Outils d’Audit Aurora PostgreSQL

Introduction

Dans un environnement actuel orienté sur la sécurité, les capacités d’audit de base de données ne sont plus optionnelles mais des composants essentiels de toute stratégie de gouvernance des données. Avec des exigences réglementaires croissantes comme le RGPD, HIPAA, PCI DSS et SOX, les organisations doivent mettre en œuvre des mécanismes d’audit robustes pour leurs bases de données Amazon Aurora PostgreSQL.

Selon le Rapport sur les Enquêtes de Fuites de Données 2024 de Verizon, les intrusions système et les accès non autorisés restent des menaces significatives dans tous les secteurs. Cela souligne l’importance de mettre en œuvre des solutions d’audit complètes pour vos environnements de base de données.

Ce guide explore les différents outils d’audit disponibles pour Amazon Aurora PostgreSQL, en comparant leurs caractéristiques, approches de mise en œuvre, et meilleures utilisations.

Outils d’Audit Natifs d’Aurora PostgreSQL

Prêts à l’emploi, Aurora PostgreSQL offre plusieurs outils d’audit intégrés pour suivre l’activité de la base de données. Dans cette section, nous passerons brièvement en revue chacun d’eux.

Journalisation PostgreSQL Standard

Aurora PostgreSQL hérite des capacités de journalisation de base de PostgreSQL, qui offrent des fonctionnalités d’audit de base grâce à des paramètres de configuration :

-- Paramètres PostgreSQL courants liés à l'audit log_statement = 'all' -- Consigner toutes les instructions SQL log_connections = on -- Consigner toutes les tentatives de connexion log_disconnections = on -- Consigner lorsqu'une session se termine log_duration = on -- Consigner la durée des instructions log_min_duration_statement = 0 -- Consigner toutes les durées d'instructions 

Ces paramètres peuvent être configurés via le groupe de paramètres AWS RDS associé à votre cluster Aurora PostgreSQL.

Limites de la Journalisation Standard

Bien que utile, la journalisation standard de PostgreSQL présente plusieurs limitations :

• Options de granularité et de filtrage limitées
• Impact sur les performances à des niveaux de journalisation plus élevés
• Aucune séparation des tâches intégrée
• Capacités de conformité limitées

Extension pgAudit

L’Extension d’Audit PostgreSQL (pgAudit) améliore considérablement les capacités d’audit natifs de PostgreSQL en fournissant une journalisation détaillée des sessions et des objets.

Caractéristiques Clés

• Journalisation des audits de sessions (instructions utilisateur)
• Journalisation des audits d’objets (opérations sur des objets spécifiques)
• Classes d’audit personnalisables
• Prise en charge de la journalisation au niveau des objets et des instructions

Mise en œuvre

Tel que détaillé dans le Blogue Base de Données Amazon, la mise en œuvre de pgAudit implique :

1. Activer l’extension dans votre groupe de paramètres :

   shared_preload_libraries = 'pgaudit' 
   

2. Créer l’extension :

   CREATE EXTENSION pgaudit; 
   

3. Configurer les paramètres d’audit :

   -- Niveau de l'instance (via groupe de paramètres) pgaudit.log = 'DDL,ROLE,WRITE,READ' -- Niveau de la base de données ALTER DATABASE votre_base_de_données SET pgaudit.log = 'DDL,ROLE'; -- Niveau du rôle ALTER ROLE votre_rôle SET pgaudit.log = 'WRITE,READ'; 
   

Exemple de Journal d’Audit

2024-02-24 15:27:43.154 UTC:[15432]:LOG:  AUDIT: SESSION,25,1,WRITE,INSERT,TABLE,public.customer,"INSERT INTO customer (id, name) VALUES (1, 'John Smith')",<non consigné> 

Flux d’Activité de la Base de Données AWS

Caractéristiques Clés

• Surveillance des activités en temps quasi réel
• Intégration avec les services AWS (Kinesis, Lambda, etc.)
• Chiffrement avec AWS KMS
• Séparation des tâches entre les DBA et le personnel de sécurité

Mise en œuvre

L’activation des Flux d’Activité de la Base de Données implique :

1. Configurer les prérequis :

   • Configurer la passerelle NAT dans votre VPC
   • Configurer le point de terminaison AWS KMS
   • Configurer les permissions IAM appropriées

2. Activer la fonction :

   Console AWS > RDS > Bases de données > [Votre Cluster Aurora] > Actions > Démarrer le flux d'activité de la base de données 
   

3. Configurer le traitement de flux :

   • Créer un flux de livraison Kinesis Data Firehose
   • Configurer Lambda pour le traitement
   • Configurer S3 pour le stockage
   • Configurer l’alerte via CloudWatch et SNS

Exemple d’Intégration

Pour un guide de mise en œuvre détaillé, consultez le tutoriel pas-à-pas d’AWS qui couvre :

• Créer des fonctions Lambda pour traiter et alerter sur les données du flux
• Configurer des compartiments S3 pour le stockage à long terme
• Configurer CloudWatch et SNS pour les alertes

Solution d’Audit DataSunrise

Pour les organisations nécessitant des capacités d’audit avancées au-delà des outils natifs, DataSunrise offre une solution tierce complète.

Caractéristiques Clés

• Gestion centralisée de l’audit sur les plateformes de bases de données
• Filtrage avancé et audits basés sur des règles
• Rapport et alerte de conformité
• Analytique comportementale et détection d’anomalies
• Intégration avec des solutions SIEM

Fonctionnalités Avancées

DataSunrise s’étend au-delà de l’audit de base avec :

• Analyse du Comportement des Utilisateurs pour détecter les anomalies
• Rapports Automatisés de Conformité pour les exigences réglementaires
• Masquage Dynamique des Données pour les informations sensibles
• Intégration avec plus de 40 plateformes de données pour une sécurité unifiée

Comparaison des Outils d’Audit Aurora PostgreSQL

Stratégie de Mise en œuvre et Meilleures Pratiques pour les Outils d’Audit Aurora PostgreSQL

Une stratégie d’audit complète utilise souvent plusieurs outils en combinaison :

1. Couche de Base : Activer la journalisation standard de PostgreSQL pour le dépannage général
2. Couche de Détails : Mettre en œuvre pgAudit pour un audit détaillé au niveau SQL
3. Couche de Sécurité : Utiliser les Flux d’Activité de la Base de Données pour la surveillance de la sécurité en temps réel
4. Couche de Conformité : Envisager DataSunrise pour les exigences avancées en matière de conformité

Considérations de Performance

• Surveiller l’impact sur le CPU et l’I/O de la journalisation de l’audit
• Utiliser des filtres appropriés pour limiter la portée de l’audit
• Envisager des modes asynchrones lorsque disponibles
• Mettre en œuvre des stratégies de rotation et d’archivage des journaux

Meilleures Pratiques de Sécurité

• Mettre en œuvre la séparation des tâches pour les journaux d’audit
• Chiffrer les données d’audit au repos et en transit
• Utiliser des principes de moindre privilège pour l’accès à l’audit
• Établir des procédures de révision régulières des journaux d’audit

Conformité Réglementaire

Différents outils d’audit soutiennent diverses exigences de conformité :

Conclusion

La sélection des bons outils d’audit pour votre environnement Amazon Aurora PostgreSQL dépend de vos exigences spécifiques en matière de sécurité, de conformité et de surveillance opérationnelle. Pour beaucoup d’organisations, une approche multi-couches combinant journalisation native de PostgreSQL, pgAudit, Flux d’Activité de la Base de Données, et des solutions tierces comme DataSunrise fournit la couverture la plus complète.

En mettant en œuvre les outils d’audit appropriés et en suivant les meilleures pratiques, les organisations peuvent garantir qu’elles répondent aux exigences réglementaires tout en maintenant la visibilité dans leurs environnements de base de données. Pour voir comment DataSunrise peut améliorer votre stratégie d’audit Aurora PostgreSQL, planifiez une démonstration dès aujourd’hui.