Data Masking für Amazon Aurora

Einführung

Am Freitag, den 19. Juli 2024, verursachte ein CrowdStrike Sicherheitsupdate erhebliche Störungen in der Cybersicherheitsgemeinschaft. Insbesondere viele Flughäfen, die von diesem Vorfall betroffen waren, mussten auf manuelle Check-in-Operationen umstellen. Dieses Ereignis unterstreicht die kritische Natur der Infrastruktursicherheit und die potenziellen Folgen von Cyberangriffen oder Systemausfällen. Es macht einen entscheidenden Punkt deutlich: Die Datenverarbeitung muss unter allen Umständen fortgesetzt werden. In diesem Artikel untersuchen wir Data Masking für Amazon Aurora, eine Schlüsselstrategie zur Aufrechterhaltung der Datensicherheit und Betriebskontinuität.

Für Amazon Aurora-Benutzer ist die Implementierung robuster Data Masking-Techniken unerlässlich, um sensible Daten zu schützen und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.

In diesem Artikel werden die Grundlagen des Data Masking für Amazon Aurora untersucht, einschließlich der nativen Funktionen von AWS Aurora und Drittanbieterlösungen wie DataSunrise. Wir werden auf das Konzept der dynamischen Maskierung eingehen und praktische Schritte zur Erstellung einer DataSunrise-Instanz für verbesserten Datenschutz bereitstellen.

Verständnis von Data Masking in Amazon Aurora

Was ist Data Masking?

Data Masking ist eine Sicherheitstechnik, die sensible Daten durch realistische, aber gefälschte Informationen ersetzt. Dieser Prozess stellt sicher, dass vertrauliche Details geschützt bleiben, während die Nutzbarkeit der Daten für Test-, Entwicklungs- oder Analysezwecke erhalten bleibt.

Nativ-Datenmaskierung-Funktionalitäten von Amazon Aurora

Amazon Aurora, ein leistungsstarker relationaler Datenbankservice, bietet integrierte Data Masking-Funktionen. Diese Tools helfen Benutzern, sensible Informationen effektiv zu schützen. Hier ist ein kurzer Überblick über die Data Masking-Funktionen von Aurora:

Spaltenverschlüsselung: Aurora erlaubt es Ihnen, bestimmte Spalten mit sensiblen Daten zu verschlüsseln.
Dynamische Datenmaskierung: Aurora unterstützt die Echtzeit-Maskierung von Daten basierend auf Benutzerrollen und Berechtigungen.

Beispiel zur nativen Maskierung

Um eine dynamische Maskierung in Aurora PostgreSQL mit benutzerdefinierten Funktionen zu erstellen, legen wir eine Beispielstabelle, einen Benutzer, erteilen Berechtigungen und erstellen die benutzerdefinierte Funktion:

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');

-- Erstellen einer Funktion zur Maskierung von Daten
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;

Wenn Sie sich als postgres Superbenutzer oder das Benutzer1-Konto mit der Datenbank verbinden, werden Sie einen signifikanten Unterschied in der Darstellung der Daten bemerken. Dieser Unterschied resultiert aus den angewendeten Maskierungsregeln. Beispielsweise werden bei Zugriff auf Aurora PostgreSQL durch einen Client wie DBeaver die unmaskierten Telefonnummern im Originalformat für den postgres-Benutzer angezeigt. Hier ist ein Beispiel, wie eine unmaskierte Telefonnummer aussieht:

Und maskierte Daten für den nicht privilegierten Benutzer1 sehen wie folgt aus:

Erhöhen des Datenschutzes mit DataSunrise

Während die nativen Funktionen von Aurora nützlich sind, bieten Drittanbieterlösungen wie DataSunrise erweiterte Funktionen für umfassendes Data Masking.

Was ist DataSunrise?

DataSunrise ist eine leistungsstarke Datenbanksicherheitsplattform, die erweiterte Datenschutzfunktionen, einschließlich dynamischer Datenmaskierung, für verschiedene Datenbanksysteme, einschließlich Amazon Aurora, bietet.

Erstellen einer DataSunrise-Instanz für dynamische Maskierung

Um dynamisches Maskieren mit DataSunrise zu implementieren, befolgen Sie diese Schritte:

Verbinden mit Aurora: Richten Sie eine Verbindung zwischen DataSunrise und Ihrer Aurora-Datenbank ein.

Das folgende Bild zeigt die Aurora PostgreSQL Datenbankinstanz in DataSunrise.

Maskierungsregeln definieren: Erstellen Sie Regeln, die festlegen, welche Daten maskiert werden sollen und wie.
Maskierung anwenden: Aktivieren Sie die Maskierungsregeln für Ihre Zieldatenbank.
Ergebnisse prüfen: Abfragen Sie die Datenbank, um sicherzustellen, dass sensible Daten ordnungsgemäß maskiert sind.

Verständnis der dynamischen Maskierung

Dynamische Maskierung ist eine Echtzeit-Datenschutztechnik, die sensible Informationen im laufenden Betrieb maskiert, während sie abgefragt werden. Im Gegensatz zur statischen Maskierung, die die Daten dauerhaft verändert, bewahrt die dynamische Maskierung die Originaldaten, während autorisierten Benutzern maskierte Ergebnisse präsentiert werden.

Vorteile der dynamischen Maskierung umfassen:

Flexibilität bei der Anwendung verschiedener Maskierungsregeln basierend auf Benutzerrollen
Keine Notwendigkeit, separate Kopien der Datenbank für unterschiedliche Zugriffsebenen zu erstellen
Möglichkeit, Maskierungsregeln schnell zu ändern, ohne die zugrunde liegenden Daten zu verändern

Best Practices für Data Masking in Amazon Aurora

Um eine effektive Datenmaskierung für Amazon Aurora sicherzustellen, sollten Sie diese Best Practices berücksichtigen:

Sensible Daten identifizieren: Überprüfen Sie Ihre Datenbank regelmäßig, um sensible Informationen zu identifizieren und zu klassifizieren.
Geeignete Maskierungstechniken verwenden: Wählen Sie Maskierungsmethoden, die zu Ihren Datentypen und Sicherheitsanforderungen passen.
Rollenbasierte Zugangskontrollen implementieren: Kombinieren Sie Datenmaskierung mit robusten Zugangskontrollen für erhöhte Sicherheit.
Regelmäßig testen und aktualisieren: Überprüfen und aktualisieren Sie regelmäßig Ihre Maskierungsregeln, um neuen Sicherheitsbedrohungen zu begegnen.
Datenkonsistenz aufrechterhalten: Stellen Sie sicher, dass maskierte Daten konsistent über verwandte Tabellen und Datenbanken hinweg bleiben.

Regulatorische Compliance und Data Masking

Data Masking spielt eine entscheidende Rolle bei der Erfüllung verschiedener regulatorischer Anforderungen. Einige wichtige Vorschriften, die den Datenschutz betonen, umfassen:

Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR)
Gesetz zur Portabilität und Verantwortlichkeit von Krankenversicherungen (HIPAA)
Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS)

Durch die Implementierung robuster Data Masking-Techniken in Amazon Aurora können Organisationen das Risiko der Nichteinhaltung und potenzieller Strafen erheblich reduzieren.

Schlussfolgerung

Data Masking für Amazon Aurora ist eine wesentliche Praxis zum Schutz sensibler Informationen und zur Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften. Während Aurora native Maskierungsfunktionen bietet, bieten fortschrittliche Lösungen wie DataSunrise umfassenderen Schutz durch dynamisches Maskieren und andere Sicherheitsfunktionen.

Durch die Implementierung effektiver Data Masking-Strategien können Organisationen ihre sensiblen Daten schützen, die Compliance aufrechterhalten und die Risiken im Zusammenhang mit Datenverletzungen mindern.

DataSunrise bietet benutzerfreundliche und moderne Tools für die Datenbanksicherheit, einschließlich Audit und Datenerkennungsfunktionen. Um die Leistungsfähigkeit von DataSunrise aus erster Hand zu erleben, besuchen Sie unsere Website für eine Online-Demo und erfahren Sie, wie wir Ihre Amazon Aurora Datenschutzstrategie verbessern können.