Journal d’audit des données d’Athena

Amazon Athena est un service de requêtes sans serveur qui permet aux utilisateurs d’analyser des données stockées dans Amazon S3 en utilisant le SQL standard. Étant donné qu’Athena exécute directement les requêtes sur S3 sans nécessiter de configuration d’infrastructure, il est largement utilisé pour l’analyse des données, l’analyse des journaux et les requêtes ad hoc.

Toutefois, la gestion des données sensibles et le respect des normes de sécurité exigent un solide journal d’audit des données d’Amazon Athena. Suivre qui accède à quelles données, quand et comment est essentiel pour prévenir les accès non autorisés et assurer l’intégrité des données. Les journaux d’audit fournissent un enregistrement détaillé des interactions avec les données, facilitant la conformité aux réglementations telles que le RGPD, l’HIPAA et le PCI DSS.

Apprenez-en davantage sur la journalisation et la surveillance de la sécurité d’Athena sur la documentation AWS, y compris les détails sur l’intégration CloudTrail et le suivi de l’exécution des requêtes.

Journal d’audit des données natif d’Amazon Athena

Athena propose des fonctionnalités d’audit intégrées permettant aux organisations de surveiller et d’analyser les détails d’exécution des requêtes. Ce processus implique Amazon CloudTrail et AWS CloudWatch, qui enregistrent les activités de requête et les motifs d’accès.

Chaque fois qu’une requête est exécutée dans Athena, une règle d’événement CloudWatch déclenche une fonction AWS Lambda. Cette fonction récupère les détails d’exécution via l’API Athena et les stocke dans Amazon Kinesis Data Firehose, qui envoie ensuite les journaux à Amazon S3. Un deuxième événement CloudWatch capture les détails de l’utilisateur IAM liés à la requête, garantissant le suivi de l’identité. Ces journaux sont ensuite traités par AWS Glue pour créer des tables d’historique de requêtes structurées.

Exemple : Configuration d’une règle d’événement CloudWatch pour les modifications d’état des requêtes Athena :

{
 "detail-type": [
 "Athena Query State Change"
 ],
 "source": [
 "aws.athena"
 ],
 "detail": {
 "currentState": [
 "SUCCEEDED",
 "FAILED",
 "CANCELED"
 ]
 }
}

Exemple : Création d’une fonction AWS Lambda pour traiter les journaux de requêtes Athena :

import json
import boto3
def lambda_handler(event, context):
 s3 = boto3.client('s3')
 log_data = json.dumps(event)
 s3.put_object(Bucket='your-bucket-name', Key='athena-audit-log.json', Body=log_data)
 return {
 'statusCode': 200,
 'body': json.dumps('Athena log saved successfully!')
 }

En intégrant ces journaux avec Amazon QuickSight, les organisations peuvent visualiser les tendances en données scannées par utilisateur, les requêtes lentes et les coûts des requêtes. En savoir plus sur l’audit d’Athena dans le blog AWS Big Data et explorez des perspectives supplémentaires dans le guide sur les meilleures pratiques de sécurité AWS.

Amélioration du journal d’audit des données d’Amazon Athena avec DataSunrise

Bien que les outils d’audit natifs d’Athena fournissent une historique basique des accès aux données, DataSunrise offre une filtration avancée, une journalisation détaillée et une surveillance en temps réel pour renforcer la sécurité. En déployant DataSunrise, les utilisateurs peuvent définir des règles d’audit granulaires basées sur des motifs de requêtes spécifiques et des comportements des utilisateurs.

Filtres du journal d’audit dans DataSunrise

• Groupe d’objets – Surveillez les requêtes ciblant des ensembles de données ou des tables spécifiques.

• Groupe de requêtes – Suivez et filtrez les requêtes en fonction des motifs d’exécution.

• Types de requêtes – Identifiez les requêtes SELECT, INSERT, DELETE et UPDATE séparément.

• Protection contre l’injection SQL – Détectez et bloquez les tentatives de requêtes malveillantes.

• Événements de session – Capturez les événements de connexion/déconnexion, la durée des sessions et les activités suspectes.

Avec DataSunrise, ces requêtes peuvent être automatiquement signalées et bloquées pour prévenir les violations potentielles de données. En savoir plus sur la protection contre l’injection SQL dans le guide de sécurité de DataSunrise et consultez l’aperçu de la détection des injections SQL.

Visualisation et rapport

L’intégration de DataSunrise avec Amazon Athena inclut également des notifications en temps réel, des analyses comportementales et des rapports de conformité automatisés. Ces capacités permettent aux équipes de sécurité de générer des rapports d’audit complets et de suivre efficacement les violations de politiques.

Plus d’informations sur la surveillance des activités de la base de données sur le centre de connaissances de DataSunrise et consultez les détails sur les objectifs de la sécurité des bases de données.

Réflexions finales

Un journal d’audit des données d’Amazon Athena efficace est crucial pour gérer les données sensibles, garantir la conformité et maintenir la transparence opérationnelle. Bien que les fonctionnalités d’audit intégrées d’Athena constituent une base solide, DataSunrise améliore la sécurité avec une filtration détaillée, des alertes automatiques et une surveillance en temps réel.

Pour explorer comment DataSunrise peut améliorer l’audit d’Athena, regardez notre démo en direct.