AWS脅威検知とは、クラウドテレメトリを分析して攻撃者の行動の兆候を特定し、AWSにおける悪意のある活動や不審な活動を識別・優先順位付けすることを指します。
単一のイベントを個別に評価するのではなく、このアプローチではアクターが複数のアイデンティティ、役割、サービスにわたって何を行っているかを検証します。AWS環境では大量のログとメタデータが生成されますが、これらは単独では解釈が困難です。このテレメトリを振る舞い に統合することで、クラウド攻撃ライフサイクルにおける攻撃者の動きを可視化できます。相関付けられていない活動は調査と対応を遅延させるため、この可視化が重要となります。
実際の運用では、AWS脅威検知は関連するアクションを振る舞い として結び付け、調査と優先順位付けを可能にします。クラウドテレメトリを無関係なアラートの集合体として扱うのではなく、活動を潜在的な攻撃シーケンスの証拠として解釈します。この区別が重要なのは、多くのAWSアクションが技術的には正当な操作でありながら、アクセス権、ロール、サービスの悪用を表している場合があるためです。
調査中の不確実性を低減するため、AWS脅威検知は攻撃者の進行を示す行動に焦点を当てます。これには、時間軸とサービス横断的に意図を明らかにする以下のアクティビティタイプが含まれます：
AWS攻撃者の行動をガイド付き攻撃ツアーで実際にご覧ください →
AWSにおけるログ中心の監視では、イベントが独立した記録として分析されるため、攻撃者の行動を明らかにできないことが多々あります。帰属分析は最新のロールや一時的な認証情報で止まることが多く、調査が誤った抽象化に集中する原因となります。その結果、防御側は影響が発生する前に活動を封じ込めるのに十分な速さで、元々の実行者を特定できない可能性があります。
作業の優先順位付けを誤らないためには、AWSの活動を孤立したイベントとして評価する際に発生し得る具体的な失敗モードをチームが認識する必要があります：
攻撃者がAWS内でどのように移動するかを理解するには、個々のサービス操作を超えた視点が必要です。行動に焦点を当てた検知手法は、ロールの連鎖、ログ回避、横方向のサービスアクセスといった進行パターンを浮き彫りにします。これらは単独で見ると正当な操作のように見える可能性があります。
調査を実際のリスクに根ざした状態に保つため、AWS脅威検知は、攻撃者の行動パターンを強調します。これらは、攻撃の連鎖、意図、運用への影響を示すため重要です：
AWS内のすべてのシグナルが同等の調査価値を持つわけではありません。検知活動では、特定のアクターに関連する異常な行動や複数段階にわたる行動を反映する指標を優先します。初期段階の指標は微細で分散している場合があり、一方、後期段階のシグナルは重大な被害が発生した後に初めて表面化することが多いのです。
単一のイベントから意図を推測することなく迅速なトリアージを支援するため、AWS脅威検知は、アクティビティの帰属と進行の特定に役立つ重要なシグナルに依存しています：
AWSにおける脅威の検知には依然として限界がある。不審な行動を特定できる一方で、脅威の検知はクラウドセキュリティリスクを自動的に防止または修復するものではない。つまり、チームは依然として対応ワークフローとアナリストの判断に依存する必要がある。検知と防止を混同すると、封じ込めを遅らせる盲点が生じる可能性がある。
脅威の検知に関するよくある誤解をいくつか挙げます：
AWSの脅威検知を支援するには、ID、ネットワーク、クラウド活動にわたる攻撃者の行動を単一の連続体として理解する必要があります。Vectra はこの課題に対し、AWSイベントを孤立したアラートとして扱うのではなく、アクションを相関させるアプローチを採用しています。これにより、ロール、一時的な認証情報、マルチサービス活動が原因で帰属が不明確になった場合の不確実性が低減されます。
明瞭性を高めるため、Vectra プラットフォームは以下の点で支援します：
このガイド付きAWS攻撃ツアーに従い、侵害されたID、ロールチェイニング、横方向の移動、およびデータ漏洩活動が単一の攻撃プロセスにどのように結びつくか、またチームが明確に調査し対応する方法を学びます。
CloudTrailの監視は個々のイベントを記録するのに対し、AWSの脅威検知は、攻撃者の行動を明らかにするために、ID、ロール、サービス、時間軸を横断してイベントを関連付けることを目的としています。孤立したログイベントは発生した事象を示すことはできますが、特に攻撃者が一時的な認証情報やロールの乗っ取りを利用する場合、その意図や進行過程を示すことは稀です。実用上の違いは調査手法にあります：脅威検知は、分析担当者が生のログから手動で経緯を組み立てることを余儀なくされるのではなく、帰属させられ対応可能な多段階の行動パターンを優先的に検知します。
いいえ。AWSの脅威検知は、それ自体ではアーキテクチャや設定上の問題を防止または修正しません。設定ミス管理は安全でない設定や露出状態の特定に焦点を当てているのに対し、脅威検知はAWS環境内で発生する悪意のある活動や不審な活動の特定に重点を置いています。これらの機能を混同することは重大な問題です。チームが検知が設定セキュリティに取って代わると誤解し、主要な侵入経路に対処せずに脅威検知で補完できると期待する可能性があるためです。
アイデンティティと役割が中心となるのは、攻撃者が初期侵害後に正当なアクセス手段（役割の乗っ取りや一時的な認証情報を含む）を用いて活動することが多いためである。悪用行為であってもAPIレベルでは正当な動作に見えるため、一連の動作を開始した主体を特定し、その動作が想定される挙動と一致するかどうかを理解するには帰属分析が不可欠となる。これは、役割の連鎖によって元の実行主体が不明瞭になり、調査が最後に使用された一時的な役割で止まってしまうと失敗する可能性があるため重要である。
正当なAWSメカニズムを利用する多段階の行動は、イベント検知 最も検知 である。ロールの連鎖、一時的な認証情報のシーケンス、単独では正常に見えるアクションは、サービスやIDを横断した相関分析によって初めて意味を持つ場合が多い。これらのパターンは、複数のAWSサービスや時間枠に分散している可能性があり、最後に使用された認証情報が元の実行者を反映していない可能性があるため、困難を伴う。これは、初期段階の微妙な行動が、後期段階の指標が現れるまで見逃される可能性があるため重要である。
はい、ただしそのアプローチがAWSを孤立した領域として扱うのではなく、環境を跨いだアクティビティを結びつける場合に限り有効です。ハイブリッド攻撃は、侵害されたノートパソコンやIDプロバイダーを介して発生し、その後、信頼されたID関係とロールの引き継ぎを利用してAWSへ展開することがあります。IDと関連するテレメトリ間の相関がなければ、AWS上のアクティビティは初期の侵害経路から切り離されたように見える可能性があります。これは、防御側がクラウド上のアクションが以前のアクセスとどのように関連しているかを理解し、対応範囲と原因究明を適切に設定する必要があるため重要です。