Come garantire la conformità per Google Cloud SQL

Le organizzazioni che utilizzano Google Cloud SQL gestiscono workload critici che devono essere in linea con framework quali GDPR, HIPAA e PCI DSS. Raggiungere la conformità significa fare più che mettere in sicurezza l’infrastruttura; occorre adottare pratiche robuste di audit, mascheramento e monitoraggio. Questo articolo esplora come garantire la conformità per Google Cloud SQL combinando funzionalità native con DataSunrise.

Perché la conformità è importante in Google Cloud SQL

La conformità protegge i dati sensibili, riduce il rischio regolamentare e costruisce fiducia. Google Cloud SQL offre istanze gestite di MySQL, PostgreSQL e SQL Server, ma per adempiere agli obblighi è necessario un approccio strutturato: monitoraggio delle attività, applicazione del mascheramento dei dati, individuazione dei campi sensibili, applicazione di policy di sicurezza e validazione rispetto agli standard.

Per ulteriori informazioni, veda la panoramica sulla sicurezza e conformità di Cloud SQL fornita da Google.

Capacità native di Audit in Google Cloud SQL

Google Cloud SQL si integra con Cloud Audit Logs per registrare attività quali tentativi di connessione, modifiche alla configurazione e query. I log possono essere esportati su Cloud Logging o su BigQuery per analisi a lungo termine.

Abilitare i log di Audit

-- Esempio per istanza PostgreSQL
CREATE EXTENSION pgaudit;
ALTER SYSTEM SET pgaudit.log = 'all';
ALTER SYSTEM SET pgaudit.log_catalog = on;
SELECT pg_reload_conf();

Questo assicura una cattura completa delle attività. Con pipeline di esportazione, le organizzazioni possono memorizzare i dati su Cloud Storage per rispettare le policy di retention.

Controlli basati sui Ruoli

Limitare l’accesso ai log tramite ruoli Cloud IAM, come roles/logging.viewer. Accoppiare ciò con controlli a livello SQL come il role-based access control per una visibilità granulare.

Limitazioni Native

Nonostante la loro efficacia, i log nativi mancano di funzionalità quali il Mascheramento Dinamico dei Dati e la scoperta automatizzata. Richiedono inoltre sforzi per correlare gli eventi su più istanze, lasciando potenzialmente delle lacune nella copertura della conformità.

DataSunrise per una Conformità Avanzata

DataSunrise potenzia la sicurezza di Cloud SQL operando come un proxy. Esso introduce analisi in tempo reale, controlli automatizzati e reportistica semplificata per la conformità.

Audit in Tempo Reale

DataSunrise fornisce il database activity monitoring in tempo reale, evidenziando anomalie come esportazioni non autorizzate o tentativi di login falliti ripetuti. Ciò riduce i tempi di risposta rispetto alla revisione statica dei log.

Mascheramento Dinamico dei Dati

I valori sensibili vengono protetti con il mascheramento dinamico dei dati. Ad esempio:

MASKING RULE ON employees.ssn
USERS group support_team
MASK AS 'XXX-XX-####';

Il mascheramento preserva la fruibilità per i team di supporto senza esporre gli identificatori in chiaro.

Scoperta Automatica

Il motore di data discovery individua i campi sensibili in nuovi schemi, riducendo la configurazione manuale e garantendo che i nuovi workload rimangano conformi.

Reportistica Unificata per la Conformità

Il Compliance Manager fornisce report pronti all’uso mappati a GDPR, HIPAA e PCI DSS, eliminando la compilazione manuale e dispendiosa di evidenze di audit.

Considerazioni sulla Sicurezza

Mettere in sicurezza Cloud SQL richiede diverse misure: imporre TLS, applicare il principio del least privilege agli account e monitorare possibili attacchi come SQL injection. DataSunrise integra tali misure con continuous data protection e allarmi automatizzati.

Ricapitolando

Una solida strategia di conformità per Google Cloud SQL combina:

• Log di audit nativi e configurazione SQL (ad esempio, pgaudit)
• Controlli di accesso basati su IAM ed encryption
• DataSunrise per audit, mascheramento, scoperta e reportistica in tempo reale

Questo approccio a doppio livello garantisce sia una visibilità di base sia una preparazione avanzata per la conformità.

Conclusione

Garantire la conformità per Google Cloud SQL significa allineare gli strumenti nativi con soluzioni di monitoraggio avanzate. I log di audit nativi offrono visibilità, mentre DataSunrise aggiunge automazione e intelligenza. Insieme, aiutano le organizzazioni ad affrontare le crescenti esigenze di conformità e a proteggere in modo efficace i dati sensibili.