Audit dei Dati per Amazon Aurora

Introduzione

In questo articolo, esploreremo i concetti essenziali dell’ audit dei dati per Amazon Aurora, concentrandoci su soluzioni di audit di terze parti, sulla configurazione di DataSunrise per l’auditing e sul test delle query con Python.

Amazon Aurora, un popolare motore di database relazionale, alimenta innumerevoli applicazioni. L’auditing dei dati è una pratica cruciale per mantenere la sicurezza del database, tracciare i comportamenti degli utenti e garantire la conformità.

Audit Nativo dei Dati per Amazon Aurora

Le capacità di monitoraggio delle attività del database (DAM) e di audit native di Amazon Aurora e le loro limitazioni includono:

Log del Database

Aurora può generare vari log come log errori, log query lente e log generali.

Limitazione: Questi log possono essere dettagliati e possono influire sulle prestazioni se abilitati estensivamente.

AWS CloudTrail

Registra le chiamate API e gli eventi di gestione per Aurora. Per l’attività degli utenti in tempo reale – vedere Database Activity Streams.

Limitazione: Si concentra sulle azioni di gestione, non sull’auditing dettagliato a livello di query.

Performance Insights

Fornisce monitoraggio delle prestazioni e analisi delle query.

Limitazione: Più focalizzato su metriche di prestazioni rispetto a un auditing completo.

Auditing Avanzato di Aurora

Consente auditing selettivo degli eventi del database.

Limitazione: Potrebbe non catturare tutti i dettagli delle query o i risultati. Non cattura i risultati delle query.

Considera soluzioni di audit di terze parti

• Strumenti come DataSunrise offrono capacità di auditing più estese.
• Possono catturare query, risultati e parametri senza modifiche all’applicazione.
• Forniscono opzioni di filtraggio e di archiviazione più flessibili.

Per un audit approfondito, è meglio utilizzare una combinazione degli strumenti integrati di Aurora e una soluzione di terze parti.

Creare un’istanza DataSunrise per auditing di Aurora

Creare un’istanza in DataSunrise è un processo semplice. Naviga su Configuration > Databases e completa il modulo utilizzando le credenziali appropriate ottenute dalla Console di Aurora in AWS.

Assicurati di annotare il numero di porta proxy; può differire dalla porta MySQL predefinita.

Creare una Regola di Audit in DataSunrise

Accedere alla Sezione delle Regole di Audit

1. Accedi al dashboard di DataSunrise.
2. Vai alla sezione “Regole di Audit”.
3. Fai clic su “Crea Nuova Regola”.

Definire i Parametri della Regola

1. Seleziona il database Aurora come istanza target e seleziona gli oggetti del database.
2. Scegli gli eventi di audit che vuoi monitorare (ad esempio, SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE).
3. Specifica eventuali condizioni o filtri per la regola.
4. Imposta avvisi e notifiche, se desiderato.

Testare e Attivare la Regola

Utilizzeremo Python (qui sotto) per assicurarci che la regola funzioni come previsto.

Auditing delle Query con Python

La versatilità di Python lo rende una scelta eccellente per testare le query del database. Esploriamo come utilizzare Python per testare semplici query SELECT contro il tuo database Aurora auditato.

import pymysql
import time
# Dettagli di connessione al database
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("Connesso al database MyData con successo.")
        for i in range(10): # Eseguire 10 operazioni SELECT
            print(f"\nEseguendo operazione SELECT #{i+1}:")
            select_query = "SELECT * FROM MOCK_DATA ORDER BY RAND() LIMIT 1"
            results = execute_query(connection, select_query)
            if results:
                print("Record casuale:", results[0])
            else:
                print("Nessun dato trovato nella tabella.")
            time.sleep(1) # Attendi 1 secondo tra le query
    except pymysql.MySQLError as e:
        print(f"Errore di connessione al database: {e}")
    finally:
        if connection:
            connection.close()
            print("\nConnessione al database chiusa.")
if __name__ == "__main__":
    main()

Questo codice produce il seguente output:

Analizzare i Log di Audit

Dopo aver eseguito queste query, controlla i tuoi log di audit di DataSunrise. Dovresti vedere voci per ogni operazione, inclusi dettagli come timestamp, utente e contenuto delle query.

La figura seguente mostra le Tracce Transazionali, fornendo una vista interattiva in cui ogni evento è cliccabile per informazioni più dettagliate.

Nota che l’Applicazione è la libreria Python pymysql. Cliccando su un evento si rivelano i dettagli completi della transazione. I risultati delle query possono essere catturati, ma attenzione—questo potrebbe rapidamente esaurire lo spazio di archiviazione sul sistema del Server DataSunrise.

Gli strumenti di monitoraggio integrati di DataSunrise consentono una valutazione precisa delle prestazioni del server. La figura seguente mostra i principali parametri di Antlr:

Migliori Pratiche per l’Audit dei Dati

Automazione

Utilizza strumenti automatizzati per analizzare i log e avvisarti di attività sospette. Questo risparmia tempo e migliora i tempi di risposta.

Principio del Minimo Privilegio

Implementa il principio del minimo privilegio. Gli utenti dovrebbero avere accesso solo ai dati di cui hanno bisogno per i loro ruoli.

Classificazione dei Dati

Classifica i tuoi dati in base alla sensibilità. Applica regole di audit più severe per le informazioni più sensibili.

Le Sfide dell’Audit dei Dati

Impatto sulle Prestazioni

Un auditing estensivo può influire sulle prestazioni del database. Trova un equilibrio tra sicurezza ed efficienza. Seleziona la modalità operativa DataSunrise appropriata.

Volume di Dati

Man mano che il tuo database cresce, cresce anche il volume dei log di audit. Implementa strategie di archiviazione e analisi efficienti.

Sommario e Conclusione

L’audit dei dati per Amazon Aurora è un componente critico della sicurezza del database e della conformità. Sfruttando soluzioni di terze parti come DataSunrise, puoi implementare processi di audit robusti che vanno oltre le capacità native. Ricordati questi punti chiave:

1. Le soluzioni di terze parti offrono funzionalità avanzate, supporto per la conformità e interfacce user-friendly.
2. La configurazione di DataSunrise comporta il deployment di un’istanza e la configurazione delle regole di audit.
3. Python è uno strumento potente per testare le query del database e validare i processi di audit.
4. La revisione regolare, l’automazione e l’adesione alle migliori pratiche sono cruciali per un auditing efficace.

DataSunrise offre strumenti flessibili e user-friendly per la sicurezza del database, inclusi audit, mascheramento e generazione di dati. Le nostre soluzioni sono progettate per soddisfare le complesse esigenze di sicurezza delle moderne imprese. Per un’esperienza diretta di come DataSunrise può migliorare la sicurezza del tuo database, ti invitiamo a visitare il nostro sito web e provare la nostra demo online oggi stesso.