Come auditare Amazon RDS

Amazon RDS è un potente servizio di database gestito, ma senza un auditing adeguato, può diventare un punto cieco nella tua strategia di sicurezza dei dati. Questo articolo spiega come auditare Amazon RDS in modo efficace, utilizzando sia funzionalità native che strumenti avanzati come DataSunrise. Viene inoltre mostrato come l’audit si integra con la sicurezza basata su GenAI, aiutando le aziende a rimanere conformi e protette in tempo reale.

Perché l’audit è importante per Amazon RDS

L’audit traccia chi ha acceduto alla tua istanza RDS, quando e cosa ha fatto. Questo è essenziale per la conformità, la rilevazione di anomalie e la risposta agli incidenti. Senza adeguati tracciamenti di audit, corri il rischio di non individuare accessi non autorizzati ai dati o modifiche accidentali.

Leggi di più su cronologia dell’attività dei dati e tracciamenti di audit per comprendere perché un audit completo è fondamentale.

Configurazione nativa dell’audit su Amazon RDS

Amazon RDS offre diverse modalità per abilitare l’audit a seconda del motore utilizzato:

• PostgreSQL e MySQL: Abilita il general_log, slow_query_log o log_statement (per PostgreSQL) per tracciare l’attività degli utenti.
• Oracle: Utilizza il Fine-Grained Auditing (FGA) e l’Unified Auditing.
• SQL Server: Sfrutta gli oggetti di audit di SQL Server o gli Extended Events.

Per PostgreSQL:

ALTER SYSTEM SET log_statement = 'all';
SELECT pg_reload_conf();

Per MySQL:

SET GLOBAL general_log = 'ON';

Per centralizzare i log, abilita Amazon RDS all’esportazione dei log su CloudWatch per la visualizzazione e l’invio di avvisi.

Audit e avvisi in tempo reale

I log di RDS possono essere trasmessi a CloudWatch, ma spesso non in tempo reale. Per una rilevazione più rapida, utilizza le notifiche in tempo reale di DataSunrise tramite integrazioni con Slack, Teams o email.

DataSunrise può analizzare le query in tempo reale, confrontarle con le regole di audit e attivare avvisi in caso di comportamenti sospetti come esportazioni eccessive di dati o tentativi di SQL injection.

Scopri come il monitoraggio dell’attività dei database ti offre visibilità sul comportamento degli utenti in produzione.

Aggiungere GenAI al tuo stack di sicurezza

I modelli di intelligenza artificiale generativa possono migliorare la postura di sicurezza quando integrati nei sistemi di audit. Ad esempio, un LLM ottimizzato può analizzare i log SQL e rilevare anomalie nei modelli comportamentali.

Ecco un esempio concettuale che utilizza una tabella di audit in PostgreSQL:

SELECT * FROM audit_log
WHERE query_text LIKE '%SELECT%'
  AND user_name = 'ai_user'
  AND timestamp >= now() - interval '1 hour';

Potresti fornire questi dati ad un modello GenAI per un punteggio contestuale, attivando avvisi se il comportamento si discosta dai parametri conosciuti.

DataSunrise offre analisi del comportamento che supportano questo approccio e possono essere estese con decisioni basate su LLM.

Data Discovery e mappatura della conformità

Prima di effettuare l’audit, è importante sapere cosa auditare. Lo strumento di data discovery di DataSunrise aiuta a identificare campi sensibili (ad esempio, numeri di previdenza sociale, email) in modo da poter creare regole mirate.

Da qui, applica politiche basate sui ruoli per soddisfare i requisiti di GDPR o HIPAA. Il compliance manager automatizza la mappatura dei dati sensibili alle regole di sicurezza e audit.

Mascheramento dinamico dei dati per ambienti live

L’audit da solo non è sempre sufficiente. Dovresti anche limitare ciò che gli utenti vedono durante l’esecuzione delle query. Il mascheramento dinamico sostituisce i valori sensibili in tempo reale senza modificare i dati memorizzati.

Utilizza questo per proteggere i dati personali (PII) da tester, analisti o strumenti di terze parti:

SELECT credit_card_number FROM customers;
-- restituisce XXXX-XXXX-XXXX-1234 per utenti mascherati

Questo può essere applicato tramite politiche di mascheramento DataSunrise, che si integrano con la configurazione del tuo proxy RDS.

Audit avanzato con DataSunrise

DataSunrise si pone tra i tuoi utenti e Amazon RDS, registrando, filtrando e trasformando il traffico in tempo reale. A differenza dei log nativi, offre:

• Log di audit a grana fine
• Protezione contro SQL injection
• Mascheramento in tempo reale
• Correlazione dell’identità degli utenti
• Report di conformità automatizzati

Lo strumento supporta anche oltre 40 piattaforme ed è distribuito tramite reverse proxy o modalità inline.

Conclusione

Sapere come auditare Amazon RDS non significa solo registrare l’attività: si tratta di creare uno strato di sicurezza intelligente, conforme e in tempo reale attorno ai tuoi dati. Gli strumenti nativi sono un buon punto di partenza, ma piattaforme come DataSunrise ti portano al livello successivo con analisi in tempo reale, mascheramento e automazione della conformità.

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