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Registro di Audit di Google Cloud SQL

Introduzione

Un Registro di Audit di Google Cloud SQL registra chi ha fatto cosa, dove e quando nel Suo ambiente di database. Esso cattura eventi quali login, query, modifiche agli schemi e variazioni dei permessi, offrendo la visibilità necessaria per proteggere i dati, dimostrare la conformità e indagare sugli incidenti.

Google Cloud SQL offre funzionalità native di audit logging tramite i motori di database supportati (MySQL, PostgreSQL e SQL Server) e il servizio Cloud Audit Logs di Google Cloud. Pur fornendo una base solida, l’integrazione con DataSunrise aggiunge controllo granulare, avvisi in tempo reale e automazione per la conformità.

Perché i Log di Audit di Google Cloud SQL Sono Importanti

  • Sicurezza – Rilevi query sospette, tentativi di login falliti e comportamenti anomali prima che possano evolversi in problematiche maggiori.
  • Conformità – Dimostri l’aderenza a standard quali GDPR, HIPAA, PCI DSS e SOX.
  • Monitoraggio Operativo – Ritenga gli utenti responsabili, risolva problemi di performance e crei un registro chiaro per indagini forensi.

Senza un registro di audit affidabile, le organizzazioni rischiano violazioni non rilevate, prove incomplete di conformità e una risposta agli incidenti più lenta.

Capacità Nativa del Registro di Audit di Google Cloud SQL

Google Cloud SQL combina le funzionalità native di auditing del database con il logging e il monitoraggio a livello di piattaforma di Google Cloud.

Audit logging supportato per motore:

MotoreFunzionalità di Audit NativaIntegrazione Cloud
MySQLgeneral_log per tutte le query, slow_query_log per le prestazioniCloud Audit Logs, esportazione in Cloud Storage / BigQuery
PostgreSQLpg_stat_statements per statistiche delle query, logging collector per l’attivitàCloud Audit Logs, esportazione in Cloud Storage / BigQuery
SQL ServerSQL Server Audit per gruppi di eventi, login, modifiche DDL/DMLCloud Audit Logs, esportazione in Cloud Storage / BigQuery

Gli amministratori possono visualizzare i Cloud Audit Logs direttamente nella Google Cloud Console oppure esportarli in BigQuery per un’analisi approfondita.

Interfaccia di Google Cloud BigQuery con il menu di navigazione a sinistra aperto, contenente opzioni per Studio, Trasferimenti Dati, Monitoraggio e altri strumenti di amministrazione.
Interfaccia di Google Cloud BigQuery che mostra le opzioni di navigazione nel menu a sinistra, inclusi Studio, Trasferimenti Dati, Monitoraggio e altri strumenti di amministrazione.

Esempio: Configurazione e Visualizzazione dei Log di Audit di Google Cloud SQL

Parte 1 — Abilitare l’Audit di SQL Server in Google Cloud SQL
È possibile configurare l’audit nativo di SQL Server per catturare eventi chiave:

CREATE SERVER AUDIT GCloudAudit
TO FILE (FILEPATH = '/var/opt/mssql/audit', MAXSIZE = 50 MB);
ALTER SERVER AUDIT GCloudAudit WITH (STATE = ON);

CREATE SERVER AUDIT SPECIFICATION AuditLoginFailures
FOR SERVER AUDIT GCloudAudit
ADD (FAILED_LOGIN_GROUP)
WITH (STATE = ON);

CREATE DATABASE AUDIT SPECIFICATION AuditTransactions
FOR SERVER AUDIT GCloudAudit
ADD (SELECT ON dbo.transactions BY public)
WITH (STATE = ON);

Visualizzi i log catturati:

SELECT * 
FROM sys.fn_get_audit_file('/var/opt/mssql/audit/*.sqlaudit', NULL, NULL);

Parte 2 — Esplorare i Log nella Google Cloud Console

  1. Apra Logs Explorer e imposti resource.type su cloudsql_database.

    Interfaccia di selezione della risorsa in Google Cloud Logs Explorer con la risorsa Cloud SQL Database evidenziata.
    Selezione della risorsa Cloud SQL Database in Google Cloud Logs Explorer per filtrare i risultati dei log di audit per una specifica istanza.
  2. Filtri per ID della Sua istanza e selezioni un tipo di log (ad es., sqlserver.err).

    Logs Explorer che visualizza i log di errore di SQL Server con colonne per timestamp, gravità e riepilogo.
    Vista di Logs Explorer che mostra i log di errore di SQL Server da un’istanza Cloud SQL, inclusi eventi di avvio, arresto e recupero del database.
  1. Applichi filtri per nome del log o gravità per restringere i risultati.

    Pannello di filtro di Logs Explorer per selezionare specifici nomi di log, come eventi di manutenzione e output della porta seriale.
    Filtraggio dei log di audit in Google Cloud Logs Explorer per nome dei log, restringendo gli eventi legati al database.

Questo approccio combinato consente di catturare eventi a livello di SQL Server e di analizzarli tramite l’interfaccia di logging di Google Cloud per un’indagine rapida e una reportistica per la conformità.

Dal Logging Nativo alla Sicurezza Avanzata

Con la configurazione dell’audit di SQL Server e il Logs Explorer di Google Cloud, si ottiene una base affidabile per il tracciamento delle attività. La combinazione consente di catturare tentativi di login, esecuzioni di query, modifiche agli schemi e messaggi di sistema — tutti archiviati in modo sicuro ed esportabili in BigQuery o Cloud Storage per ulteriori analisi.

Tuttavia, queste funzionalità native presentano dei limiti. Gli avvisi non vengono generati in tempo reale, i dati sensibili possono apparire nei log senza essere mascherati e correlare l’attività tra più istanze può richiedere uno sforzo manuale. Inoltre, la reportistica per la conformità rimane in gran parte un processo manuale.

È qui che entra in gioco DataSunrise — estendendo il logging nativo con regole granulari, rilevamento in tempo reale, mascheramento e supporto automatizzato per la conformità.

Capacità Comparativa: SQL Server Nativo + Google Cloud SQL vs. DataSunrise

L’audit nativo di SQL Server in Google Cloud SQL offre una solida base, ma alcune funzionalità risultano limitate o addirittura assenti. DataSunrise amplia queste capacità trasformandole in una piattaforma completa di sicurezza e conformità.

FunzionalitàSQL Server Nativo + Google Cloud SQLMiglioramento con DataSunrise
Registrazione degli EventiSì – login, query, modifiche agli schemiAggiunge regole granulari per utenti specifici, IP e tipologie di query
Integrazione con Cloud Audit LogsDashboard centralizzato per più istanze
Avvisi in Tempo RealeNoSì – notifiche istantanee tramite email, Slack, SIEM
Mascheramento dei Dati nei LogNoSì – mascheramento dinamico per PII, PHI e dati finanziari
Reportistica per la ConformitàEsportazione e formattazione manualeReport pronti per l’auditor automatizzati (GDPR, HIPAA, PCI DSS, SOX)
Correlazione tra IstanzeLimitataCorrelazione completa tra tutti i database monitorati
Analisi dei LogEsportazione in BigQuery o SIEMAnalisi integrata con filtri basati su regole

Veda DataSunrise in Azione
Di seguito sono riportati esempi di come queste capacità migliorate appaiono nell’interfaccia di DataSunrise:

  • Creazione Regola Audit – Definisca regole precise per tracciare operazioni, oggetti o utenti specifici.

    Interfaccia di DataSunrise per la creazione di una regola audit con molteplici condizioni di filtro.
    Configurazione di una regola di audit in DataSunrise per tracciare l’attività di una specifica istanza SQL Server in Google Cloud SQL basata su filtri per utente, proxy e gruppo di applicazioni.
  • Mascheramento Dinamico dei Dati – Mascheri in tempo reale i campi sensibili per proteggere PII, PHI o dati finanziari.

    Schermata di creazione della regola di mascheramento dinamico in DataSunrise che mostra le impostazioni di mascheramento e le colonne del database selezionate.
    Configurazione di una regola di mascheramento dinamico dei dati in DataSunrise per nascondere informazioni sensibili relative a date e conti in un database Google Cloud SQL.
  • Reportistica per la Conformità – Generi report di audit pronti per essere presentati relativi ai principali standard normativi.

    Interfaccia periodica di scoperta dei dati in DataSunrise con opzioni per standard di conformità e generazione report.
    Esecuzione di una scansione periodica di scoperta dei dati in DataSunrise per generare report di conformità per GDPR, HIPAA e PCI DSS.

Applicazioni Pratiche e Consigli per l’Implementazione

Caso d’UsoCome Applicare
Indagine su Pattern di Accesso SospettiAbilitare il logging dettagliato di login e query nell’audit di SQL Server. In DataSunrise, crei regole di avviso per login falliti seguiti da query inusuali.
Verifica della Conformità Durante gli AuditConservi i log in Cloud Storage con regole di lifecycle. Utilizzi i report di conformità di DataSunrise per soddisfare i requisiti di GDPR, HIPAA, PCI DSS e SOX.
Monitoraggio delle Modifiche nei Dati FinanziariAuditi le operazioni di INSERT, UPDATE e DELETE su tabelle sensibili. Applichi il mascheramento dinamico per nascondere i campi sensibili nei report.
Analisi del Comportamento tra IstanzeEsporti i log in BigQuery per una correlazione di base. Utilizzi il dashboard di DataSunrise per identificare pattern tra ambienti di produzione, staging e reporting.
Analisi Forense Post-IncidenteConservi tutti i log dopo una violazione. Correlati gli orari, gli indirizzi IP e le istruzioni SQL per ricostruire l’intera sequenza degli eventi.

Conclusione

Un Registro di Audit di Google Cloud SQL è essenziale per rilevare problemi di sicurezza, garantire la conformità e mantenere la trasparenza operativa. L’audit nativo di SQL Server e Google Cloud SQL forniscono una solida base, ma DataSunrise trasforma questi log in informazioni azionabili grazie ad avvisi in tempo reale, mascheramento, automazione della conformità e correlazione tra istanze.

Combinando entrambi gli approcci, otterrà una visibilità completa sull’attività del database, riducendo il carico di lavoro manuale e rafforzando la Sua postura di sicurezza.

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