Daten-Audit für Amazon Aurora

Einführung

In diesem Artikel werden wir die Grundlagen des Daten-Audits für Amazon Aurora untersuchen, wobei der Schwerpunkt auf Drittanbieter-Auditlösungen, der Einrichtung von DataSunrise für das Auditing und dem Testen von Abfragen mit Python liegt.

Amazon Aurora, eine beliebte relationale Datenbank-Engine, treibt unzählige Anwendungen an. Daten-Auditing ist eine entscheidende Praxis zur Aufrechterhaltung der Datenbanksicherheit, Überwachung des Benutzerverhaltens und Einhaltung von Vorschriften.

Natives Daten-Audit für Amazon Aurora

Native Amazon Aurora-Datenbankaktivitätsüberwachung (DAM) und Audit-Funktionen sowie deren Einschränkungen umfassen:

Datenbank-Logs

Aurora kann verschiedene Logs generieren, wie Fehlerlogs, langsame Abfragelogs und allgemeine Logs.

Einschränkung: Diese Logs können umfangreich sein und die Leistung beeinträchtigen, wenn sie intensiv aktiviert sind.

AWS CloudTrail

Protokolliert API-Aufrufe und Verwaltungsereignisse für Aurora. Für Echtzeit-Benutzeraktivität siehe Datenbankaktivitätsstreams.

Einschränkung: Konzentriert sich auf Verwaltungsaktionen, nicht auf detailliertes Abfragelevel-Auditing.

Performance Insights

Bietet Leistungsüberwachung und Abfrageanalyse.

Einschränkung: Mehr auf Leistungsmetriken als auf umfassendes Auditing fokussiert.

Erweitertes Audit von Aurora

Erlaubt selektives Auditing von Datenbankereignissen.

Einschränkung: Erfasst möglicherweise nicht alle Abfragedetails oder Ergebnisse. Erfasst keine Abfrageergebnisse.

Berücksichtigen Sie Drittanbieter-Auditlösungen

• Tools wie DataSunrise bieten umfangreichere Auditierungsfunktionen.
• Können Abfragen, Ergebnisse und Parameter erfassen, ohne dass Änderungen an der Anwendung erforderlich sind.
• Bietet flexiblere Filter- und Speicheroptionen.

Für ein gründliches Audit ist es am besten, eine Kombination aus Auroras eingebauten Tools und einer Drittanbieterlösung zu verwenden.

Erstellen einer DataSunrise-Instanz für das Aurora-Auditing

Das Erstellen einer Instanz in DataSunrise ist ein einfacher Prozess. Navigieren Sie zu Konfiguration > Datenbanken und füllen Sie das Formular mit den entsprechenden Anmeldedaten aus, die Sie aus der Aurora-Konsole in AWS erhalten haben.

Stellen Sie sicher, dass Sie die Proxy-Portnummer notieren; sie kann vom Standard-MySQL-Port abweichen.

Erstellen einer Auditregel in DataSunrise

Zugriff auf den Abschnitt Auditregeln

1. Melden Sie sich beim DataSunrise-Dashboard an.
2. Navigieren Sie zum Abschnitt “Auditregeln”.
3. Klicken Sie auf “Neue Regel erstellen”.

Regelparameter definieren

1. Wählen Sie Ihre Aurora-Datenbank als Zielinstanz und Datenbankobjekte aus.
2. Wählen Sie die zu überwachenden Auditereignisse aus (z. B. SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE).
3. Geben Sie Bedingungen oder Filter für die Regel an.
4. Richten Sie bei Bedarf Alarme und Benachrichtigungen ein.

Testen und Aktivieren der Regel

Wir werden Python (siehe unten) verwenden, um sicherzustellen, dass die Regel wie erwartet funktioniert.

Auditing von Abfragen mit Python

Die Vielseitigkeit von Python macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für das Testen von Datenbankabfragen. Lassen Sie uns erkunden, wie man mit Python einfache SELECT-Abfragen gegen Ihre auditierte Aurora-Datenbank testet.

import pymysql
import time
# Datenbank-Verbindungsdetails
DB_CONFIG = {
    'host': 'your-aurora-endpoint',
    'port': 3308,
    'user': 'your-username',
    'password': 'your-password',
    'database': 'MyData'
}
def execute_query(connection, query):
    with connection.cursor() as cursor:
        cursor.execute(query)
        return cursor.fetchall()
def main():
    try:
        connection = pymysql.connect(**DB_CONFIG)
        print("Erfolgreich mit der MyData-Datenbank verbunden.")
        for i in range(10): # Führen Sie 10 SELECT-Operationen aus
            print(f"\nAusführen der SELECT-Operation #{i+1}:")
            select_query = "SELECT * FROM MOCK_DATA ORDER BY RAND() LIMIT 1"
            results = execute_query(connection, select_query)
            if results:
                print("Zufälliger Datensatz:", results[0])
            else:
                print("Keine Daten in der Tabelle gefunden.")
            time.sleep(1) # Warten Sie 1 Sekunde zwischen den Abfragen
    except pymysql.MySQLError as e:
        print(f"Fehler beim Verbinden mit der Datenbank: {e}")
    finally:
        if connection:
            connection.close()
            print("\nDatenbankverbindung geschlossen.")
if __name__ == "__main__":
    main()

Dieses Skript erzeugt den folgenden Output:

Analysieren von Audit-Logs

Nach dem Ausführen dieser Abfragen überprüfen Sie Ihre DataSunrise-Audit-Logs. Sie sollten Einträge für jede Operation sehen, einschließlich Details wie Zeitstempel, Benutzer und Abfrageinhalt.

Die folgende Abbildung zeigt die Transaktionsspuren und bietet eine interaktive Ansicht, bei der jedes Ereignis für detailliertere Informationen anklickbar ist.

Beachten Sie, dass die Anwendung die pymysql-Python-Bibliothek ist. Durch Anklicken eines Ereignisses werden umfassende Transaktionsdetails angezeigt. Abfrageergebnisse können erfasst werden, aber seien Sie vorsichtig – dies kann den Speicherplatz auf dem DataSunrise-Serversystem schnell erschöpfen.

Die integrierten Überwachungstools von DataSunrise ermöglichen eine präzise Bewertung der Serverleistung. Die folgende Abbildung zeigt wichtige Antlr-Parameter:

Best Practices für Daten-Auditing

Automatisierung

Verwenden Sie automatisierte Tools zur Analyse von Logs und zur Alarmierung bei verdächtigen Aktivitäten. Dies spart Zeit und verbessert die Reaktionszeiten.

Prinzip der geringsten Privilegien

Implementieren Sie das Prinzip der geringsten Privilegien. Benutzer sollten nur auf die Daten zugreifen können, die sie für ihre Rollen benötigen.

Datenklassifizierung

Klassifizieren Sie Ihre Daten basierend auf ihrer Sensibilität. Strengere Auditregeln sollten auf sensiblere Informationen angewendet werden.

Herausforderungen beim Daten-Auditing

Leistungsbeeinträchtigungen

Umfangreiches Auditing kann die Datenbankleistung beeinträchtigen. Ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Effizienz ist wichtig. Wählen Sie den geeigneten DataSunrise-Betriebsmodus.

Datenvolumen

Mit dem Wachstum Ihrer Datenbank wächst auch das Volumen der Audit-Logs. Implementieren Sie effiziente Speicher- und Analysestrategien.

Zusammenfassung und Fazit

Das Daten-Auditing für Amazon Aurora ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenbanksicherheit und Compliance. Durch die Nutzung von Drittanbieterlösungen wie DataSunrise können Sie robuste Auditierungsprozesse implementieren, die über die nativen Möglichkeiten hinausgehen. Beachten Sie diese wichtigen Punkte:

1. Drittanbieterlösungen bieten erweiterte Funktionen, Unterstützung bei der Einhaltung von Vorschriften und benutzerfreundliche Oberflächen.
2. Die Einrichtung von DataSunrise beinhaltet die Bereitstellung einer Instanz und die Konfiguration von Auditregeln.
3. Python ist ein leistungsstarkes Werkzeug zum Testen von Datenbankabfragen und zur Validierung von Auditprozessen.
4. Regelmäßige Überprüfung, Automatisierung und die Einhaltung von Best Practices sind entscheidend für effektives Auditing.

DataSunrise bietet benutzerfreundliche und flexible Tools für die Datenbanksicherheit, einschließlich Audit-, Maskierungs– und Datengenerierungsfunktionen. Unsere Lösungen sind darauf ausgelegt, die komplexen Sicherheitsanforderungen moderner Unternehmen zu erfüllen. Für einen ersten Eindruck, wie DataSunrise Ihre Datenbanksicherheit verbessern kann, besuchen Sie unsere Website und probieren Sie unsere Online-Demo noch heute aus.