KeeperDB vs DBeaver: comparación de acceso seguro a bases de datos

KeeperDB gestiona las credenciales de forma diferente según cómo se ejecute. En la aplicación de escritorio independiente, el usuario se autentica con Face ID o Windows Hello, y las conexiones obtienen las credenciales directamente de Keeper Secrets Manager, de modo que las contraseñas no se escriben ni se copian en el cliente. Cuando KeeperDB se ejecuta a través de la bóveda de Keeper o de KeeperDB Proxy, las conexiones son completamente sin contraseña: el usuario inicia una sesión desde la bóveda, la credencial se gestiona dentro del entorno de confianza cero y conocimiento cero de Keeper, y la sesión se ejecuta dentro de un túnel cifrado de confianza cero, de modo que nada entra en contacto con el equipo local.

La bóveda y las rutas de proxy eliminan el vector de ataque más común en bases de datos: las credenciales almacenadas en archivos de configuración locales, variables de entorno o cadenas de conexión compartidas.

Cuando KeeperDB se ejecuta en la bóveda, graba cada sesión de base de datos en su totalidad, con administración centralizada en la bóveda. Cada consulta, cada acción, cada sesión queda capturada como evidencia de auditoría inmutable. Estas grabaciones pueden utilizarse para monitoreo, investigación y cumplimiento en sectores regulados. KeeperAI también incluye resúmenes de actividad cifrados, lo que facilita considerablemente la auditoría.

Debido a que la grabación está integrada en la ruta de acceso a la bóveda, se aplica automáticamente a cada sesión una vez que KeeperDB se implementa a través de KeeperPAM, sin ninguna configuración por sesión que un administrador deba activar o desactivar. La aplicación de escritorio independiente es un cliente funcional y no graba sesiones por sí sola; los equipos que necesitan grabación completa enrutan KeeperDB a través de la bóveda o conectan un cliente existente mediante el KeeperDB Proxy.

Cuando se implementa a través de la bóveda, el acceso a KeeperDB está gobernado por el mismo motor de políticas centralizado que el resto de KeeperPAM. El acceso a bases de datos está limitado a la identidad del usuario y el rol, se otorga de forma JIT y está vinculado a los controles de acceso privilegiado más amplios de la organización. La misma bóveda que administra contraseñas, secretos y sesiones privilegiadas también determina quién puede acceder a qué base de datos.

Esto significa que el acceso a bases de datos no es un silo independiente con su propio modelo de permisos. Hereda la gobernanza de identidad, los controles de acceso basados en roles (RBAC) y los flujos de trabajo de aprobación ya establecidos en toda la plataforma.

La aplicación de escritorio independiente se ejecuta de forma nativa en Mac, Windows y Linux para los equipos que desean rendimiento de escritorio y una herramienta que supera a los clientes heredados por sí sola. Se autentica con Face ID o Windows Hello, se integra directamente con Keeper Secrets Manager para recuperar credenciales de la bóveda, incluye una interfaz de usuario moderna e incorpora un agente de IA integrado que puede ejecutarse en el LLM preferido del cliente. Puede conectarse directamente con credenciales almacenadas en un almacén seguro nativo del sistema operativo, a través de Keeper Tunnels o mediante KeeperDB Proxy, que obtiene las credenciales del lado del Gateway para que el usuario nunca las vea ni las escriba.

El modo integrado se inicia desde la bóveda de Keeper en un navegador a través de un túnel cifrado de confianza cero. No se requiere VPN ni configuración local, y la sesión de base de datos se proyecta visualmente en la bóveda local sin entrar en contacto directo con el equipo del usuario. Esta configuración es adecuada para entornos regulados y de confianza cero, y agrega grabación de sesiones, registro de consultas, gobernanza y acceso justo a tiempo (JIT), utilizando el mismo cliente.

KeeperAI está integrado en KeeperDB con contexto completo del esquema. Responde preguntas en lenguaje natural, escribe y ejecuta consultas de forma autónoma, genera gráficos a partir de conjuntos de resultados en tiempo real, explora SQL existente y detecta problemas de rendimiento desde el monitor. Las consultas de solo lectura se ejecutan automáticamente; cualquier comando de escritura muestra un cuadro de diálogo de confirmación, de modo que el usuario siempre es quien aprueba. Los controles del lado del servidor lo limitan al trabajo con bases de datos y bloquean la generación de código fuera de contexto, incluso ante intentos de inyección de instrucciones.

Los administradores pueden fijar KeeperAI a su propio endpoint de Azure OpenAI, AWS Bedrock o Vertex AI, de modo que las consultas y el esquema nunca abandonan su red. Cuando KeeperDB se ejecuta en la bóveda, cada instrucción ejecutada por la IA se registra en la sesión de la misma manera que una consulta escrita por un humano.

KeeperDB abarca PostgreSQL, MySQL/MariaDB, SQL Server, Oracle, Redshift y SQLite con controladores nativos, sin necesidad de un puente ODBC o JDBC. La interfaz incluye un editor de consultas con ejecución de múltiples instrucciones, una cuadrícula de datos editable con exportación a CSV/JSON/SQL, diagramas ER y un bloc de notas de trabajo.

Su monitor de rendimiento está integrado: lista de procesos activos, cadenas de bloqueo, análisis de bloqueos y terminación de sesión con un solo clic en todos los motores compatibles, excepto SQLite.