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Migliorare la Sicurezza dei Dati con il Mascheramento dei Dati in Amazon Aurora

Migliorare la Sicurezza dei Dati con il Mascheramento dei Dati in Amazon Aurora

Introduzione

Venerdì 19 luglio 2024, un aggiornamento del sistema di sicurezza CrowdStrike ha causato una significativa disruption nella comunità della cybersicurezza. Notavelmente, numerosi aeroporti colpiti da questo incidente sono stati costretti a ritornare a operazioni di check-in manuali. Questo evento sottolinea la natura critica della sicurezza dell’infrastruttura e le potenziali conseguenze di attacchi informatici o guasti ai sistemi. Evidenzia un punto cruciale: l’elaborazione dei dati deve continuare, indipendentemente dalle circostanze. In questo articolo, esploriamo il mascheramento dei dati per Amazon Aurora, una strategia chiave per mantenere la sicurezza dei dati e la continuità operativa.

Per gli utenti di Amazon Aurora, implementare tecniche robuste di mascheramento dei dati è essenziale per proteggere i dati sensibili e mantenere la conformità normativa.

Questo articolo esplorerà le basi del mascheramento dei dati per Amazon Aurora, incluse le capacità native di AWS Aurora e soluzioni di terze parti come DataSunrise. Approfondiremo il concetto di mascheramento dinamico e forniremo passaggi pratici per creare un’istanza DataSunrise per una protezione dei dati avanzata.

Comprensione del Mascheramento dei Dati in Amazon Aurora

Che Cos’è il Mascheramento dei Dati?

Il mascheramento dei dati è una tecnica di sicurezza che sostituisce i dati sensibili con informazioni realistiche ma false. Questo processo garantisce che i dettagli riservati restino protetti mentre si mantiene l’usabilità dei dati per scopi di test, sviluppo o analisi.

Capacità Native di Mascheramento dei Dati di Amazon Aurora

Amazon Aurora, un potente servizio di database relazionale, offre funzionalità di mascheramento dei dati integrate. Questi strumenti aiutano gli utenti a proteggere efficacemente le informazioni sensibili. Ecco una breve panoramica delle capacità di mascheramento dei dati di Aurora:

Cifratura a livello di colonna: Aurora consente di cifrare colonne specifiche contenenti dati sensibili.
Mascheramento dinamico dei dati: Aurora supporta il mascheramento in tempo reale dei dati basato su ruoli utente e permessi.

Esempio di Mascheramento Nativo

Per creare il mascheramento dinamico in Aurora PostgreSQL con funzioni personalizzate, creiamo una tabella di esempio, un utente, concediamo permessi e la funzione personalizzata:

CREATE DATABASE mytestdb;
CREATE USER user1 WITH PASSWORD 'pass';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mytestdb TO user1;

CREATE TABLE MOCK_DATA (
    id INT,
    first_name VARCHAR(50),
    last_name VARCHAR(50),
    email VARCHAR(50),
    phone VARCHAR(50),
    ip_address VARCHAR(20)
);
GRANT ALL PRIVILEGES ON TABLE MOCK_DATA TO user1;

INSERT INTO MOCK_DATA (id, first_name, last_name, email, phone, ip_address)
VALUES
    (1, 'Roana', 'Houseley', '[email protected]', '600-318-8403', '134.236.96.231'),
    (2, 'Joni', 'Renbold', '[email protected]', '217-158-4073', '232.255.48.239'),
    (3, 'Anna-diane', 'Blackader', '[email protected]', '778-730-4651', '108.25.102.249'),
    (4, 'Leonore', 'Sharpling', '[email protected]', '634-506-0483', '10.202.61.242'),
    (5, 'Bobbee', 'Steven', '[email protected]', '336-531-1034', '161.168.66.101'),
    (6, 'Siegfried', 'Alexandrou', '[email protected]', '636-273-5011', '83.198.21.252'),
    (7, 'Reena', 'Penas', '[email protected]', '928-513-0275', '194.25.234.254'),
    (8, 'Genevieve', 'Heisman', '[email protected]', '862-883-4168', '186.159.54.135'),
    (9, 'Leshia', 'Mitchall', '[email protected]', '475-791-3864', '58.237.134.245'),
    (10, 'Shandy', 'Haxley', '[email protected]', '741-167-8958', '205.143.56.68');

-- Creare una funzione per mascherare i dati
CREATE OR REPLACE FUNCTION mask_phone_number(phone_number text)
RETURNS text AS $$
BEGIN
    RETURN CONCAT('XXX-XXX-', RIGHT(phone_number, 4));
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

Quando si connette al database come superutente postgres o account user1, si noterà una differenza significativa nell’aspetto dei dati. Questa differenza deriva dalle regole di mascheramento applicate. Ad esempio, quando si accede a Aurora PostgreSQL tramite un client come DBeaver, l’utente postgres vedrà i numeri di telefono non mascherati nel loro formato originale. Ecco un esempio di come appare un numero di telefono non mascherato:

I dati mascherati per l’utente non privilegiato user1 sembrano come segue:

Migliorare la Protezione dei Dati con DataSunrise

Sebbene le capacità native di Aurora siano utili, soluzioni di terze parti come DataSunrise offrono funzionalità avanzate per un mascheramento dei dati completo.

Che Cos’è DataSunrise?

DataSunrise è una potente piattaforma di sicurezza del database che fornisce funzionalità avanzate di protezione dei dati, incluso il mascheramento dinamico dei dati, per vari sistemi di database, inclusi Amazon Aurora.

Creare un’Istanze di DataSunrise per il Mascheramento Dinamico

Per implementare il mascheramento dinamico utilizzando DataSunrise, segui questi passaggi:

Collegare a Aurora: Configurare una connessione tra DataSunrise e il tuo database Aurora.

L’immagine seguente illustra l’istanza del database Aurora PostgreSQL in DataSunrise.

Definire le regole di mascheramento: Creare regole specificando quali dati devono essere mascherati e come.
Applicare il mascheramento: Attivare le regole di mascheramento per il tuo database target.
Verificare i risultati: Eseguire query sul database per confermare che i dati sensibili siano mascherati correttamente.

Comprendere il Mascheramento Dinamico

Il mascheramento dinamico è una tecnica di protezione dei dati in tempo reale che maschera le informazioni sensibili “al volo” mentre vengono interrogate. A differenza del mascheramento statico, che altera permanentemente i dati, il mascheramento dinamico preserva i dati originali mentre presenta risultati mascherati agli utenti non autorizzati.

I benefici del mascheramento dinamico includono:

Flessibilità nell’applicare diverse regole di mascheramento basate sui ruoli utente
Nessuna necessità di creare copie separate del database per diversi livelli di accesso
Possibilità di modificare rapidamente le regole di mascheramento senza alterare i dati sottostanti

Migliori Pratiche per il Mascheramento dei Dati in Amazon Aurora

Per garantire un efficace mascheramento dei dati per Amazon Aurora, considera queste migliori pratiche:

Identificare i dati sensibili: Esaminare regolarmente il tuo database per identificare e classificare le informazioni sensibili.
Utilizzare tecniche di mascheramento appropriate: Scegliere metodi di mascheramento adeguati ai tuoi tipi di dati e requisiti di sicurezza.
Implementare il controllo degli accessi basato sui ruoli: Combinare il mascheramento dei dati con controlli di accesso robusti per una sicurezza avanzata.
Testare e aggiornare regolarmente: Rivedere e aggiornare periodicamente le tue regole di mascheramento per affrontare nuove minacce di sicurezza.
Mantenere la coerenza dei dati: Assicurarsi che i dati mascherati rimangano coerenti tra tabelle e database correlati.

Conformità Normativa e Mascheramento dei Dati

Il mascheramento dei dati svolge un ruolo cruciale nel rispettare vari requisiti normativi. Alcune norme chiave che enfatizzano la protezione dei dati includono:

Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR)
Legge sulla Portabilità e Responsabilità dei Dati Sanitari (HIPAA)
Standard di Sicurezza dei Dati del Settore delle Carte di Pagamento (PCI DSS)

Implementando tecniche di mascheramento dei dati robuste in Amazon Aurora, le organizzazioni possono ridurre significativamente il rischio di non conformità e potenziali sanzioni.

Conclusione

Il mascheramento dei dati per Amazon Aurora è una pratica essenziale per proteggere le informazioni sensibili e garantire la conformità normativa. Mentre Aurora offre capacità di mascheramento native, soluzioni avanzate come DataSunrise forniscono una protezione più completa attraverso il mascheramento dinamico e altre funzionalità di sicurezza.

Implementando strategie efficaci di mascheramento dei dati, le organizzazioni possono salvaguardare i loro dati sensibili, mantenere la conformità e mitigare i rischi associati alle violazioni dei dati.

DataSunrise offre strumenti avanzati e di facile utilizzo per la sicurezza del database, inclusi audit e funzioni di scoperta dei dati. Per provare direttamente la potenza di DataSunrise, visita il nostro sito web per una demo online e scopri come possiamo migliorare la tua strategia di protezione dei dati di Amazon Aurora.