Come eseguire l’audit di Amazon Aurora MySQL?
L’audit del tuo ambiente Amazon Aurora MySQL è essenziale per identificare attività non autorizzate, monitorare le modifiche ai dati sensibili e garantire il rispetto delle normative come il GDPR e il PCI DSS. Che tu sia preoccupato per eventuali violazioni dei dati o semplicemente desideri un controllo maggiore sul comportamento degli utenti, configurare una tracciabilità di audit robusta è fondamentale.
Amazon Aurora MySQL supporta l’auditing nativo attraverso funzionalità integrate e può essere ulteriormente potenziato utilizzando strumenti esterni come DataSunrise. Questo articolo si concentra su come eseguire l’audit nativo di Amazon Aurora MySQL, su come monitorare i dati sensibili e su come estendere tali capacità con avanzati strumenti di logging e gestione della sicurezza.
Scopri di più sui log di audit e su come supportano la conformità e la visibilità negli ambienti Aurora.
Opzioni di audit nativo per Aurora
L’auditing in Aurora MySQL è supportato tramite il plugin di audit di MySQL. Puoi abilitare il plugin server_audit nelle versioni di Aurora che lo supportano. Questo plugin nativo registra query, connessioni e accessi alle tabelle in un formato specifico per Aurora.
Per abilitare l’auditing nativo:
I log di audit vengono memorizzati in CloudWatch, il che consente l’integrazione con altri strumenti di monitoraggio. Puoi visualizzare o esportare questi log per un’analisi a lungo termine e gestire le soglie in modo efficiente utilizzando i consigli sulle prestazioni del database.
Leggi di più nella guida ufficiale AWS per comprendere la compatibilità per versione.
Per filtrare ciò che viene registrato:
Questa configurazione ti permette di concentrarti sugli utenti che accedono a dati sensibili. Per allineare questo aspetto con la tua strategia di sicurezza, esplora a cosa servono gli audit dei dati.
Migliorare la visibilità con gli strumenti AWS
I dati di audit diventano ancora più potenti se abbinati alle funzionalità AWS. Ad esempio, esportare i log di Aurora su S3 o elaborarli tramite AWS Lambda ti consente di rilevare le minacce in tempo reale. Aurora funziona inoltre bene con le trasformazioni di masking di AWS DMS per migrazioni in ambienti non di produzione.
Hai problemi di visibilità? Ecco come risolverli utilizzando i consigli per il logging di Aurora.
Se fai affidamento su strumenti basati su SQL, l’interrogazione dei log attraverso information_schema o le esportazioni aiuta ad automatizzare alcune rilevazioni. Tuttavia, mantenere una logica coerente nelle regole in questo modo diventa difficile. Considera di approfondire le regole di audit e le politiche basate sull’apprendimento per semplificare il processo.
Come eseguire l’audit nativo di Amazon Aurora MySQL in modo sicuro
Per una maggiore precisione, combina il filtraggio degli utenti con pratiche di accesso sicuro. Evita di concedere diritti di superutente agli account applicativi. Invece, sfrutta l’autenticazione IAM di Aurora e le connessioni crittografate.
Considera inoltre:
- Abilitare il TLS tra client e Aurora
- Configurare il controllo degli accessi basato sui ruoli per i diversi team
- Isolare i carichi di lavoro sensibili utilizzando il routing VPC
Per eseguire efficacemente l’audit dei dati sensibili, è necessaria una visibilità completa. Identifica ed etichetta campi come ssn, email o payment_card. Strumenti come la data discovery aiutano a scansionare le tabelle di Aurora e a etichettare il rischio.
I parametri avanzati del plugin per l’auditing sono descritti nel riferimento del plugin di audit di AWS Aurora.
Utilizzare DataSunrise per eseguire l’audit di Amazon Aurora
Gli strumenti nativi funzionano, ma scalare l’audit e la conformità in ambienti ibridi richiede spesso di più. DataSunrise offre un’integrazione approfondita con Aurora tramite reverse proxy.
Per collegare DataSunrise ad Aurora:
- Distribuisci un’istanza di DataSunrise nella stessa VPC (o in una con accesso al routing).
- Utilizza l’endpoint compatibile con MySQL di Aurora come fonte dati.
- Attiva la modalità reverse proxy per la visibilità del traffico.
- Abilita TLS se richiesto dalla politica.
Ulteriori dettagli su questa configurazione sono disponibili nella guida all’implementazione di DataSunrise.
Configurazione delle regole di logging in DataSunrise
Una volta connesso, configura le regole:
- Vai su Audit → Nuova Regola nella console
- Scegli il tuo database Aurora e specifica filtri per tipi di operazioni, tabelle o anche parole chiave SQL
- Applica restrizioni agli utenti o agli IP di origine
Scopri di più sulla prioritizzazione delle regole per assicurarti che i controlli critici vengano elaborati per primi.
Puoi etichettare PII o PHI utilizzando i modelli predefiniti. DataSunrise supporta la conformità HIPAA e altri standard attraverso pacchetti di audit predefiniti.
Gestione dei log e degli avvisi
DataSunrise offre molteplici modalità di esportazione:
Syslog o JSON per i sistemi SIEM
Amazon S3 per l’archiviazione
Dashboard web per la ricerca e il filtraggio in tempo reale
Abilita avvisi tramite Slack o email e abbinali alla generazione automatizzata di report per ottenere output pronti per l’audit.
Verifica le tendenze utilizzando la cronologia delle attività per rilevare eventuali anomalie comportamentali.
Considerazioni finali
L’audit in Amazon Aurora MySQL inizia con il plugin integrato, ma scala al meglio con una piattaforma flessibile come DataSunrise. Utilizza gli strumenti nativi per il monitoraggio dettagliato delle query, quindi passa a regole consapevoli degli utenti, tagging di conformità e log centralizzati.
Considera di strutturare le tue politiche attorno a una tracciabilità end-to-end dell’audit in linea con le normative e le esigenze aziendali.
Se il tuo ambiente Aurora gestisce dati sensibili o abbraccia ambienti diversificati, non fermarti alla semplice registrazione dei log: adotta sistemi di audit intelligenti con automazione. Per una dimostrazione pratica, richiedi una demo di DataSunrise e scopri le sue capacità in azione.
Risorse utili
