Implementierung von pg_columnmask in einem Workflow end-to-end - Amazon Aurora

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Implementierung von pg_columnmask in einem Workflow end-to-end

In diesem Abschnitt wird eine vollständige Implementierung der pg_columnmask Verwendung einer Beispieltabelle für Mitarbeiter mit sensiblen Daten demonstriert. Sie erfahren, wie Sie benutzerdefinierte Maskierungsfunktionen erstellen, mehrere Maskierungsrichtlinien mit unterschiedlichen Gewichtungsstufen für verschiedene Rollen (Praktikant, Support, Analyst) definieren und beobachten, wie Benutzer mit einer oder mehreren Rollenmitgliedschaften unterschiedliche Ebenen maskierter Daten sehen. Die Beispiele behandeln auch das Maskierungsverhalten in DML-Anweisungen mit RETURNING-Klauseln, Trigger für Tabellen im Vergleich zu Ansichten und Policy-Management-Operationen wie Umbenennen, Ändern von Gewichtungen und Bereinigung.

  1. Erstellen Sie eine Beispieltabelle mit einigen sensiblen Daten:

    CREATE SCHEMA hr;

CREATE TABLE hr.employees (
    id INT PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    email TEXT,
    ssn TEXT,
    salary NUMERIC(10,2)
 );

INSERT INTO hr.employees VALUES
    (1, 'John Doe', 'john.doe@example.com', '123-45-6789', 50000.00),
    (2, 'Jane Smith', 'jane.smith@example.com', '987-65-4321', 60000.00);

  2. Erstellen Sie benutzerdefinierte Maskierungsfunktionen:

    CREATE OR REPLACE FUNCTION public.mask_ssn(ssn TEXT)
    RETURNS TEXT AS $$
    BEGIN
        RETURN 'XXX-XX-' || RIGHT(ssn, 4);
    END;
    $$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE OR REPLACE FUNCTION public.mask_salary(salary NUMERIC, multiplier NUMERIC DEFAULT 0.0)
    RETURNS NUMERIC AS $$
    BEGIN
        RETURN salary * multiplier;
    END;
    $$ LANGUAGE plpgsql;

  3. Erstellen Sie mehrere Richtlinien mit unterschiedlichen Maskierungsstufen, die auf den Benutzerrollen basieren:

    -- Create different roles
CREATE ROLE analyst_role;
CREATE ROLE support_role;
CREATE ROLE intern_role;

GRANT USAGE ON SCHEMA hr TO analyst_role, support_role, intern_role;
GRANT SELECT ON hr.employees TO analyst_role, support_role, intern_role;
----------------------------------------------------------------------

-- Low-Weight Policy (Intern)
CALL pgcolumnmask.create_masking_policy(
    'employee_mask_strict',
    'hr.employees',
    JSON_BUILD_OBJECT('name', 'pgcolumnmask.mask_text(name, ''*'')',
                      'email', 'pgcolumnmask.mask_email(email)',
                      'ssn', 'pgcolumnmask.mask_text(ssn, ''*'')',
                      'salary', 'public.mask_salary(salary)')::JSONB,
    ARRAY['intern_role'],
    10  -- Lowest weight
);

----------------------------------------------------------------------
-- Medium-Weight Policy (Support)
CALL pgcolumnmask.create_masking_policy(
    'employee_mask_moderate',
    'hr.employees',
    JSON_BUILD_OBJECT('email', 'pgcolumnmask.mask_email(email, ''#'')',
                      'ssn', 'public.mask_ssn(ssn)',
                      'salary', 'public.mask_salary(salary)')::JSONB,
    ARRAY['support_role'],
    50   -- Medium weight
);

----------------------------------------------------------------------
-- High-Weight Policy (Analyst)
CALL pgcolumnmask.create_masking_policy(
    'employee_mask_light',
    'hr.employees',
    JSON_BUILD_OBJECT('ssn', 'public.mask_ssn(ssn)',
                      'salary', 'public.mask_salary(salary, 0.9)')::JSONB,
    ARRAY['analyst_role'],
    100   -- Highest weight
);

  4. Die folgenden Beispiele zeigen, wie verschiedene Benutzer Daten auf der Grundlage ihrer Rollenzugehörigkeit und der Gewichtung ihrer Richtlinien sehen.

    -- Create users
CREATE USER sarah_intern;
GRANT intern_role TO sarah_intern;

CREATE USER lisa_support;
GRANT support_role TO lisa_support;

CREATE USER mike_analyst;
GRANT analyst_role TO mike_analyst;

CREATE USER ethan_support_intern;
GRANT support_role, intern_role TO ethan_support_intern;

CREATE USER john_analyst_intern;
GRANT analyst_role, intern_role TO john_analyst_intern;

    Als Praktikant (strengste Maskierung):

    SET ROLE sarah_intern;

SELECT * FROM hr.employees;
 id |    name    |         email          |     ssn     | salary 
----+------------+------------------------+-------------+--------
  1 | ********   | XXXXXXXX@XXXXXXX.com   | *********** |   0.00
  2 | ********** | XXXXXXXXXX@XXXXXXX.com | *********** |   0.00

    Als Support-Benutzer (moderate Maskierung):

    SET ROLE lisa_support;

SELECT * FROM hr.employees;
 id |    name    |         email          |     ssn     | salary 
----+------------+------------------------+-------------+--------
  1 | John Doe   | ########@#######.com   | XXX-XX-6789 |   0.00
  2 | Jane Smith | ##########@#######.com | XXX-XX-4321 |   0.00

    Als Analyst (leichteste Maskierung):

    SET ROLE mike_analyst;

SELECT * FROM hr.employees;
 id |    name    |         email          |     ssn     |  salary  
----+------------+------------------------+-------------+----------
  1 | John Doe   | john.doe@example.com   | XXX-XX-6789 | 45000.00
  2 | Jane Smith | jane.smith@example.com | XXX-XX-4321 | 54000.00

    Als ethan_support_intern-Benutzer, der sowohl Praktikant als auch Support-Benutzer ist:

    SET ROLE ethan_support_intern;

-- masking policies appliable to this user: employee_mask_strict and employee_mask_moderate
-- id : unmasked because no masking policy appliable on ethan_support_intern
--            masks these columns
-- name : masked because of employee_mask_strict policy
-- email, ssn, salary : both employee_mask_strict and employee_mask_moderate mask these columns
--                      but employee_mask_moderate will be use because of higher weight 

SELECT * FROM hr.employees;
 id |    name    |         email          |     ssn     | salary 
----+------------+------------------------+-------------+--------
  1 | ********   | ########@#######.com   | XXX-XX-6789 |   0.00
  2 | ********** | ##########@#######.com | XXX-XX-4321 |   0.00

    Als john_analyst_intern, der sowohl Praktikant als auch Analyst ist:

    SET ROLE john_analyst_intern;

-- masking policies appliable to this user: employee_mask_strict and employee_mask_light
-- id : unmasked because no masking policy appliable on john_analyst_intern
--            masks these columns
-- name, email : masked because of employee_mask_strict
-- ssn, salary : both employee_mask_strict and employee_mask_light mask these columns
--               but employee_mask_light will be use because of higher weight 

SELECT * FROM hr.employees;
 id |    name    |         email          |     ssn     |  salary  
----+------------+------------------------+-------------+----------
  1 | ********   | XXXXXXXX@XXXXXXX.com   | XXX-XX-6789 | 45000.00
  2 | ********** | XXXXXXXXXX@XXXXXXX.com | XXX-XX-4321 | 54000.00