ainsi la visibilité nécessaire pour sécuriser les données, attester de la conformité et mener des enquêtes sur les incidents.
Google Cloud SQL propose des fonctionnalités natives de journalisation d’audit via ses moteurs de base de données supportés (MySQL, PostgreSQL, et SQL Server) ainsi que le service Cloud Audit Logs de Google Cloud. Bien que cela fournisse une base solide, l’association avec DataSunrise apporte un contrôle granulaire, des alertes en temps réel et l’automatisation de la conformité.
Pourquoi les journaux d’audit de Google Cloud SQL sont importants
- Sécurité – Détectez les requêtes suspectes, les tentatives de connexion échouées et les comportements anormaux avant qu’ils ne s’aggravent.
- Conformité – Démontrez le respect de normes telles que RGPD, HIPAA, PCI DSS et SOX.
- Vision opérationnelle – Tenez les utilisateurs responsables, résolvez les problèmes de performance et créez un enregistrement clair pour les enquêtes médico-légales.
Sans un journal d’audit fiable, les organisations s’exposent au risque de violations non détectées, de preuves de conformité incomplètes et d’une réponse aux incidents plus lente.
Capacités natives du journal d’audit de Google Cloud SQL
Google Cloud SQL combine les fonctionnalités d’audit propres aux bases de données avec la journalisation et la surveillance au niveau de la plateforme Google Cloud.
Journalisation d’audit native par moteur :
| Moteur | Fonctionnalités d’audit natives | Intégration Cloud |
|---|---|---|
| MySQL | general_log pour toutes les requêtes, slow_query_log pour la performance | Cloud Audit Logs, export vers Cloud Storage / BigQuery |
| PostgreSQL | pg_stat_statements pour les statistiques de requêtes, collecteur de logs pour l’activité | Cloud Audit Logs, export vers Cloud Storage / BigQuery |
| SQL Server | SQL Server Audit pour les groupes d’événements, connexions, modifications DDL/DML | Cloud Audit Logs, export vers Cloud Storage / BigQuery |
Les administrateurs peuvent consulter les Cloud Audit Logs directement dans la console Google Cloud, ou les exporter vers BigQuery pour une analyse approfondie.

Exemple : Configuration et visualisation des journaux d’audit de Google Cloud SQL
Partie 1 — Activation de l’audit SQL Server dans Google Cloud SQL
Vous pouvez configurer l’audit natif de SQL Server pour capturer des événements essentiels :
CREATE SERVER AUDIT GCloudAudit
TO FILE (FILEPATH = '/var/opt/mssql/audit', MAXSIZE = 50 MB);
ALTER SERVER AUDIT GCloudAudit WITH (STATE = ON);
CREATE SERVER AUDIT SPECIFICATION AuditLoginFailures
FOR SERVER AUDIT GCloudAudit
ADD (FAILED_LOGIN_GROUP)
WITH (STATE = ON);
CREATE DATABASE AUDIT SPECIFICATION AuditTransactions
FOR SERVER AUDIT GCloudAudit
ADD (SELECT ON dbo.transactions BY public)
WITH (STATE = ON);
Visualisez les journaux capturés :
SELECT *
FROM sys.fn_get_audit_file('/var/opt/mssql/audit/*.sqlaudit', NULL, NULL);
Partie 2 — Exploration des journaux dans la console Google Cloud
Ouvrez le Logs Explorer et définissez
resource.typesurcloudsql_database.
Sélection de la ressource Cloud SQL Database dans Google Cloud Logs Explorer pour filtrer les résultats du journal d’audit pour une instance spécifique. Filtrez par l’ID de votre instance et sélectionnez un type de journal (par exemple,
sqlserver.err).
Vue de Logs Explorer montrant les journaux d’erreurs de SQL Server d’une instance Cloud SQL, incluant les événements de démarrage, d’arrêt et de récupération de base de données.
Appliquez des filtres par nom de journal ou par gravité pour affiner les résultats.

Filtrage des journaux d’audit dans Google Cloud Logs Explorer par catégories de nom de journal pour restreindre les événements liés à la base de données.
Cette approche combinée vous permet à la fois de capturer des événements au niveau de SQL Server et de les analyser via l’interface de journalisation de Google Cloud pour une enquête rapide et un rapport de conformité.
De la journalisation native à la sécurité avancée
Grâce à la configuration d’audit de SQL Server et à Logs Explorer de Google Cloud, vous obtenez une base fiable pour suivre l’activité. Cette combinaison vous permet de capturer les tentatives de connexion, l’exécution de requêtes, les modifications de schéma et les messages système — le tout étant stocké de manière sécurisée et exportable vers BigQuery ou Cloud Storage pour une analyse complémentaire.
Cependant, ces capacités natives présentent des limites. Les alertes ne sont pas générées en temps réel, des données sensibles peuvent apparaître dans les journaux sans être masquées, et la corrélation de l’activité sur plusieurs instances peut nécessiter un effort manuel. La génération de rapports de conformité demeure également un processus en grande partie manuel.
C’est ici qu’intervient DataSunrise — en étendant la journalisation native avec des règles granulaires, une détection en temps réel, un masquage et un support automatisé pour la conformité.
Capacités comparatives : SQL Server natif + Google Cloud vs. DataSunrise
L’audit natif de SQL Server dans Google Cloud SQL offre une base solide, mais certaines fonctionnalités sont limitées ou entièrement absentes. DataSunrise étend ces capacités pour en faire une véritable plateforme de sécurité et de conformité.
| Fonctionnalité | SQL Server natif + Google Cloud SQL | Amélioration avec DataSunrise |
|---|---|---|
| Journalisation des événements | Oui – connexions, requêtes, modifications de schéma | Ajoute des règles granulaires pour des utilisateurs, adresses IP, types de requêtes spécifiques |
| Intégration avec Cloud Audit Logs | Oui | Tableau de bord centralisé pour plusieurs instances |
| Alertes en temps réel | Non | Oui – notifications instantanées par email, Slack, SIEM |
| Masquage des données dans les journaux | Non | Oui – masquage dynamique pour les données personnelles, médicales et financières |
| Rapports de conformité | Exportation et formatage manuels | Rapports automatisés prêts pour l’audit (RGPD, HIPAA, PCI DSS, SOX) |
| Corrélation inter-instances | Limitée | Corrélation complète entre toutes les bases de données surveillées |
| Analyse des journaux | Exportation vers BigQuery ou SIEM | Analyses intégrées avec filtrage basé sur des règles |
Découvrez DataSunrise en action
Voici des exemples illustrant à quoi ressemblent ces capacités améliorées dans l’interface DataSunrise :
Création de règles d’audit – Définissez des règles précises pour suivre des opérations, objets ou utilisateurs spécifiques.

Configuration d’une règle d’audit dans DataSunrise pour suivre l’activité d’une instance SQL Server spécifique dans Google Cloud SQL en se basant sur des filtres d’utilisateur, de proxy et de groupe d’application.
Masquage dynamique des données – Masquez en temps réel les champs sensibles afin de protéger les données personnelles, médicales ou financières.

Mise en place d’une règle de masquage dynamique dans DataSunrise pour dissimuler les informations sensibles relatives aux dates et aux comptes dans une base de données Google Cloud SQL.
Rapports de conformité – Générez des rapports d’audit prêts à être soumis pour les principales normes réglementaires.

Exécution d’une analyse périodique de découverte de données dans DataSunrise pour générer des rapports de conformité pour le RGPD, la HIPAA et le PCI DSS.
Applications pratiques et conseils de mise en œuvre
| Cas d’utilisation | Comment l’appliquer |
|---|---|
| Investigation des schémas d’accès suspects | Activez une journalisation détaillée des connexions et des requêtes dans l’audit SQL Server. Dans DataSunrise, créez des règles d’alerte pour les connexions échouées suivies de requêtes inhabituelles. |
| Vérification de la conformité lors des audits | Conservez les journaux dans Cloud Storage avec des règles de cycle de vie. Utilisez les rapports de conformité de DataSunrise pour répondre aux exigences du RGPD, HIPAA, PCI DSS et SOX. |
| Suivi des modifications dans les données financières | Auditez les commandes INSERT, UPDATE et DELETE sur les tables sensibles. Appliquez un masquage dynamique pour dissimuler les champs sensibles dans les rapports. |
| Analyse du comportement inter-instances | Exportez les journaux vers BigQuery pour une corrélation de base. Utilisez le tableau de bord de DataSunrise pour identifier des schémas à travers les environnements de production, de préproduction et de reporting. |
| Analyse médico-légale post-incident | Conservez l’intégralité des journaux après une brèche. Corrélez les horodatages, adresses IP et instructions SQL pour reconstituer la séquence complète des événements. |
Conclusion
Un journal d’audit de Google Cloud SQL est essentiel pour détecter les problèmes de sécurité, assurer la conformité et maintenir la transparence opérationnelle. SQL Server natif et Google Cloud SQL offrent une base performante, mais DataSunrise transforme ces journaux en informations exploitables avec des alertes en temps réel, le masquage, l’automatisation de la conformité et la corrélation inter-instances.
En combinant ces deux approches, vous obtenez une visibilité complète sur l’activité de la base de données tout en réduisant la charge de travail manuelle et en renforçant votre posture de sécurité.
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