データベースアクティビティストリーミングのモニタリング - Amazon Aurora

データベースアクティビティストリーミングのモニタリング

データベースアクティビティストリーミングは、アクティビティをモニタリングして報告します。アクティビティのストリーミングは、収集後、Amazon Kinesis に送信されます。Kinesis から、アクティビティストリーミングをモニタリングしたり、他のサービスやアプリケーションがアクティビティストリーミングを使用して詳細な分析を行うことができます。基礎となる Kinesis ストリーム名は、AWS CLI コマンドの describe-db-clusters または RDS API DescribeDBClusters オペレーションを使用して検索できます。

Aurora は、Kinesis ストリーミングを次のように管理します。

  • Aurora は、24 時間の保存期間の Kinesis ストリーミングを自動的に作成します。

  • Aurora は、必要に応じて Kinesis ストリーミングをスケールします。

  • データベースアクティビティストリーミングを停止したり、DB クラスターを削除したりすると、Aurora によって Kinesis ストリームが削除されます。

以下のカテゴリのアクティビティがモニタリングされ、アクティビティストリーミングの監査ログに追加されます。

  • SQL コマンド - すべての SQL コマンドに加えて、準備済みステートメント、組み込み関数、および PL/SQL の関数も監査されます。ストアドプロシージャへの呼び出しが監査されます。ストアドプロシージャまたは関数内で発行された SQL ステートメントも監査されます。

  • 他のデータベース情報 - モニタリングされるアクティビティには、完全な SQL ステートメント、DML コマンドから影響を受ける行の行数、アクセスされたオブジェクト、および一意のデータベース名が含まれます。Aurora PostgreSQL の場合、データベースアクティビティストリーミングは、バインド可変とストアドプロシージャパラメータもモニタリングします。

    重要

    各ステートメントの完全な SQL テキストは、機密データを含むアクティビティストリーミング監査ログに表示されます。ただし、Aurora が次の SQL ステートメントのようにコンテキストから判断できる場合、データベースユーザーのパスワードは訂正されます。

    ALTER ROLE role-name WITH password
  • 接続情報 - モニタリングされるアクティビティには、セッションとネットワークの情報、サーバープロセス ID、および終了コードなどがあります。

DB インスタンスのモニタリング中にアクティビティストリーミングに障害が発生した場合は、RDS イベントを通じて通知されます。

Kinesis からのアクティビティストリーミングへのアクセス

DB クラスターのアクティビティストリーミングを有効にすると、Kinesis ストリーミングが作成されます。データベースのアクティビティは、Kinesis からリアルタイムでモニタリングできます。データベースのアクティビティを詳細に分析するには、Kinesis ストリーミングをコンシューマーアプリケーションに接続します。また、IBM の Security Guardium または Imperva の SecureSphere Database Audit and Protection などのコンプライアンス管理アプリケーションにストリーミングを接続することもできます。

Kinesis ストリームには、RDS コンソールまたは Kinesis コンソールからアクセスできます。

RDS コンソールを使用して、Kinesis からアクティビティストリーミングにアクセスするには
  1. Amazon RDS コンソール (https://console.aws.amazon.com/rds/) を開きます。

  2. ナビゲーションペインで、[データベース] を選択します。

  3. アクティビティストリームを開始する DB クラスターを選択します。

  4. [設定] を選択します。

  5. [Database activity stream] (データベースアクティビティストリーム) で、[Kinesis stream] (Kinesis ストリーム) の下のリンクを選択します。

  6. データベースアクティビティの観察を開始するには、Kinesis コンソールで [Monitoring] (モニタリング) を選択します。

Kinesis コンソールを使用して、Kinesis からアクティビティストリーミングにアクセスするには
  1. Kinesis コンソール (https://console.aws.amazon.com/kinesis) を開きます。

  2. Kinesis ストリーミングのリストからアクティビティストリーミングを選択します。

    アクティビティストリーミングの名前には、プレフィックス aws-rds-das-cluster- が付き、その後に DB クラスターのリソース ID が続きます。次に例を示します。

    aws-rds-das-cluster-NHVOV4PCLWHGF52NP

    Amazon RDS コンソールを使用して DB クラスターのリソース ID を検索するには、データベースのリストから DB クラスターを選択した上で、[設定] タブを選択します。

    AWS CLI を使用して、アクティビティストリーミングの Kinesis ストリームの完全な名前を検索するには、describe-db-clusters CLI リクエストを使用し、そのレスポンスに含まれる ActivityStreamKinesisStreamName の値を書き留めます。

  3. データベースアクティビティの観察をスタートするには、[モニタリング] を選択します。

Amazon Kinesis の使用の詳細については、「Amazon Kinesis Data Streams とは」を参照してください。

監査ログの内容と例

モニタリングされるイベントは、データベースアクティビティストリーミングでは JSON 文字列として表されます。この構造は、DatabaseActivityMonitoringRecord を含む JSON オブジェクトで構成されます。このオブジェクトには、アクティビティイベントの databaseActivityEventList 配列が含まれます。

アクティビティストリーミングの監査ログの例

以下に、アクティビティイベントレコードの復号されたサンプルの JSON 監査ログを示します。

Aurora PostgreSQL CONNECT SQL ステートメント のアクティビティイベントレコード

次のアクティビティイベントレコードは、psql クライアント (clientApplication) による CONNECT SQL ステートメント (command) を使用したログインを示しています。

{ "type":"DatabaseActivityMonitoringRecords", "version":"1.1", "databaseActivityEvents": { "type":"DatabaseActivityMonitoringRecord", "clusterId":"cluster-4HNY5V4RRNPKKYB7ICFKE5JBQQ", "instanceId":"db-FZJTMYKCXQBUUZ6VLU7NW3ITCM", "databaseActivityEventList":[ { "startTime": "2019-10-30 00:39:49.940668+00", "logTime": "2019-10-30 00:39:49.990579+00", "statementId": 1, "substatementId": 1, "objectType": null, "command": "CONNECT", "objectName": null, "databaseName": "postgres", "dbUserName": "rdsadmin", "remoteHost": "172.31.3.195", "remotePort": "49804", "sessionId": "5ce5f7f0.474b", "rowCount": null, "commandText": null, "paramList": [], "pid": 18251, "clientApplication": "psql", "exitCode": null, "class": "MISC", "serverVersion": "2.3.1", "serverType": "PostgreSQL", "serviceName": "Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible edition", "serverHost": "172.31.3.192", "netProtocol": "TCP", "dbProtocol": "Postgres 3.0", "type": "record", "errorMessage": null } ] }, "key":"decryption-key" }
例 Aurora MySQL CONNECT SQL ステートメントのアクティビティイベントレコード

次のアクティビティイベントレコードは、mysql クライアント (CONNECT) による command SQL ステートメント (clientApplication) を使用したログインを示しています。

{ "type":"DatabaseActivityMonitoringRecord", "clusterId":"cluster-some_id", "instanceId":"db-some_id", "databaseActivityEventList":[ { "logTime":"2020-05-22 18:07:13.267214+00", "type":"record", "clientApplication":null, "pid":2830, "dbUserName":"rdsadmin", "databaseName":"", "remoteHost":"localhost", "remotePort":"11053", "command":"CONNECT", "commandText":"", "paramList":null, "objectType":"TABLE", "objectName":"", "statementId":0, "substatementId":1, "exitCode":"0", "sessionId":"725121", "rowCount":0, "serverHost":"master", "serverType":"MySQL", "serviceName":"Amazon Aurora MySQL", "serverVersion":"MySQL 5.7.12", "startTime":"2020-05-22 18:07:13.267207+00", "endTime":"2020-05-22 18:07:13.267213+00", "transactionId":"0", "dbProtocol":"MySQL", "netProtocol":"TCP", "errorMessage":"", "class":"MAIN" } ] }
Aurora PostgreSQL CREATE TABLE ステートメントのアクティビティイベントレコード

次の例は、Aurora PostgreSQL CREATE TABLE イベントを示しています。

{ "type":"DatabaseActivityMonitoringRecords", "version":"1.1", "databaseActivityEvents": { "type":"DatabaseActivityMonitoringRecord", "clusterId":"cluster-4HNY5V4RRNPKKYB7ICFKE5JBQQ", "instanceId":"db-FZJTMYKCXQBUUZ6VLU7NW3ITCM", "databaseActivityEventList":[ { "startTime": "2019-05-24 00:36:54.403455+00", "logTime": "2019-05-24 00:36:54.494235+00", "statementId": 2, "substatementId": 1, "objectType": null, "command": "CREATE TABLE", "objectName": null, "databaseName": "postgres", "dbUserName": "rdsadmin", "remoteHost": "172.31.3.195", "remotePort": "34534", "sessionId": "5ce73c6f.7e64", "rowCount": null, "commandText": "create table my_table (id serial primary key, name varchar(32));", "paramList": [], "pid": 32356, "clientApplication": "psql", "exitCode": null, "class": "DDL", "serverVersion": "2.3.1", "serverType": "PostgreSQL", "serviceName": "Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible edition", "serverHost": "172.31.3.192", "netProtocol": "TCP", "dbProtocol": "Postgres 3.0", "type": "record", "errorMessage": null } ] }, "key":"decryption-key" }
Aurora MySQL CREATE TABLE ステートメントのアクティビティイベントレコード

次の例は、Aurora MySQL の CREATE TABLE ステートメントを示しています。オペレーションは、2 つの個別のイベントレコードとして表されます。1 つのイベントに "class":"MAIN" があります。他方のイベントには、"class":"AUX" があります。メッセージは任意の順序で到着する可能性があります。logTime イベントの MAIN フィールドは、常に対応する logTime イベントの AUX フィールドよりも前にあります。

次の例は、class の値が MAIN のイベントを示しています。

{ "type":"DatabaseActivityMonitoringRecord", "clusterId":"cluster-some_id", "instanceId":"db-some_id", "databaseActivityEventList":[ { "logTime":"2020-05-22 18:07:12.250221+00", "type":"record", "clientApplication":null, "pid":2830, "dbUserName":"master", "databaseName":"test", "remoteHost":"localhost", "remotePort":"11054", "command":"QUERY", "commandText":"CREATE TABLE test1 (id INT)", "paramList":null, "objectType":"TABLE", "objectName":"test1", "statementId":65459278, "substatementId":1, "exitCode":"0", "sessionId":"725118", "rowCount":0, "serverHost":"master", "serverType":"MySQL", "serviceName":"Amazon Aurora MySQL", "serverVersion":"MySQL 5.7.12", "startTime":"2020-05-22 18:07:12.226384+00", "endTime":"2020-05-22 18:07:12.250222+00", "transactionId":"0", "dbProtocol":"MySQL", "netProtocol":"TCP", "errorMessage":"", "class":"MAIN" } ] }

次の例は、class の値 が AUX を持つ対応するイベントを示しています。

{ "type":"DatabaseActivityMonitoringRecord", "clusterId":"cluster-some_id", "instanceId":"db-some_id", "databaseActivityEventList":[ { "logTime":"2020-05-22 18:07:12.247182+00", "type":"record", "clientApplication":null, "pid":2830, "dbUserName":"master", "databaseName":"test", "remoteHost":"localhost", "remotePort":"11054", "command":"CREATE", "commandText":"test1", "paramList":null, "objectType":"TABLE", "objectName":"test1", "statementId":65459278, "substatementId":2, "exitCode":"", "sessionId":"725118", "rowCount":0, "serverHost":"master", "serverType":"MySQL", "serviceName":"Amazon Aurora MySQL", "serverVersion":"MySQL 5.7.12", "startTime":"2020-05-22 18:07:12.226384+00", "endTime":"2020-05-22 18:07:12.247182+00", "transactionId":"0", "dbProtocol":"MySQL", "netProtocol":"TCP", "errorMessage":"", "class":"AUX" } ] }
Aurora PostgreSQL SELECT ステートメントのアクティビティイベントレコード

次の例は、 SELECT イベントを示しています。

{ "type":"DatabaseActivityMonitoringRecords", "version":"1.1", "databaseActivityEvents": { "type":"DatabaseActivityMonitoringRecord", "clusterId":"cluster-4HNY5V4RRNPKKYB7ICFKE5JBQQ", "instanceId":"db-FZJTMYKCXQBUUZ6VLU7NW3ITCM", "databaseActivityEventList":[ { "startTime": "2019-05-24 00:39:49.920564+00", "logTime": "2019-05-24 00:39:49.940668+00", "statementId": 6, "substatementId": 1, "objectType": "TABLE", "command": "SELECT", "objectName": "public.my_table", "databaseName": "postgres", "dbUserName": "rdsadmin", "remoteHost": "172.31.3.195", "remotePort": "34534", "sessionId": "5ce73c6f.7e64", "rowCount": 10, "commandText": "select * from my_table;", "paramList": [], "pid": 32356, "clientApplication": "psql", "exitCode": null, "class": "READ", "serverVersion": "2.3.1", "serverType": "PostgreSQL", "serviceName": "Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible edition", "serverHost": "172.31.3.192", "netProtocol": "TCP", "dbProtocol": "Postgres 3.0", "type": "record", "errorMessage": null } ] }, "key":"decryption-key" }
{ "type": "DatabaseActivityMonitoringRecord", "clusterId": "", "instanceId": "db-4JCWQLUZVFYP7DIWP6JVQ77O3Q", "databaseActivityEventList": [ { "class": "TABLE", "clientApplication": "Microsoft SQL Server Management Studio - Query", "command": "SELECT", "commandText": "select * from [testDB].[dbo].[TestTable]", "databaseName": "testDB", "dbProtocol": "SQLSERVER", "dbUserName": "test", "endTime": null, "errorMessage": null, "exitCode": 1, "logTime": "2022-10-06 21:24:59.9422268+00", "netProtocol": null, "objectName": "TestTable", "objectType": "TABLE", "paramList": null, "pid": null, "remoteHost": "local machine", "remotePort": null, "rowCount": 0, "serverHost": "172.31.30.159", "serverType": "SQLSERVER", "serverVersion": "15.00.4073.23.v1.R1", "serviceName": "sqlserver-ee", "sessionId": 62, "startTime": null, "statementId": "0x03baed90412f564fad640ebe51f89b99", "substatementId": 1, "transactionId": "4532935", "type": "record", "engineNativeAuditFields": { "target_database_principal_id": 0, "target_server_principal_id": 0, "target_database_principal_name": "", "server_principal_id": 2, "user_defined_information": "", "response_rows": 0, "database_principal_name": "dbo", "target_server_principal_name": "", "schema_name": "dbo", "is_column_permission": true, "object_id": 581577110, "server_instance_name": "EC2AMAZ-NFUJJNO", "target_server_principal_sid": null, "additional_information": "", "duration_milliseconds": 0, "permission_bitmask": "0x00000000000000000000000000000001", "data_sensitivity_information": "", "session_server_principal_name": "test", "connection_id": "AD3A5084-FB83-45C1-8334-E923459A8109", "audit_schema_version": 1, "database_principal_id": 1, "server_principal_sid": "0x010500000000000515000000bdc2795e2d0717901ba6998cf4010000", "user_defined_event_id": 0, "host_name": "EC2AMAZ-NFUJJNO" } } ] }
例 Aurora MySQL SELECT ステートメントのアクティビティイベントレコード

次の例は、SELECT イベントを示しています。

次の例は、class の値が MAIN のイベントを示しています。

{ "type":"DatabaseActivityMonitoringRecord", "clusterId":"cluster-some_id", "instanceId":"db-some_id", "databaseActivityEventList":[ { "logTime":"2020-05-22 18:29:57.986467+00", "type":"record", "clientApplication":null, "pid":2830, "dbUserName":"master", "databaseName":"test", "remoteHost":"localhost", "remotePort":"11054", "command":"QUERY", "commandText":"SELECT * FROM test1 WHERE id < 28", "paramList":null, "objectType":"TABLE", "objectName":"test1", "statementId":65469218, "substatementId":1, "exitCode":"0", "sessionId":"726571", "rowCount":2, "serverHost":"master", "serverType":"MySQL", "serviceName":"Amazon Aurora MySQL", "serverVersion":"MySQL 5.7.12", "startTime":"2020-05-22 18:29:57.986364+00", "endTime":"2020-05-22 18:29:57.986467+00", "transactionId":"0", "dbProtocol":"MySQL", "netProtocol":"TCP", "errorMessage":"", "class":"MAIN" } ] }

次の例は、class の値 が AUX を持つ対応するイベントを示しています。

{ "type":"DatabaseActivityMonitoringRecord", "instanceId":"db-some_id", "databaseActivityEventList":[ { "logTime":"2020-05-22 18:29:57.986399+00", "type":"record", "clientApplication":null, "pid":2830, "dbUserName":"master", "databaseName":"test", "remoteHost":"localhost", "remotePort":"11054", "command":"READ", "commandText":"test1", "paramList":null, "objectType":"TABLE", "objectName":"test1", "statementId":65469218, "substatementId":2, "exitCode":"", "sessionId":"726571", "rowCount":0, "serverHost":"master", "serverType":"MySQL", "serviceName":"Amazon Aurora MySQL", "serverVersion":"MySQL 5.7.12", "startTime":"2020-05-22 18:29:57.986364+00", "endTime":"2020-05-22 18:29:57.986399+00", "transactionId":"0", "dbProtocol":"MySQL", "netProtocol":"TCP", "errorMessage":"", "class":"AUX" } ] }

DatabaseActivityMonitoringRecords JSON オブジェクト

データベースアクティビティイベントレコードは、次の情報を含む JSON オブジェクトにあります。

JSON フィールド データ型 説明

type

文字列

JSON レコードのタイプ。値は DatabaseActivityMonitoringRecords です。

version 文字列 データベースアクティビティモニタリングレコードのバージョン。

生成されたデータベースアクティビティレコードのバージョンは、次のように、DB クラスターのエンジンのバージョンによって異なります。

  • バージョン 1.1 のデータベースアクティビティレコードは、エンジンバージョン 10.10 以降のマイナーバージョン、およびエンジンバージョン 11.5 以降を実行する Aurora PostgreSQL DB クラスターに対して生成されます。

  • バージョン 1.0 のデータベースアクティビティレコードは、エンジンバージョン 10.7 および 11.4 を実行している Aurora PostgreSQL DB クラスターに対して生成されます。

次のフィールドは、すべてバージョン 1.0 とバージョン 1.1 の両方にあります。ただし、明記されている場合を除きます。

databaseActivityEvents

string

アクティビティイベントを含む JSON オブジェクト。

キー string databaseActivityEventList の復号に使用する暗号化キー。

databaseActivityEvents JSON オブジェクト

databaseActivityEvents JSON オブジェクトには、次の情報が含まれています。

JSON レコードの最上位フィールド

監査ログの各イベントは、JSON 形式のレコード内にラップされます。このレコードには、次のフィールドが含まれます。

type

このフィールドは常に値 DatabaseActivityMonitoringRecords を持ちます。

バージョン

このフィールドは、データベースアクティビティストリーミングデータプロトコルまたはコントラクトのバージョンを表します。これは、使用可能なフィールドを定義します。

バージョン 1.0 は、Aurora PostgreSQL バージョン 10.7 および 11.4 の元のデータアクティビティストリーミングのサポートを表します。バージョン 1.1 は、Aurora PostgreSQL バージョン 10.10 以降、および Aurora PostgreSQL 11.5 以降のデータアクティビティストリーミングのサポートを表します。バージョン 1.1 には、追加のフィールド errorMessagestartTime が含まれています。バージョン 1.2 は、Aurora MySQL 2.08 以降のデータアクティビティストリーミングのサポートを表します。バージョン 1.2 には、追加のフィールド endTimetransactionId が含まれています。

databaseActivityEvents

1 つ以上のアクティビティイベントを表す暗号化された文字列。これは、base64 バイト配列として表されます。文字列を復号すると、このセクションの例に示すフィールドを持つ JSON 形式のレコードが生成されます。

key

databaseActivityEvents 文字列の暗号化に使用される暗号化されたデータキー。これは、データベースアクティビティストリーミングをスタートしたときに指定した AWS KMS key と同じです。

以下の例は、このレコードの形式を示しています。

{ "type":"DatabaseActivityMonitoringRecords", "version":"1.1", "databaseActivityEvents":"encrypted audit records", "key":"encrypted key" }

databaseActivityEvents フィールドの内容を復号化するには、次のステップを実行します。

  1. データベースアクティビティストリーミングをスタートするときに指定した KMS キーを使用して、key JSON フィールドの値を復号します。これにより、データ暗号化キーがクリアテキストで返されます。

  2. databaseActivityEvents JSON フィールドの値を Base64 デコードして、監査ペイロードの暗号化テキストをバイナリ形式で取得します。

  3. 初期のステップでデコードしたデータ暗号化キーを使用して、バイナリ暗号文を復号化します。

  4. 復号化されたペイロードを解凍します。

    • 暗号化されたペイロードは、databaseActivityEvents フィールドにあります。

    • databaseActivityEventList フィールドには、監査レコードの配列が含まれます。配列内の type フィールドには、 record または heartbeat を使用できます。

監査ログのアクティビティイベントレコードは、次の情報を含む JSON オブジェクトです。

JSON フィールド データ型 説明

type

文字列

JSON レコードのタイプ。値は DatabaseActivityMonitoringRecord です。

clusterId 文字列 DB クラスターリソース識別子。これは DB クラスター属性 DbClusterResourceId に対応します。
instanceId 文字列 DB インスタンスのリソース識別子。DB インスタンス属性 DbiResourceId に対応します。

databaseActivityEventList

文字列

アクティビティ監査レコードまたはハートビートメッセージの配列。

databaseActivityEventList JSON 配列

監査ログのペイロードは、暗号化された databaseActivityEventList JSON 配列です。以下の表に、監査ログの復号された DatabaseActivityEventList 配列内の各アクティビティイベントのフィールドをアルファベット順に示します。Aurora PostgreSQL または Aurora MySQL を使用するかどうかによって、フィールドは異なります。データベースエンジンに適用される表を参照してください。

重要

イベントの構造は変わる場合があります。Aurora では、将来、アクティビティイベントに新しいフィールドが追加される可能性があります。JSON データを分析するアプリケーションでは、コードが未知のフィールド名に対して無視または適切なアクションを実行できることを確認します。

Aurora PostgreSQL の databaseActivityEventList フィールド
フィールド データ型 説明
class 文字列

アクティビティイベントのクラス。Aurora PostgreSQL の有効な値は以下のとおりです。

  • ALL

  • CONNECT - 接続イベントまたは切断イベント。

  • DDL - ROLE クラスのステートメントのリストに含まれていない DDL ステートメント。

  • FUNCTION - 関数の呼び出し、または DO ブロック。

  • MISC - さまざまなコマンド (例: DISCARDFETCHCHECKPOINTVACUUM)。

  • NONE

  • READ - SELECT ステートメントまたは COPY ステートメント (ソースがリレーションまたはクエリの場合)。

  • ROLE - ロールと特権に関するステートメント (例: GRANTREVOKECREATEALTERDROPROLE)。

  • WRITE - INSERTUPDATEDELETETRUNCATECOPY ステートメント (送信先がリレーションの場合)。

clientApplication 文字列 クライアントのレポートどおりにクライアントが接続に使用していたアプリケーション。クライアントはこの情報を指定する必要はないため、値は null でも問題ありません。
command 文字列 SQL コマンドの名前 (コマンドの詳細は含まない)。
commandText 文字列

ユーザーによって渡された実際の SQL ステートメント。Aurora PostgreSQL の場合、値は元の SQL ステートメントと同じです。このフィールドは、接続レコードまたは切断レコードを除くすべてのタイプのレコードに使用されます。この場合、値は null です。

重要

各ステートメントの完全な SQL テキストは、機密データを含むアクティビティストリーミング監査ログに表示されます。ただし、Aurora が次の SQL ステートメントのようにコンテキストから判断できる場合、データベースユーザーのパスワードは編集されます。

ALTER ROLE role-name WITH password
databaseName 文字列 ユーザーが接続したデータベース。
dbProtocol 文字列 データベースプロトコル (例: Postgres 3.0)。
dbUserName 文字列 クライアントが認証したデータベースユーザー。
errorMessage

(バージョン 1.1 のデータベースアクティビティレコードのみ)

文字列

エラーがあった場合、このフィールドには DB サーバーによって生成されるはずのエラーメッセージが表示されます。エラーにならなかった通常のステートメントの場合、errorMessage の値は null です。

エラーは、重要度が ERROR 以上の、クライアントで表示される PostgreSQL エラーログイベントを生成するアクティビティとして定義されます。詳細については、「PostgreSQL メッセージの重要度」を参照してください。例えば、構文エラーやクエリのキャンセルは、エラーメッセージを生成します。

バックグラウンドのチェックポインタープロセスエラーなどの内部の PostgreSQL サーバーエラーは、エラーメッセージを生成しません。ただし、ログの重要度レベルの設定に関係なく、このようなイベントのレコードは引き続き出力されます。これにより、攻撃者がログをオフにして検出を回避することを防ぎます。

exitCode フィールドも参照してください。

exitCode int セッション終了レコードに使用される値。clean exit では、終了コードが含まれます。エラーシナリオによっては、終了コードが常に得られるとは限りません。例えば、PostgreSQL で exit() を実行している場合や、オペレーターが kill -9 などのコマンドを実行している場合があります。

エラーが発生した場合は、PostgreSQL エラーコードにリストされている SQL エラーコード (SQLSTATE) が exitCode フィールドに表示されます。

errorMessage フィールドも参照してください。

logTime 文字列 監査コードパスに記録されているタイムスタンプ。これは、SQL ステートメントの実行終了時刻を表します。startTime フィールドも参照してください。
netProtocol 文字列 ネットワーク通信プロトコル。
objectName 文字列 データベースオブジェクトの名前 (SQL ステートメントを使用している場合)。このフィールドは、SQL ステートメントがデータベースオブジェクトに対して機能する場合にのみ使用されます。SQL ステートメントがオブジェクトに対して機能していない場合、この値は null です。
objectType 文字列 テーブル、インデックス、ビューなどのデータベースオブジェクトタイプ。このフィールドは、SQL ステートメントがデータベースオブジェクトに対して機能する場合にのみ使用されます。SQL ステートメントがオブジェクトに対して機能していない場合、この値は null です。有効な値には次のようなものがあります。
  • COMPOSITE TYPE

  • FOREIGN TABLE

  • FUNCTION

  • INDEX

  • MATERIALIZED VIEW

  • SEQUENCE

  • TABLE

  • TOAST TABLE

  • VIEW

  • UNKNOWN

paramList 文字列 SQL ステートメントに渡されるカンマ区切りのパラメータの配列。SQL ステートメントにパラメータがない場合、この値は空の配列です。
pid int クライアント接続を処理するために割り当てられているバックエンドプロセスのプロセス ID。
remoteHost 文字列 クライアントの IP アドレスまたはホスト名。Aurora PostgreSQL では、どちらが使用されるかは、データベースの log_hostname パラメータ設定によって異なります。
remotePort 文字列 クライアントのポート番号。
rowCount int SQL 文によって返された行数。例えば、SELECT ステートメントが 10 行を返す場合、rowCount は 10 になります。INSERT ステートメントまたは UPDATE ステートメントの場合、RowCount は 0 です。
serverHost 文字列 データベースサーバーのホスト IP アドレス。
serverType 文字列 データベースサーバーのタイプ (例: PostgreSQL)。
serverVersion 文字列 データベースサーバーのバージョン (例: Aurora PostgreSQL の 2.3.1)。
serviceName 文字列 サービスの名前 (例: Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible edition)。
sessionId int 一意の疑似セッション識別子。
sessionId int 一意の疑似セッション識別子。
startTime

(バージョン 1.1 のデータベースアクティビティレコードのみ)

文字列

SQL ステートメントの実行がスタートされた時刻。

SQL ステートメントのおおよその実行時間を計算するには、logTime - startTime を使用します。logTime フィールドも参照してください。

statementId int クライアントの SQL ステートメントの識別子。カウンターはセッションレベルであり、クライアントによって SQL ステートメントが入力される度に増加します。
substatementId int SQL サブステートメントの識別子。この値は、statementId フィールドで識別された各 SQL ステートメントに含まれるサブステートメントをカウントします。
type 文字列 イベントタイプ。有効な値は record または heartbeat です。
Aurora MySQL の databaseActivityEventList フィールド
フィールド データ型 説明
class 文字列

アクティビティイベントのクラス。

Aurora MySQL の有効な値は以下のとおりです。

  • MAIN - SQL ステートメントを表すプライマリイベントです。

  • AUX - 追加の詳細を含む補足イベント。例えば、オブジェクトの名前を変更したステートメントには、新しい名前を反映するクラス AUX を持つイベントがあります。

    同じステートメントに対応する MAIN イベントと AUX イベントを検索するには、pid フィールドと statementId フィールドの値が同じである、異なるイベントがないか確認します。

clientApplication 文字列 クライアントのレポートどおりにクライアントが接続に使用していたアプリケーション。クライアントはこの情報を指定する必要はないため、値は null でも問題ありません。
command 文字列

SQL ステートメントの一般的なカテゴリ。このフィールドの値は class の値によって異なります。

classMAIN の場合の値には、次の値が含まれます。

  • CONNECT - クライアントセッションが接続されている場合。

  • QUERY - SQL ステートメント。classAUX 値が 1 つ以上のイベントを伴います。

  • DISCONNECT - クライアントセッションが切断されている場合。

  • FAILED_CONNECT - クライアントが接続を試みたが、接続できない場合。

  • CHANGEUSER - 発行するステートメントではなく、MySQL ネットワークプロトコルの一部である状態の変更。

classAUX の場合の値には、次の値が含まれます。

  • READ - SELECT ステートメントまたは COPY ステートメント (ソースがリレーションまたはクエリの場合)。

  • WRITE - INSERTUPDATEDELETETRUNCATECOPY ステートメント (送信先がリレーションの場合)。

  • DROP - オブジェクトの削除。

  • CREATE - オブジェクトの作成。

  • RENAME - オブジェクトの名前の変更。

  • ALTER - オブジェクトのプロパティの変更。

commandText 文字列

classMAIN 値を持つイベントの場合、このフィールドはユーザーが渡した実際の SQL ステートメントを表します。このフィールドは、接続レコードまたは切断レコードを除くすべてのタイプのレコードに使用されます。この場合、値は null です。

classAUX 値を持つイベントの場合、このフィールドには、イベントに関係するオブジェクトに関する補足情報が含まれます。

Aurora MySQL では、引用符などの文字の前には、エスケープ文字を表すバックスラッシュが付きます。

重要

各ステートメントの SQL テキスト全体が、機密データを含む監査ログに表示されます。ただし、Aurora が次の SQL ステートメントのようにコンテキストから判断できる場合、データベースユーザーのパスワードは編集されます。

mysql> SET PASSWORD = 'my-password';
注記

セキュリティ上のベストプラクティスとして、ここに示されているプロンプト以外のパスワードを指定してください。

databaseName string ユーザーが接続したデータベース。
dbProtocol 文字列 データベースプロトコル。現在、この値は常に Aurora MySQL の MySQL です。
dbUserName 文字列 クライアントが認証したデータベースユーザー。
endTime

(バージョン 1.2 のデータベースアクティビティレコードのみ)

文字列

SQL ステートメントの実行が終了した時刻。これは、協定世界時 (UTC) 形式で表されます。

SQL ステートメントの実行時間を計算するには、endTime - startTime を使用します。startTime フィールドも参照してください。

errorMessage

(バージョン 1.1 のデータベースアクティビティレコードのみ)

文字列

エラーがあった場合、このフィールドには DB サーバーによって生成されるはずのエラーメッセージが表示されます。エラーにならなかった通常のステートメントの場合、errorMessage の値は null です。

エラーは、重要度が ERROR 以上の、クライアントで表示される MySQL エラーログイベントを生成するアクティビティとして定義されます。詳細については、MySQL リファレンスマニュアルの「エラーログ」を参照してください。例えば、構文エラーやクエリのキャンセルは、エラーメッセージを生成します。

バックグラウンドのチェックポインタープロセスエラーなどの内部の MySQL サーバーエラーは、エラーメッセージを生成しません。ただし、ログの重要度レベルの設定に関係なく、このようなイベントのレコードは引き続き出力されます。これにより、攻撃者がログをオフにして検出を回避することを防ぎます。

exitCode フィールドも参照してください。

exitCode int セッション終了レコードに使用される値。clean exit では、終了コードが含まれます。エラーシナリオによっては、終了コードが常に得られるとは限りません。このような場合、この値はゼロになるか、空白になる可能性があります。
logTime 文字列 監査コードパスに記録されているタイムスタンプ。これは、協定世界時 (UTC) 形式で表されます。ステートメントの期間を計算する最も正確な方法については、startTime および endTime フィールドを参照してください。
netProtocol 文字列 ネットワーク通信プロトコル。現在、この値は常に Aurora MySQL の TCP です。
objectName 文字列 データベースオブジェクトの名前 (SQL ステートメントを使用している場合)。このフィールドは、SQL ステートメントがデータベースオブジェクトに対して機能する場合にのみ使用されます。SQL ステートメントがオブジェクトに対して機能していない場合、この値は空白になります。オブジェクトの完全修飾名を作成するには、databaseNameobjectName を結合します。クエリに複数のオブジェクトが含まれる場合、このフィールドはカンマで区切られた名前のリストにすることができます。
objectType 文字列

テーブル、インデックスなどのデータベースオブジェクトタイプ。このフィールドは、SQL ステートメントがデータベースオブジェクトに対して機能する場合にのみ使用されます。SQL ステートメントがオブジェクトに対して機能していない場合、この値は null です。

Aurora MySQL の有効な値には次のようなものがあります。

  • INDEX

  • TABLE

  • UNKNOWN

paramList 文字列 このフィールドは Aurora MySQL には使用されず、常に null です。
pid int クライアント接続を処理するために割り当てられているバックエンドプロセスのプロセス ID。データベースサーバー再起動すると、pid が変更され、statementId フィールドのカウンターが初期からやり直されます。
remoteHost 文字列 SQL ステートメントを発行したクライアントの IP アドレスまたはホスト名。Aurora MySQL では、どちらが使用されるかは、データベースの skip_name_resolve パラメータ設定によって異なります。この値 localhost は、rdsadmin スペシャルユーザーからのアクティビティを示します。
remotePort 文字列 クライアントのポート番号。
rowCount int SQL ステートメントによって影響を受けた、または取得されたテーブルの行数。このフィールドは、データ操作言語 (DML) ステートメントである SQL ステートメントでのみ使用されます。SQL ステートメントが DML ステートメントではない場合、この値は null です。
serverHost 文字列 データベースサーバーインスタンス識別子。この値は、Aurora MySQL と Aurora PostgreSQLでは異なって表されます。Aurora PostgreSQL は、識別子の代わりに IP アドレスを使用します。
serverType 文字列 データベースサーバーのタイプ (例: MySQL)。
serverVersion 文字列 データベースサーバーのバージョン。現在、この値は常に Aurora MySQL の MySQL 5.7.12 です。
serviceName 文字列 サービスの名前。現在、この値は常に Aurora MySQL の Amazon Aurora MySQL です。
sessionId int 一意の疑似セッション識別子。
startTime

(バージョン 1.1 のデータベースアクティビティレコードのみ)

文字列

SQL ステートメントの実行がスタートされた時刻。これは、協定世界時 (UTC) 形式で表されます。

SQL ステートメントの実行時間を計算するには、endTime - startTime を使用します。endTime フィールドも参照してください。

statementId int クライアントの SQL ステートメントの識別子。カウンターは、クライアントによって SQL ステートメントが入力される度に増加します。DB インスタンスが再起動されると、カウンターがリセットされます。
substatementId int SQL サブステートメントの識別子。この値は、クラス MAIN を持つイベントの場合は 1、クラス AUX を持つイベントの場合は 2 です。statementId フィールドを使用して、同じステートメントによって生成されたすべてのイベントを識別します。
transactionId

(バージョン 1.2 のデータベースアクティビティレコードのみ)

int トランザクションの識別子。
type 文字列 イベントタイプ。有効な値は record または heartbeat です。

AWS SDK を使用したデータベースアクティビティストリーミングの処理

アクティビティストリーミングをプログラムで処理するには、AWS SDK を使用します。以下は、Kinesis データストリームを処理する方法で完全に機能する Java および Python の例です。

Java
import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.InetAddress; import java.nio.ByteBuffer; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.security.NoSuchAlgorithmException; import java.security.NoSuchProviderException; import java.security.Security; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.UUID; import java.util.zip.GZIPInputStream; import javax.crypto.Cipher; import javax.crypto.NoSuchPaddingException; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; import com.amazonaws.auth.AWSStaticCredentialsProvider; import com.amazonaws.auth.BasicAWSCredentials; import com.amazonaws.encryptionsdk.AwsCrypto; import com.amazonaws.encryptionsdk.CryptoInputStream; import com.amazonaws.encryptionsdk.jce.JceMasterKey; import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.exceptions.InvalidStateException; import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.exceptions.ShutdownException; import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.exceptions.ThrottlingException; import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.interfaces.IRecordProcessor; import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.interfaces.IRecordProcessorCheckpointer; import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.interfaces.IRecordProcessorFactory; import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.lib.worker.InitialPositionInStream; import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.lib.worker.KinesisClientLibConfiguration; import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.lib.worker.ShutdownReason; import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.lib.worker.Worker; import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.lib.worker.Worker.Builder; import com.amazonaws.services.kinesis.model.Record; import com.amazonaws.services.kms.AWSKMS; import com.amazonaws.services.kms.AWSKMSClientBuilder; import com.amazonaws.services.kms.model.DecryptRequest; import com.amazonaws.services.kms.model.DecryptResult; import com.amazonaws.util.Base64; import com.amazonaws.util.IOUtils; import com.google.gson.Gson; import com.google.gson.GsonBuilder; import com.google.gson.annotations.SerializedName; import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider; public class DemoConsumer { private static final String STREAM_NAME = "aws-rds-das-[cluster-external-resource-id]"; private static final String APPLICATION_NAME = "AnyApplication"; //unique application name for dynamo table generation that holds kinesis shard tracking private static final String AWS_ACCESS_KEY = "[AWS_ACCESS_KEY_TO_ACCESS_KINESIS]"; private static final String AWS_SECRET_KEY = "[AWS_SECRET_KEY_TO_ACCESS_KINESIS]"; private static final String DBC_RESOURCE_ID = "[cluster-external-resource-id]"; private static final String REGION_NAME = "[region-name]"; //us-east-1, us-east-2... private static final BasicAWSCredentials CREDENTIALS = new BasicAWSCredentials(AWS_ACCESS_KEY, AWS_SECRET_KEY); private static final AWSStaticCredentialsProvider CREDENTIALS_PROVIDER = new AWSStaticCredentialsProvider(CREDENTIALS); private static final AwsCrypto CRYPTO = new AwsCrypto(); private static final AWSKMS KMS = AWSKMSClientBuilder.standard() .withRegion(REGION_NAME) .withCredentials(CREDENTIALS_PROVIDER).build(); class Activity { String type; String version; String databaseActivityEvents; String key; } class ActivityEvent { @SerializedName("class") String _class; String clientApplication; String command; String commandText; String databaseName; String dbProtocol; String dbUserName; String endTime; String errorMessage; String exitCode; String logTime; String netProtocol; String objectName; String objectType; List<String> paramList; String pid; String remoteHost; String remotePort; String rowCount; String serverHost; String serverType; String serverVersion; String serviceName; String sessionId; String startTime; String statementId; String substatementId; String transactionId; String type; } class ActivityRecords { String type; String clusterId; String instanceId; List<ActivityEvent> databaseActivityEventList; } static class RecordProcessorFactory implements IRecordProcessorFactory { @Override public IRecordProcessor createProcessor() { return new RecordProcessor(); } } static class RecordProcessor implements IRecordProcessor { private static final long BACKOFF_TIME_IN_MILLIS = 3000L; private static final int PROCESSING_RETRIES_MAX = 10; private static final long CHECKPOINT_INTERVAL_MILLIS = 60000L; private static final Gson GSON = new GsonBuilder().serializeNulls().create(); private static final Cipher CIPHER; static { Security.insertProviderAt(new BouncyCastleProvider(), 1); try { CIPHER = Cipher.getInstance("AES/GCM/NoPadding", "BC"); } catch (NoSuchAlgorithmException | NoSuchPaddingException | NoSuchProviderException e) { throw new ExceptionInInitializerError(e); } } private long nextCheckpointTimeInMillis; @Override public void initialize(String shardId) { } @Override public void processRecords(final List<Record> records, final IRecordProcessorCheckpointer checkpointer) { for (final Record record : records) { processSingleBlob(record.getData()); } if (System.currentTimeMillis() > nextCheckpointTimeInMillis) { checkpoint(checkpointer); nextCheckpointTimeInMillis = System.currentTimeMillis() + CHECKPOINT_INTERVAL_MILLIS; } } @Override public void shutdown(IRecordProcessorCheckpointer checkpointer, ShutdownReason reason) { if (reason == ShutdownReason.TERMINATE) { checkpoint(checkpointer); } } private void processSingleBlob(final ByteBuffer bytes) { try { // JSON $Activity final Activity activity = GSON.fromJson(new String(bytes.array(), StandardCharsets.UTF_8), Activity.class); // Base64.Decode final byte[] decoded = Base64.decode(activity.databaseActivityEvents); final byte[] decodedDataKey = Base64.decode(activity.key); Map<String, String> context = new HashMap<>(); context.put("aws:rds:dbc-id", DBC_RESOURCE_ID); // Decrypt final DecryptRequest decryptRequest = new DecryptRequest() .withCiphertextBlob(ByteBuffer.wrap(decodedDataKey)).withEncryptionContext(context); final DecryptResult decryptResult = KMS.decrypt(decryptRequest); final byte[] decrypted = decrypt(decoded, getByteArray(decryptResult.getPlaintext())); // GZip Decompress final byte[] decompressed = decompress(decrypted); // JSON $ActivityRecords final ActivityRecords activityRecords = GSON.fromJson(new String(decompressed, StandardCharsets.UTF_8), ActivityRecords.class); // Iterate throught $ActivityEvents for (final ActivityEvent event : activityRecords.databaseActivityEventList) { System.out.println(GSON.toJson(event)); } } catch (Exception e) { // Handle error. e.printStackTrace(); } } private static byte[] decompress(final byte[] src) throws IOException { ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(src); GZIPInputStream gzipInputStream = new GZIPInputStream(byteArrayInputStream); return IOUtils.toByteArray(gzipInputStream); } private void checkpoint(IRecordProcessorCheckpointer checkpointer) { for (int i = 0; i < PROCESSING_RETRIES_MAX; i++) { try { checkpointer.checkpoint(); break; } catch (ShutdownException se) { // Ignore checkpoint if the processor instance has been shutdown (fail over). System.out.println("Caught shutdown exception, skipping checkpoint." + se); break; } catch (ThrottlingException e) { // Backoff and re-attempt checkpoint upon transient failures if (i >= (PROCESSING_RETRIES_MAX - 1)) { System.out.println("Checkpoint failed after " + (i + 1) + "attempts." + e); break; } else { System.out.println("Transient issue when checkpointing - attempt " + (i + 1) + " of " + PROCESSING_RETRIES_MAX + e); } } catch (InvalidStateException e) { // This indicates an issue with the DynamoDB table (check for table, provisioned IOPS). System.out.println("Cannot save checkpoint to the DynamoDB table used by the Amazon Kinesis Client Library." + e); break; } try { Thread.sleep(BACKOFF_TIME_IN_MILLIS); } catch (InterruptedException e) { System.out.println("Interrupted sleep" + e); } } } } private static byte[] decrypt(final byte[] decoded, final byte[] decodedDataKey) throws IOException { // Create a JCE master key provider using the random key and an AES-GCM encryption algorithm final JceMasterKey masterKey = JceMasterKey.getInstance(new SecretKeySpec(decodedDataKey, "AES"), "BC", "DataKey", "AES/GCM/NoPadding"); try (final CryptoInputStream<JceMasterKey> decryptingStream = CRYPTO.createDecryptingStream(masterKey, new ByteArrayInputStream(decoded)); final ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream()) { IOUtils.copy(decryptingStream, out); return out.toByteArray(); } } public static void main(String[] args) throws Exception { final String workerId = InetAddress.getLocalHost().getCanonicalHostName() + ":" + UUID.randomUUID(); final KinesisClientLibConfiguration kinesisClientLibConfiguration = new KinesisClientLibConfiguration(APPLICATION_NAME, STREAM_NAME, CREDENTIALS_PROVIDER, workerId); kinesisClientLibConfiguration.withInitialPositionInStream(InitialPositionInStream.LATEST); kinesisClientLibConfiguration.withRegionName(REGION_NAME); final Worker worker = new Builder() .recordProcessorFactory(new RecordProcessorFactory()) .config(kinesisClientLibConfiguration) .build(); System.out.printf("Running %s to process stream %s as worker %s...\n", APPLICATION_NAME, STREAM_NAME, workerId); try { worker.run(); } catch (Throwable t) { System.err.println("Caught throwable while processing data."); t.printStackTrace(); System.exit(1); } System.exit(0); } private static byte[] getByteArray(final ByteBuffer b) { byte[] byteArray = new byte[b.remaining()]; b.get(byteArray); return byteArray; } }
Python
import base64 import json import zlib import aws_encryption_sdk from aws_encryption_sdk import CommitmentPolicy from aws_encryption_sdk.internal.crypto import WrappingKey from aws_encryption_sdk.key_providers.raw import RawMasterKeyProvider from aws_encryption_sdk.identifiers import WrappingAlgorithm, EncryptionKeyType import boto3 REGION_NAME = '<region>' # us-east-1 RESOURCE_ID = '<external-resource-id>' # cluster-ABCD123456 STREAM_NAME = 'aws-rds-das-' + RESOURCE_ID # aws-rds-das-cluster-ABCD123456 enc_client = aws_encryption_sdk.EncryptionSDKClient(commitment_policy=CommitmentPolicy.FORBID_ENCRYPT_ALLOW_DECRYPT) class MyRawMasterKeyProvider(RawMasterKeyProvider): provider_id = "BC" def __new__(cls, *args, **kwargs): obj = super(RawMasterKeyProvider, cls).__new__(cls) return obj def __init__(self, plain_key): RawMasterKeyProvider.__init__(self) self.wrapping_key = WrappingKey(wrapping_algorithm=WrappingAlgorithm.AES_256_GCM_IV12_TAG16_NO_PADDING, wrapping_key=plain_key, wrapping_key_type=EncryptionKeyType.SYMMETRIC) def _get_raw_key(self, key_id): return self.wrapping_key def decrypt_payload(payload, data_key): my_key_provider = MyRawMasterKeyProvider(data_key) my_key_provider.add_master_key("DataKey") decrypted_plaintext, header = enc_client.decrypt( source=payload, materials_manager=aws_encryption_sdk.materials_managers.default.DefaultCryptoMaterialsManager(master_key_provider=my_key_provider)) return decrypted_plaintext def decrypt_decompress(payload, key): decrypted = decrypt_payload(payload, key) return zlib.decompress(decrypted, zlib.MAX_WBITS + 16) def main(): session = boto3.session.Session() kms = session.client('kms', region_name=REGION_NAME) kinesis = session.client('kinesis', region_name=REGION_NAME) response = kinesis.describe_stream(StreamName=STREAM_NAME) shard_iters = [] for shard in response['StreamDescription']['Shards']: shard_iter_response = kinesis.get_shard_iterator(StreamName=STREAM_NAME, ShardId=shard['ShardId'], ShardIteratorType='LATEST') shard_iters.append(shard_iter_response['ShardIterator']) while len(shard_iters) > 0: next_shard_iters = [] for shard_iter in shard_iters: response = kinesis.get_records(ShardIterator=shard_iter, Limit=10000) for record in response['Records']: record_data = record['Data'] record_data = json.loads(record_data) payload_decoded = base64.b64decode(record_data['databaseActivityEvents']) data_key_decoded = base64.b64decode(record_data['key']) data_key_decrypt_result = kms.decrypt(CiphertextBlob=data_key_decoded, EncryptionContext={'aws:rds:dbc-id': RESOURCE_ID}) print (decrypt_decompress(payload_decoded, data_key_decrypt_result['Plaintext'])) if 'NextShardIterator' in response: next_shard_iters.append(response['NextShardIterator']) shard_iters = next_shard_iters if __name__ == '__main__': main()