Strumenti di Audit Amazon RDS

Amazon RDS è ampiamente utilizzato per supportare applicazioni con dati strutturati e infrastrutture scalabili. Con l’adozione di GenAI da parte delle organizzazioni, la sicurezza e la verifica di queste fonti di dati diventano fondamentali. Questo articolo esplora come gli Strumenti di Audit Amazon RDS consentano il monitoraggio in tempo reale, il mascheramento dinamico, la scoperta dei dati e la gestione della conformità per i carichi di lavoro GenAI.

Analizzeremo sia le funzionalità native di RDS che come DataSunrise ne rafforzi queste capacità, in particolare per ambienti ad alto rischio che coinvolgono informazioni personali identificabili (PII) e insiemi di dati sensibili utilizzati nei sistemi di intelligenza artificiale.

Perché GenAI ha bisogno di controlli di audit specializzati

I modelli GenAI, come RAG (Retrieval-Augmented Generation), accedono frequentemente a dati vettorializzati o strutturati archiviati in RDS per arricchire le loro risposte. Ciò comporta rischi quali l’accesso non autorizzato a informazioni sensibili, l’iniezione di prompt o SQL injection tramite interfacce API e la mancanza di chiarezza su quali query abbiano esposto quali dati.

Ad esempio, un utente potrebbe chiedere a un modello di intelligenza artificiale:

SELECT email, ssn FROM customers WHERE city='Berlin';

Se questa query è incorporata in una ricerca vettoriale, può essere difficile da rilevare. Ecco perché sono necessari strumenti di audit che vadano oltre i semplici log e traccino l’attività reale dei dati.

Configurazione nativa dell’audit in Amazon RDS

Amazon RDS supporta funzioni di audit di base tramite i log del motore del database (ad es. pgaudit di PostgreSQL, log generali di MySQL). Questi log vengono scritti su Amazon CloudWatch o scaricati tramite la console RDS.

In PostgreSQL, è possibile abilitare l’audit con:

CREATE EXTENSION pgaudit;
ALTER SYSTEM SET pgaudit.log = 'read, write';

Una volta che i log sono centralizzati in CloudWatch, i team possono iniziare ad analizzare i modelli di accesso. Tuttavia, questi log non sono in tempo reale, non supportano il mascheramento dei dati in modo nativo e richiedono la correlazione manuale con utenti o applicazioni.

DataSunrise come proxy avanzato per l’audit di RDS

DataSunrise viene implementato come proxy inverso tra le applicazioni e RDS, catturando ogni query SQL, l’identità dell’utente e il risultato. Ciò consente funzionalità di audit che vanno ben oltre i log nativi. Diventa possibile l’invio di avvisi in tempo reale, aiutando i team di sicurezza a rispondere immediatamente agli accessi non autorizzati. Il mascheramento dinamico nasconde campi sensibili come numeri di previdenza sociale e stipendi in base ai ruoli degli utenti. Grazie alla scoperta dei dati, lo strumento esamina interi database e classifica le colonne sensibili. Le organizzazioni possono allineare questo controllo dei dati con framework come GDPR, HIPAA e PCI DSS.

Con i carichi di lavoro GenAI, diventa particolarmente prezioso impostare regole di audit per tracciare i prompt che accedono a tabelle protette, applicare politiche di mascheramento per i campi critici e segnalare modelli di utilizzo insoliti tramite analisi del comportamento.

Monitoraggio in tempo reale e risposta agli incidenti

DataSunrise invia notifiche in tempo reale tramite Slack, Teams o email quando viene rilevata un’attività sospetta. Ad esempio, se un modello di intelligenza artificiale interroga informazioni sensibili al di fuori degli orari lavorativi regolari, il sistema può attivare immediatamente un avviso. I report per auditor o team di conformità possono essere generati automaticamente per supportare revisioni periodiche.

Mascheramento e controllo degli accessi

Il mascheramento dei dati è cruciale quando sviluppatori o sistemi GenAI necessitano di accesso a dati simili a quelli di produzione. A differenza del mascheramento nativo di RDS, che manca di granularità, DataSunrise supporta il mascheramento dinamico basato sui ruoli e il mascheramento in-place per ambienti di staging. Le regole di mascheramento personalizzate possono essere definite utilizzando espressioni regolari o politiche basate su token, offrendo un controllo preciso su ciò che ogni ruolo può visualizzare. Questo protegge i dati personali e finanziari anche durante l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale.

Scoperta dei dati orientata a GenAI

I dati sensibili non sono sempre etichettati chiaramente, specialmente nelle applicazioni basate su GenAI in cui prompt ed embedding generano nuovi tipi di tabelle o memorizzano log in modo dinamico. Gli strumenti di scoperta di DataSunrise permettono ai team di esaminare le istanze RDS e rilevare informazioni personali, finanziarie o regolamentate, etichettandole automaticamente. Questa etichettatura migliora la visibilità e aiuta a costruire una struttura di classificazione affidabile per l’audit e il mascheramento.

Applicazione della sicurezza e della conformità

Oltre a fornire visibilità, DataSunrise aggiunge controllo. Grazie a una stretta integrazione con le politiche di sicurezza, il mascheramento e i controlli degli accessi basati sui ruoli, applica la conformità normativa. Minacce come SQL injection e enumerazioni non autorizzate possono essere rilevate e bloccate. Questi eventi vengono registrati, analizzati e integrati nei flussi di lavoro per la conformità tramite report automatizzati. I team possono condurre indagini utilizzando audit trail completi, preservando il contesto per revisioni forensi.

Esempio pratico di implementazione

Considera un chatbot di intelligenza artificiale per il settore sanitario che estrae informazioni strutturate da RDS per rispondere alle domande sull’assicurazione dei pazienti. Con DataSunrise in funzione, ogni prompt viene registrato e associato ai dati esatti a cui è stato effettuato l’accesso. Le colonne sensibili, come le diagnosi, sono mascherate dinamicamente a meno che non venga esplicitamente concesso l’accesso. I log di audit possono essere filtrati in base all’origine del prompt, al momento, all’utente o all’indirizzo IP. Report mensili di conformità vengono generati e condivisi con i team di rischio, garantendo l’allineamento con le politiche e la visibilità sulle operazioni dell’IA.

Risorse esterne per ulteriori approfondimenti

• Migliori pratiche di sicurezza per AWS RDS
• OWASP Top 10 per applicazioni LLM
• Rilevamento delle SQL Injection da DataSunrise
• Sicurezza ispirata ai dati

Considerazioni finali

Poiché gli strumenti GenAI si affidano sempre più a dati in tempo reale provenienti da fonti strutturate come Amazon RDS, i tradizionali log di audit non sono sufficienti. Utilizzando sia le funzionalità native che strumenti di audit Amazon RDS come DataSunrise, le organizzazioni ottengono visibilità, applicano la conformità e prevengono perdite di dati legate all’IA.

L’audit non è più solo una formalità. È la tua linea di difesa attiva per le operazioni GenAI.

Per ulteriori approfondimenti, consulta la nostra guida sul Monitoraggio dell’Attività del Database oppure approfondisci la Guida all’Audit.