あるSaaS企業のセキュリティ運用チームは、Amazon GuardDuty で本番 VPC 内の EC2 インスタンスに関する高重大度の脅威（例: UnauthorizedAccess:EC2/MaliciousIPCaller.Custom）が検出された際、平均復旧時間（MTTR）を短縮するため、人手を介さず即座にインスタンスをネットワーク隔離しつつ、後続のフォレンジック調査に必要な証拠を保全したい。この要件を最も適切に満たす自動化の実装はどれか。
GuardDuty の検出結果は EventBridge にリアルタイムで配信されるため、重大度でフィルタしたルールから SSM Automation ランブックを起動すれば、隔離用（インバウンド/アウトバウンドを持たない）セキュリティグループへの付け替え、EBS スナップショット取得、タグ付けといった複数ステップを一貫して自動実行でき、MTTR 短縮と証拠保全を両立できる。 選択肢1の Lambda によるインスタンス終了は、隔離は達成できるが揮発性データやディスク状態が失われ、フォレンジック調査に必要な証拠を保全できない。 選択肢2の Amazon Detective は調査（可視化）向けで、人手の分析を挟むため即時の自動隔離という要件を満たさない。 選択肢3の AWS Config は設定変更に基づく準拠評価が中心で、GuardDuty の脅威検出をリアルタイムに受けて即応する用途には適さない。