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DOPセキュリティとコンプライアンス

セキュリティ運用チームはAmazon GuardDutyから「UnauthorizedAccess:IAMUser/InstanceCredentialExfiltration.InsideAWS」という検出結果を受け取りました。この検出結果は、EC2インスタンスのメタデータサービス(IMDS)から取得されたIAM認証情報が、AWS組織外の別AWSアカウントから使用されていることを示します。チームはこの侵害の全体範囲(どのリソースへのアクセスがあったか・接続元IPアドレス・横展開(ラテラルムーブメント:侵入後に他のリソースへ移動すること)の有無)を15分以内に把握する必要があります。どのサービスが最も効率的にこれを実現しますか?

A
Amazon Detectiveを使用し、GuardDuty検出結果の「Investigate in Detective」リンクで調査を開始する。振る舞いグラフ(behavior graph)でIAMプリンシパル・リソース・IPアドレス・時系列の関係を視覚的に分析する
✓ 正解
Amazon Detective は、GuardDuty・CloudTrail・VPC Flow Logs のデータを継続的に取り込み、機械学習で振る舞いグラフを自動構築するセキュリティ調査専用サービスです。GuardDuty 検出結果から直接「Investigate in Detective」でリンクをたどることで、侵害されたIAMプリンシパルが過去にアクセスしたリソース・接続元IP・ベースライン比較・時系列変化を数分で可視化でき、15分以内の調査スコープ把握に最適です。
B
CloudTrail Insightsを有効化し、該当期間における異常なAPI呼び出しパターンを自動検出してイベント履歴を手動で確認する
CloudTrail Insights は今後の異常検知に有用ですが、既に発生した侵害の全体関係図をインタラクティブに可視化する機能はなく、調査が断片的になります。
C
Amazon AthenaでS3上のCloudTrailログに対しSQLクエリを実行し、侵害されたIAMロールの全API呼び出し・アクセス先リソース・送信元IPを抽出してCSVに出力する
Amazon Athena によるSQLクエリは詳細分析に有効ですが、クエリ設計・パーティション設定・実行に時間がかかり15分以内の初期調査には不向きです。横展開の関係性も自動的には可視化できません。
D
AWS Security HubでGuardDuty検出結果を集約し、EventBridgeルールでStep Functionsワークフローを起動してCloudTrailからコンテキスト情報を自動収集・Slack通知するランブック(runbook:対応手順書)を実行する
AWS Security Hub と Step Functions の組み合わせは自動修復や通知に優れますが、インシデント調査のインタラクティブな可視化には対応しておらず、侵害スコープの迅速把握には不向きです。

解説

Amazon Detective は、GuardDuty・CloudTrail・VPC Flow Logs のデータを継続的に取り込み、機械学習で振る舞いグラフを自動構築するセキュリティ調査専用サービスです。GuardDuty 検出結果から直接「Investigate in Detective」でリンクをたどることで、侵害されたIAMプリンシパルが過去にアクセスしたリソース・接続元IP・ベースライン比較・時系列変化を数分で可視化でき、15分以内の調査スコープ把握に最適です。 選択肢Bの CloudTrail Insights は今後の異常検知に有用ですが、既に発生した侵害の全体関係図をインタラクティブに可視化する機能はなく、調査が断片的になります。 選択肢Cの Amazon Athena によるSQLクエリは詳細分析に有効ですが、クエリ設計・パーティション設定・実行に時間がかかり15分以内の初期調査には不向きです。横展開の関係性も自動的には可視化できません。 選択肢Dの AWS Security Hub と Step Functions の組み合わせは自動修復や通知に優れますが、インシデント調査のインタラクティブな可視化には対応しておらず、侵害スコープの迅速把握には不向きです。

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