SCS検出
あるセキュリティチームはAmazon GuardDutyで「IAMUser/AnomalousBehavior」の調査結果を受信しました。このIAMユーザーについて、以下の情報を視覚的に把握・分析したいと考えています。
・過去数週間に行ったAPIコールの時系列変化
・アクセス元IPアドレスの地理的分布
・影響を受けた可能性があるAWSリソースとの関係性
・同じIAMエンティティに関連する複数のGuardDuty調査結果間の相関
これらの要件を最も効果的に満たすサービスはどれですか？
AAWS CloudTrailのEvent Historyで対象IAMユーザーのAPIコール履歴をフィルタリングし、CSVでエクスポートしてスプレッドシートでタイムライン・IP分布を手動分析する。
CloudTrail Event Historyは過去90日間のAPIコールをフィルタリングできますが、エンティティ間の関係グラフ可視化・IP地理分布・複数調査結果の自動相関分析機能を持ちません。Detectiveと比較してセキュリティ調査に要する時間と労力が大幅に増加します。
BAmazon Detectiveを使用し、GuardDuty調査結果からDetectiveコンソールへ直接遷移する。エンティティプロファイルのビヘイビアグラフでAPIコール時系列・IP地理分布・複数調査結果の相関を自動可視化する。
✓ 正解
Amazon Detectiveはガードデューティ調査結果から直接エンティティプロファイルに遷移でき、ビヘイビアグラフでAPIコール時系列・IP地理分布・関連リソースを自動可視化します。複数調査結果間の相関分析を機械学習で支援するため、セキュリティ調査の効率化要件を最も効果的に満たします。
CAmazon Security Hubのカスタムインサイトを作成し、対象IAMユーザーに関連するGuardDuty調査結果をグループ化・重大度順に並べ、複数の調査結果の関係性を手動で確認する。
Security Hubカスタムインサイトは調査結果の集約・フィルタリングに優れますが、IAMエンティティの行動ベースライン比較・APIコール時系列グラフ・IP地理分布・リソース関係性の自動可視化といった調査支援機能を持ちません。
DCloudWatch Logs InsightsでCloudTrailログにクエリを実行し、IAMユーザーのAPIコールを時系列で集計してCloudWatchダッシュボードにグラフ表示・モニタリングする。
CloudWatch Logs Insightsは強力なログクエリ機能を提供しますが、GuardDuty調査結果との統合・エンティティ間の関係グラフ自動生成・ベースライン行動との比較といった機能はありません。手動クエリ作成が必要で調査効率が低くなります。
解説
Amazon Detectiveは、AWS CloudTrail・VPC Flow Logs・GuardDuty調査結果などのデータを自動的に取り込み、機械学習とグラフ理論を用いてセキュリティ調査を支援するサービスです。GuardDuty調査結果から直接Detectiveコンソールへ遷移でき、問題のIAMエンティティのエンティティプロファイルとビヘイビアグラフを確認することで、APIコールの時系列変化・アクセス元IPの地理的分布・関連するAWSリソースとの関係性を自動的に可視化できます。過去最大12ヶ月間のベースライン行動との比較や複数の調査結果間の相関分析も自動的に行われるため、調査時間を大幅に短縮できます。
選択肢AのCloudTrail Event Historyは過去90日間のAPIコール履歴を確認できますが、グラフ可視化・相関分析・地理的分布の自動可視化機能を持たず、手動での分析作業が必要です。
選択肢CのSecurity Hubカスタムインサイトは複数の調査結果を集約・グループ化する機能を提供しますが、エンティティ間の関係性グラフの可視化やAPIコールのベースライン比較を自動的に行う機能はありません。
選択肢DのCloudWatch Logs Insightsは強力なログ検索機能を提供しますが、GuardDuty調査結果との相関分析やエンティティ間の関係性グラフを自動生成する機能はありません。
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