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Améliorer la Sécurité des Données avec le Masquage de Données dans Amazon Aurora

Améliorer la Sécurité des Données avec le Masquage de Données dans Amazon Aurora

Introduction

Le vendredi 19 juillet 2024, une mise à jour du système de sécurité CrowdStrike a causé une perturbation significative dans la communauté de la cybersécurité. Notamment, de nombreux aéroports affectés par cet incident ont dû revenir aux opérations de check-in manuel. Cet événement souligne la nature critique de la sécurité des infrastructures et les conséquences potentielles des cyberattaques ou des défaillances du système. Il met en lumière un point crucial : le traitement des données doit se poursuivre, quelles que soient les circonstances. Dans cet article, nous explorons le masquage de données pour Amazon Aurora, une stratégie clé pour maintenir la sécurité des données et la continuité des opérations.

Pour les utilisateurs d’Amazon Aurora, il est essentiel de mettre en œuvre des techniques de masquage de données robustes pour protéger les données sensibles et maintenir la conformité réglementaire.

Cet article explorera les bases du masquage de données pour Amazon Aurora, y compris les capacités natives d’AWS Aurora et les solutions tierces comme DataSunrise. Nous plongerons dans le concept du masquage dynamique et fournirons des étapes pratiques pour créer une instance DataSunrise pour une protection renforcée des données.

Comprendre le Masquage de Données dans Amazon Aurora

Qu’est-ce que le Masquage de Données ?

Le masquage de données est une technique de sécurité qui remplace les données sensibles par des informations réalistes mais fictives. Ce processus garantit que les détails confidentiels restent protégés tout en maintenant la convivialité des données pour les tests, le développement ou l’analyse.

Capacités de Masquage de Données Natives d’Amazon Aurora

Amazon Aurora, un puissant service de base de données relationnelle, offre des fonctionnalités de masquage de données intégrées. Ces outils aident les utilisateurs à protéger efficacement les informations sensibles. Voici un bref aperçu des capacités de masquage de données d’Aurora :

Chiffrement au niveau de la colonne : Aurora vous permet de chiffrer des colonnes spécifiques contenant des données sensibles.
Masquage dynamique des données : Aurora prend en charge le masquage en temps réel des données en fonction des rôles et des permissions des utilisateurs.

Exemple de Masquage Natif

Pour créer un masquage dynamique dans Aurora PostgreSQL avec des fonctions personnalisées, créons une table d’exemple, un utilisateur, accordons des permissions et la fonction personnalisée :

CREATE DATABASE mytestdb;
CREATE USER user1 WITH PASSWORD 'pass';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mytestdb TO user1;

CREATE TABLE MOCK_DATA (
    id INT,
    first_name VARCHAR(50),
    last_name VARCHAR(50),
    email VARCHAR(50),
    phone VARCHAR(50),
    ip_address VARCHAR(20)
);
GRANT ALL PRIVILEGES ON TABLE MOCK_DATA TO user1;

INSERT INTO MOCK_DATA (id, first_name, last_name, email, phone, ip_address)
VALUES
    (1, 'Roana', 'Houseley', '[email protected]', '600-318-8403', '134.236.96.231'),
    (2, 'Joni', 'Renbold', '[email protected]', '217-158-4073', '232.255.48.239'),
    (3, 'Anna-diane', 'Blackader', '[email protected]', '778-730-4651', '108.25.102.249'),
    (4, 'Leonore', 'Sharpling', '[email protected]', '634-506-0483', '10.202.61.242'),
    (5, 'Bobbee', 'Steven', '[email protected]', '336-531-1034', '161.168.66.101'),
    (6, 'Siegfried', 'Alexandrou', '[email protected]', '636-273-5011', '83.198.21.252'),
    (7, 'Reena', 'Penas', '[email protected]', '928-513-0275', '194.25.234.254'),
    (8, 'Genevieve', 'Heisman', '[email protected]', '862-883-4168', '186.159.54.135'),
    (9, 'Leshia', 'Mitchall', '[email protected]', '475-791-3864', '58.237.134.245'),
    (10, 'Shandy', 'Haxley', '[email protected]', '741-167-8958', '205.143.56.68');

-- Créer une fonction pour masquer les données
CREATE OR REPLACE FUNCTION mask_phone_number(phone_number text)
RETURNS text AS $$
BEGIN
    RETURN CONCAT('XXX-XXX-', RIGHT(phone_number, 4));
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

Lors de la connexion à la base de données avec le superutilisateur postgres ou le compte user1, vous remarquerez une différence significative dans l’apparence des données en raison des règles de masquage appliquées. Par exemple, lors de l’accès à Aurora PostgreSQL via un client comme DBeaver, l’utilisateur postgres verra les numéros de téléphone non masqués dans leur format d’origine. Voici un exemple de l’apparence d’un numéro de téléphone non masqué :

Et les données masquées pour l’utilisateur non privilégié user1 apparaissent comme suit :

Renforcer la Protection des Données avec DataSunrise

Bien que les capacités natives d’Aurora soient utiles, des solutions tierces comme DataSunrise offrent des fonctionnalités plus avancées pour un masquage de données complet.

Qu’est-ce que DataSunrise ?

DataSunrise est une puissante plateforme de sécurité des bases de données qui fournit des fonctionnalités avancées de protection des données, y compris le masquage dynamique des données, pour divers systèmes de base de données, y compris Amazon Aurora.

Créer une Instance DataSunrise pour le Masquage Dynamique

Pour mettre en œuvre un masquage dynamique à l’aide de DataSunrise, suivez ces étapes :

Connectez-vous à Aurora : Configurez une connexion entre DataSunrise et votre base de données Aurora.

L’image suivante illustre l’instance de la base de données Aurora PostgreSQL dans DataSunrise.

Définissez les règles de masquage : Créez des règles spécifiant quelles données doivent être masquées et comment.
Appliquez le masquage : Activez les règles de masquage pour votre base de données cible.
Vérifiez les résultats : Interrogez la base de données pour confirmer que les données sensibles sont correctement masquées.

Comprendre le Masquage Dynamique

Le masquage dynamique est une technique de protection des données en temps réel qui masque les informations sensibles à la volée lorsqu’elles sont interrogées. Contrairement au masquage statique, qui altère de manière permanente les données, le masquage dynamique préserve les données d’origine tout en présentant des résultats masqués aux utilisateurs non autorisés.

Les avantages du masquage dynamique incluent :

Flexibilité dans l’application de différentes règles de masquage en fonction des rôles des utilisateurs
Pas besoin de créer des copies distinctes de la base de données pour différents niveaux d’accès
Capacité à modifier rapidement les règles de masquage sans altérer les données sous-jacentes

Meilleures Pratiques pour le Masquage de Données dans Amazon Aurora

Pour assurer un masquage efficace des données pour Amazon Aurora, considérez ces meilleures pratiques :

Identifiez les données sensibles : Auditez régulièrement votre base de données pour identifier et classer les informations sensibles.
Utilisez des techniques de masquage appropriées : Choisissez des méthodes de masquage adaptées à vos types de données et vos exigences en matière de sécurité.
Implémentez un contrôle d’accès basé sur les rôles : Combinez le masquage des données avec des contrôles d’accès robustes pour une sécurité renforcée.
Testez et mettez à jour régulièrement : Passez en revue et mettez à jour périodiquement vos règles de masquage pour faire face aux nouvelles menaces de sécurité.
Maintenez la cohérence des données : Assurez-vous que les données masquées restent cohérentes dans les tables et bases de données associées.

Conformité Réglementaire et Masquage de Données

Le masquage de données joue un rôle crucial dans la réponse à diverses exigences réglementaires. Certaines réglementations clés qui mettent l’accent sur la protection des données incluent :

Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD)
Loi sur la Portabilité et la Responsabilité en matière d’Assurance Maladie (HIPAA)
Norme de Sécurité des Données de l’Industrie des Cartes de Paiement (PCI DSS)

En mettant en œuvre des techniques de masquage de données robustes dans Amazon Aurora, les organisations peuvent réduire considérablement le risque de non-conformité et les pénalités potentielles.

Conclusion

Le masquage de données pour Amazon Aurora est une pratique essentielle pour protéger les informations sensibles et assurer la conformité réglementaire. Bien qu’Aurora offre des capacités de masquage natives, des solutions avancées comme DataSunrise fournissent une protection plus complète grâce au masquage dynamique et à d’autres fonctionnalités de sécurité.

En mettant en œuvre des stratégies efficaces de masquage de données, les organisations peuvent protéger leurs données sensibles, maintenir la conformité et atténuer les risques associés aux violations de données.

DataSunrise offre des outils conviviaux et de pointe pour la sécurité des bases de données, y compris des fonctionnalités de audit et de découverte des données. Pour découvrir la puissance de DataSunrise de première main, visitez notre site web pour une démonstration en ligne et découvrez comment nous pouvons améliorer votre stratégie de protection des données Amazon Aurora.