前提条件コンソールで ML Detect を使用する方法 CLI で ML Detect を使用する方法

ML Detect ガイド

この開始方法のガイドでは、機械学習 (ML) を使用して、デバイスからの履歴メトリクスデータに基づいて想定される動作のモデルを作成する ML Detect Security Profile を作成します。ML Detect による ML モデルの作成中に、進捗状況を監視できます。ML モデルの構築後、アラームを継続的に表示および調査し、特定された問題を緩和できます。

ML Detect ならびに API コマンドおよび CLI コマンドの詳細については、「ML 検出」を参照してください。

前提条件

AWS アカウント。これを持っていない場合は、設定を参照してください。

コンソールで ML Detect を使用する方法

チュートリアル

ML Detect を有効化する
ML モデルのステータスを監視する
ML Detect アラームを確認する
ML アラームを微調整する
アラームの確認状態をマークする
特定されたデバイスの問題を緩和する

ML Detect を有効化する

次の手順では、コンソールで ML Detect を設定する方法について説明します。

まず、モデルの継続的なトレーニングと更新のために、デバイスが ML Detect の最小要件で定義されているところに従って、必要となる最小データポイントを作成することを確認します。データ収集を進めるには、セキュリティプロファイルがターゲット (モノまたはモノのグループである場合があります) に確実にアタッチされているようにします。
AWS IoT コンソールのナビゲーションペインで、[Defend] (防御) を展開します。[Detect] (検出)、[Security profiles] (セキュリティプロファイル、[Create security profile] (セキュリティプロファイルの作成)、[Create ML anomaly Detect profile] (ML 異常検出プロファイルの作成) の順に選択します。
[Set basic configurations] (基本的な設定を編集) ページで、以下を実行します。
- [Target] (ターゲット) で、ターゲットデバイスグループを選択します。
- [Security profile name] (セキュリティプロファイル名) で、セキュリティプロファイルの名前を入力します。
- (オプション) [Description] (説明) で、ML プロファイルの簡単な説明を記入できます。
- [Selected metric behaviors in Security Profile] (セキュリティプロファイルでの選択されたメトリクスの動作) で、監視するメトリクスを選択します。
終了したら、[Next (次へ)] を選択します。
リポジトリの [Set SNS (optional)] (SNS の設定 (オプション)) ページで、デバイスがプロファイルの動作に違反した場合のアラーム通知の SNS トピックを指定します。選択した SNS トピックで発行するために使用する IAM ロールを選択します。

SNS ロールをまだ持っていない場合は、次の手順に従って、必要となる適切なアクセス許可と信頼関係を持つロールを作成します。
- [IAM console] (IAM コンソール) に入ります。ナビゲーションペインで [ロール] を選択した後、[ロールの作成] を選択します。
- [信頼されたエンティティのタイプを選択] で、[AWS のサービス] を選択します。その後、[Choose a use case] (ユースケースの選択) で [IoT] を選択し、[Select your use case] (ユースケースの選択) で [IoT - Device Defender Mitigation Actions] を選択します。完了したら、[Next: Permissions] (次へ: アクセス許可) を選択します。
- [Attached permissions policies] (アタッチされたアクセス許可ポリシー) で、[AWSIoTDeviceDefenderPublishFindingsToSNSMitigationAction] が選択されていることを確認してから、[Next: Tags] (次へ: タグ) を選択します。
- [Add tags (optional)] (タグの追加 (オプション)) では、ロールに関連付けるタグを追加できます。終了したら、[Next: Review] を選択します。
- [Review] (レビュー) で、ロールに名前を付け、AWSIoTDeviceDefenderPublishFindingsToSNSMitigationAction が [Permissions] (アクセス許可) の下に表示され、AWS service: iot.amazonaws.com が [Trust relationships] (信頼関係) の下に表示されていることを確認します。終了したら、[Create role] (ロールの作成) を選択します。
[Edit Metric behavior] (メトリクスの動作の編集) ページでは、ML の動作の設定をカスタマイズできます。
終了したら、[Next (次へ)] を選択します。
[Review configuration] (設定の確認) ページで、機械学習で監視する動作を確認し、[Next] (次へ) を選択します。
セキュリティプロファイルの作成後は、[Security Profiles] (セキュリティプロファイル) ページにリダイレクトされます。ここでは、新しく作成されたセキュリティプロファイルが表示されます。

注記
ML モデルの初期トレーニングと作成が完了するまでに 14 日間かかります。デバイスに異常なアクティビティがある場合は、完了後にアラームが表示されることが想定されます。

ML モデルのステータスを監視する

ML モデルが初期トレーニング期間内にある間は、次の手順を実行することでいつでも進捗状況を監視できます。

AWS IoT コンソールのナビゲーションペインで、[Defend] (防御) を展開し、[Detect] (検出)、[Security profiles] (セキュリティプロファイル) の順に選択します。
[Security Profiles] (セキュリティプロファイル) ページで、確認するセキュリティプロファイルを選択します。その後、[Behaviors and ML training] (動作と ML トレーニング) を選択します。
[Behaviors and ML training] (動作と ML トレーニング) ページで、ML モデルのトレーニングの進捗状況を確認します。

モデルのステータスが [Active] (アクティブ) になると、使用状況に基づいて Detect の決定を開始し、毎日プロファイルを更新します。

注記

モデルが想定したとおりに進捗しない場合は、デバイスが最小要件を満たしていることを確認してください。

ML Detect アラームを確認する

ML モデルが構築され、データ推論の準備が整ったら、モデルによって識別されるアラームを定期的に表示および調査できます。

AWS IoT コンソールのナビゲーションペインで、[Defend] (防御) を展開し、[Detect] (検出)、[Alarms] (アラーム) の順に選択します。
[History] (履歴) タブに移動すると、アラーム状態ではなくなったデバイスの詳細を表示することもできます。

詳細情報を取得するには、[Manage] (管理) で [Things] (モノ) を選択し、詳細を表示するモノを選択して、[Defender metrics] (Defender メトリクス) に移動します。[Active] (アクティブ) タブから、[Defender metrics graph] (Defender メトリクスグラフ) にアクセスして、アラーム状態にあるものすべてに対して調査を実行できます。この場合、グラフにはメッセージサイズのスパイクが表示され、アラームが開始されます。その後、アラームがクリアされたことを確認できます。

ML アラームを微調整する

ML モデルが構築され、データ評価の準備が整ったら、セキュリティプロファイルの ML 動作設定を更新して設定を変更できます。次の手順は、AWS CLI でセキュリティプロファイルの ML 動作設定を更新する方法を示しています。

AWS IoT コンソールのナビゲーションペインで、[Defend] (防御) を展開し、[Detect] (検出)、[Security profiles] (セキュリティプロファイル) の順に選択します。
[Security Profiles] (セキュリティプロファイル) ページで、確認するセキュリティプロファイルの横にあるチェックボックスをオンにします。その後、[Actions] (アクション)、[Edit] (編集) の順に選択します。
[Set basic configurations] (基本構成の設定) では、セキュリティプロファイルのターゲットのモノのグループを調整したり、監視するメトリクスを変更したりできます。
次のいずれかを更新するには、[Edit metric behaviors] (メトリクスの動作の編集) に移動します。
- アラームを開始するために必要な ML モデルのデータポイント
- アラームをクリアするために必要な ML モデルのデータポイント
- ML Detect 信頼レベル
- ML Detect 通知 (例えば、抑制されていません,抑制された)

アラームの確認状態をマークする

検証状態を設定し、その検証状態の説明を入力して、アラームをマークします。これは、自分と自身のチームが応答する必要のないアラームを特定するのに役立ちます。

AWS IoT コンソールのナビゲーションペインで、[Defend] (防御) を展開し、[Detect] (検出)、[Alarms] (アラーム) の順に選択します。検証状態をマークするアラームを選択します。
検証状態をマークするを選びます。検証状態モーダルが開きます。
適切な検証状態を選択し、検証の説明（オプション）を入力し、Markを選びます。このアクションは、選択したアラームに検証状態と説明を割り当てます。

特定されたデバイスの問題を緩和する

(オプション) 検査結果の緩和アクションを設定する前に、違反しているデバイスを移動する検査グループを設定しましょう。既存のグループを使用することもできます。
[Manage] (管理)、[Thing groups] (モノのグループ)、[Create Thing Group] (モノのグループの作成) の順に移動します。モノのグループに名前を付けます。このチュートリアルでは、モノのグループに Quarantine_group という名前を付けます。[Thing group] (モノのグループ)、[Security] (セキュリティ) では、モノのグループに次のポリシーを適用します。
```
{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Deny",
      "Action": "iot:*",
      "Resource": "*",
    }
  ]
}
```
終了したら、[Create thing group] (モノのグループの作成) を選択します。
モノのグループを作成したので、アラーム状態のデバイスを Quarantine_group に移動する緩和アクションを作成しましょう。

[Defend] (防御) の [Mitigation actions] (緩和アクション) で、[Create] (作成) を選択します。
[Create a new mitigation action] (新しい緩和アクションの作成) ページで、以下の情報を入力します。
- [Action name] (アクション名): 緩和アクションに名前 (例: Quarantine_action) を付けます。
- [Action type] (アクションの種類): アクションの種類を選択します。[Add things to thing group (Audit or Detect mitigation)] (モノのグループにモノを追加 (緩和機能の監査または検出)を選択します。
- [Action execution role] (アクション実行ロール): ロールを作成するか、事前に作成している場合は既存のロールを選択します。
- Parameters (パラメータ): モノのグループを選択します｡以前に作成した Quarantine_group を使用できます。
完了したら、[Save ] を選択します。これで、アラーム状態のデバイスを検査対象のモノのグループに移動する緩和アクションと、調査中にデバイスを隔離する緩和アクションが追加されました。
[Defender]、[Detect] (検出)、[Alarms] (アラーム) の順に移動します。[Active] (アクティブ) の下で、アラーム状態になっているデバイスを確認できます。

検査対象のグループに移動するデバイスを選択し、[Start Mitigation Actions] (緩和アクションの開始) を選択します。
[Start Mitigation Actions] (緩和アクションの開始) の [Start Actions] (アクションの開始) で、先ほど作成した緩和アクションを選択します。例えば、[Quarantine_action] を選択してから、[Start] (開始) を選択します。[Action Tasks] (アクションタスク) ページが開きます。
これでデバイスが Quarantine_group に隔離され、アラームを引き起こした問題の根本原因を調査できます。調査が完了したら、デバイスをモノのグループから移動したり、さらにアクションを実行したりできます。

CLI で ML Detect を使用する方法

CLI を使用して ML Detect を設定する方法を次に示します。

チュートリアル

ML Detect を有効化する
ML モデルのステータスを監視する
ML Detect アラームを確認する
ML アラームを微調整する
アラームの確認状態をマークする
特定されたデバイスの問題を緩和する

ML Detect を有効化する

以下の手順では、AWS CLI で ML Detect を有効にする方法を示します。

モデルの継続的なトレーニングと更新のために、ML Detect の最小要件で定義されているところに従って必要となる最小データポイントをデバイスが作成することを確認します。データ収集を進めるには、セキュリティプロファイルにアタッチされたモノのグループにモノが確実に存在するようにしてください。

create-security-profile コマンドを使用して、ML Detect セキュリティプロファイルを作成します。次の例では、security-profile-for-smart-lights という名前のセキュリティプロファイルを作成します。このプロファイルは、送信されたメッセージの数、承認の失敗の数、接続の試行の数、および切断の数をチェックします。この例では、メトリクスが ML Detect モデルを使用することを確立するために mlDetectionConfig を使用します。


aws iot create-security-profile \
    --security-profile-name security-profile-for-smart-lights \
    --behaviors \
     '[{
    "name": "num-messages-sent-ml-behavior",
    "metric": "aws:num-messages-sent",
    "criteria": {
      "consecutiveDatapointsToAlarm": 1,
      "consecutiveDatapointsToClear": 1,
      "mlDetectionConfig": {
        "confidenceLevel": "HIGH"
      }
    },
    "suppressAlerts": true
  },
  {
    "name": "num-authorization-failures-ml-behavior",
    "metric": "aws:num-authorization-failures",
    "criteria": {
      "consecutiveDatapointsToAlarm": 1,
      "consecutiveDatapointsToClear": 1,
      "mlDetectionConfig": {
        "confidenceLevel": "HIGH"
      }
    },
    "suppressAlerts": true
  },
  {
    "name": "num-connection-attempts-ml-behavior",
    "metric": "aws:num-connection-attempts",
    "criteria": {
      "consecutiveDatapointsToAlarm": 1,
      "consecutiveDatapointsToClear": 1,
      "mlDetectionConfig": {
        "confidenceLevel": "HIGH"
      }
    },
    "suppressAlerts": true
  },
  {
    "name": "num-disconnects-ml-behavior",
    "metric": "aws:num-disconnects",
    "criteria": {
      "consecutiveDatapointsToAlarm": 1,
      "consecutiveDatapointsToClear": 1,
      "mlDetectionConfig": {
        "confidenceLevel": "HIGH"
      }
    },
    "suppressAlerts": true
  }]'

出力:


{
    "securityProfileName": "security-profile-for-smart-lights",
    "securityProfileArn": "arn:aws:iot:eu-west-1:123456789012:securityprofile/security-profile-for-smart-lights"
  }

次に、セキュリティプロファイルを 1 つまたは複数のモノのグループに関連付けます。attach-security-profile コマンドを使用して、モノのグループをセキュリティプロファイルにアタッチします。次の例では、ML_Detect_beta_static_group という名前のモノのグループを security-profile-for-smart-lights セキュリティプロファイルに関連付けます。
```
aws iot attach-security-profile \
--security-profile-name security-profile-for-smart-lights \
--security-profile-target-arn arn:aws:iot:eu-west-1:123456789012:thinggroup/ML_Detect_beta_static_group 
```
出力:

なし。
完全なセキュリティプロファイルを作成したら、ML モデルがトレーニングを開始します。ML モデルの初期トレーニングと構築が完了するまでに 14 日間かかります。14 日が経過すると、デバイスで異常なアクティビティが発生した場合、アラームが表示されます。

ML モデルのステータスを監視する

以下の手順では、ML モデルの進行中のトレーニングを監視する方法を示しています。

get-behavior-model-training-summaries コマンドを使用して、ML モデルの進捗状況を表示します。次の例では、security-profile-for-smart-lights セキュリティプロファイルの ML モデルトレーニングの進捗状況の概要を取得します。modelStatus は、モデルがトレーニングを完了したか、特定の動作のビルドがまだ保留中であるかを示します。


aws iot get-behavior-model-training-summaries \
   --security-profile-name security-profile-for-smart-lights

出力:


{
    "summaries": [
        {
            "securityProfileName": "security-profile-for-smart-lights",
            "behaviorName": "Messages_sent_ML_behavior",
            "trainingDataCollectionStartDate": "2020-11-30T14:00:00-08:00",
            "modelStatus": "ACTIVE",
            "datapointsCollectionPercentage": 29.408,
            "lastModelRefreshDate": "2020-12-07T14:35:19.237000-08:00"
        },
        {
            "securityProfileName": "security-profile-for-smart-lights",
            "behaviorName": "Messages_received_ML_behavior",
            "modelStatus": "PENDING_BUILD",
            "datapointsCollectionPercentage": 0.0
        },
        {
            "securityProfileName": "security-profile-for-smart-lights",
            "behaviorName": "Authorization_failures_ML_behavior",
            "trainingDataCollectionStartDate": "2020-11-30T14:00:00-08:00",
            "modelStatus": "ACTIVE",
            "datapointsCollectionPercentage": 35.464,
            "lastModelRefreshDate": "2020-12-07T14:29:44.396000-08:00"
        },
        {
            "securityProfileName": "security-profile-for-smart-lights",
            "behaviorName": "Message_size_ML_behavior",
            "trainingDataCollectionStartDate": "2020-11-30T14:00:00-08:00",
            "modelStatus": "ACTIVE",
            "datapointsCollectionPercentage": 29.332,
            "lastModelRefreshDate": "2020-12-07T14:30:44.113000-08:00"
        },
        {
            "securityProfileName": "security-profile-for-smart-lights",
            "behaviorName": "Connection_attempts_ML_behavior",
            "trainingDataCollectionStartDate": "2020-11-30T14:00:00-08:00",
            "modelStatus": "ACTIVE",
            "datapointsCollectionPercentage": 32.891999999999996,
            "lastModelRefreshDate": "2020-12-07T14:29:43.121000-08:00"
        },
        {
            "securityProfileName": "security-profile-for-smart-lights",
            "behaviorName": "Disconnects_ML_behavior",
            "trainingDataCollectionStartDate": "2020-11-30T14:00:00-08:00",
            "modelStatus": "ACTIVE",
            "datapointsCollectionPercentage": 35.46,
            "lastModelRefreshDate": "2020-12-07T14:29:55.556000-08:00"
        }
    ]
}

注記

モデルが想定したとおりに進捗しない場合は、デバイスが最小要件を満たしていることを確認してください。

ML Detect アラームを確認する

ML モデルが構築され、データ評価の準備が整ったら、モデルによって推測されるアラームを定期的に表示できます。以下の手順では、AWS CLI でアラームを表示する方法を示します。

すべてのアクティブなアラームを表示するには、list-active-violations コマンドを使用します。


aws iot list-active-violations \
--max-results 2

出力:


{
    "activeViolations": []
}

または、list-violation-events コマンドを使用して、特定の期間中に検出されたすべての違反を表示することもできます。次の例では、2020 年 9 月 22 日 5:42:13 GMT から 2020 年 10 月 26 日 5:42:13 GMT までの違反イベントをリストします。


aws iot list-violation-events \
    --start-time 1599500533 \ 
    --end-time 1600796533 \
    --max-results 2

出力:


{
    "violationEvents": [
        {
            "violationId": "1448be98c09c3d4ab7cb9b6f3ece65d6",
            "thingName": "lightbulb-1",
            "securityProfileName": "security-profile-for-smart-lights",
            "behavior": {
                "name": "LowConfidence_MladBehavior_MessagesSent",
                "metric": "aws:num-messages-sent",
                "criteria": {
                    "consecutiveDatapointsToAlarm": 1,
                    "consecutiveDatapointsToClear": 1,
                    "mlDetectionConfig": {
                        "confidenceLevel": "HIGH"
                    }
                },
                "suppressAlerts": true
            },
            "violationEventType": "alarm-invalidated",
            "violationEventTime": 1600780245.29
        },
        {
            "violationId": "df4537569ef23efb1c029a433ae84b52",
            "thingName": "lightbulb-2",
            "securityProfileName": "security-profile-for-smart-lights",
            "behavior": {
                "name": "LowConfidence_MladBehavior_MessagesSent",
                "metric": "aws:num-messages-sent",
                "criteria": {
                    "consecutiveDatapointsToAlarm": 1,
                    "consecutiveDatapointsToClear": 1,
                    "mlDetectionConfig": {
                        "confidenceLevel": "HIGH"
                    }
                },
                "suppressAlerts": true
            },
            "violationEventType": "alarm-invalidated",
            "violationEventTime": 1600780245.281
        }
    ],
    "nextToken": "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"
}

ML アラームを微調整する

セキュリティプロファイルの ML 動作設定を変更するには、update-security-profile コマンドを使用します。次の例では、いくつかの動作の confidenceLevel を変更して、security-profile-for-smart-lights セキュリティプロファイルの動作を更新し、すべての動作の通知を抑制解除します。


aws iot update-security-profile \
    --security-profile-name security-profile-for-smart-lights \
    --behaviors \
     '[{
      "name": "num-messages-sent-ml-behavior",
      "metric": "aws:num-messages-sent",
      "criteria": {
          "mlDetectionConfig": {
              "confidenceLevel" : "HIGH"
          }
      },
      "suppressAlerts": false
  },
  {
      "name": "num-authorization-failures-ml-behavior",
      "metric": "aws:num-authorization-failures",
      "criteria": {
          "mlDetectionConfig": {
              "confidenceLevel" : "HIGH"
          }
      },
      "suppressAlerts": false
  },
  {
      "name": "num-connection-attempts-ml-behavior",
      "metric": "aws:num-connection-attempts",
      "criteria": {
          "mlDetectionConfig": {
              "confidenceLevel" : "HIGH"
          }
      },
      "suppressAlerts": false
  },
  {
      "name": "num-disconnects-ml-behavior",
      "metric": "aws:num-disconnects",
      "criteria": {
          "mlDetectionConfig": {
              "confidenceLevel" : "LOW"
          }
      },
      "suppressAlerts": false

  }]'

出力:


 {
    "securityProfileName": "security-profile-for-smart-lights",
    "securityProfileArn": "arn:aws:iot:eu-west-1:123456789012:securityprofile/security-profile-for-smart-lights",
    "behaviors": [
        {
            "name": "num-messages-sent-ml-behavior",
            "metric": "aws:num-messages-sent",
            "criteria": {
                "mlDetectionConfig": {
                    "confidenceLevel": "HIGH"
                }
            }
        },
        {
            "name": "num-authorization-failures-ml-behavior",
            "metric": "aws:num-authorization-failures",
            "criteria": {
                "mlDetectionConfig": {
                    "confidenceLevel": "HIGH"
                }
            }
        },
        {
            "name": "num-connection-attempts-ml-behavior",
            "metric": "aws:num-connection-attempts",
            "criteria": {
                "mlDetectionConfig": {
                    "confidenceLevel": "HIGH"
                }
            },
            "suppressAlerts": false
        },
        {
            "name": "num-disconnects-ml-behavior",
            "metric": "aws:num-disconnects",
            "criteria": {
                "mlDetectionConfig": {
                    "confidenceLevel": "LOW"
                }
            },
            "suppressAlerts": true
        }
    ],
    "version": 2,
    "creationDate": 1600799559.249,
    "lastModifiedDate": 1600800516.856
}

アラームの確認状態をマークする

アラームに検証ステータスをマークして、アラームの分類や異常の調査に役立てることができます。

アラームに確認状態とその状態の説明をマークします。例えば、アラームの検証状態を False positive に設定するために、次のコマンドを使用します。


aws iot put-verification-state-on-violation --violation-id 12345  --verification-state FALSE_POSITIVE --verification-state-description "This is dummy description"  --endpoint https://us-east-1.iot.amazonaws.com --region us-east-1

出力:

なし。

特定されたデバイスの問題を緩和する

create-thing-group コマンドを使用して、緩和アクション用のモノのグループを作成します。次の例では、ThingGroupForDetectMitigationAction というモノのグループを作成します。


aws iot create-thing-group —thing-group-name ThingGroupForDetectMitigationAction

出力:


{
 "thingGroupName": "ThingGroupForDetectMitigationAction",
 "thingGroupArn": "arn:aws:iot:us-east-1:123456789012:thinggroup/ThingGroupForDetectMitigationAction",
 "thingGroupId": "4139cd61-10fa-4c40-b867-0fc6209dca4d"
}

次に、create-mitigation-action コマンドを使用して、緩和アクションを作成します。次の例では、緩和アクションを適用するために使用される IAM ロールの ARN を使用して、detect_mitigation_action という緩和アクションを作成します。また、アクションのタイプとそのアクションのパラメータを定義します。この場合、緩和アクションにより、ThingGroupForDetectMitigationAction という以前に作成したモノのグループにモノが移動します。
```
aws iot create-mitigation-action --action-name detect_mitigation_action \
--role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/MitigationActionValidRole \
--action-params \  
'{
     "addThingsToThingGroupParams": {
         "thingGroupNames": ["ThingGroupForDetectMitigationAction"],
         "overrideDynamicGroups": false
     }
 }'
```
出力:
```
{
 "actionArn": "arn:aws:iot:us-east-1:123456789012:mitigationaction/detect_mitigation_action",
 "actionId": "5939e3a0-bf4c-44bb-a547-1ab59ffe67c3"
}
```

start-detect-mitigation-actions-task コマンドを使用して、緩和アクションタスクを開始します。task-id、target、および actions は必須パラメータです。


aws iot start-detect-mitigation-actions-task \
    --task-id taskIdForMitigationAction \
    --target '{ "violationIds" : [ "violationId-1", "violationId-2" ] }' \
    --actions "detect_mitigation_action" \
    --include-only-active-violations \
    --include-suppressed-alerts

出力:


{
    "taskId": "taskIdForMitigationAction"
}

(オプション) タスクに含まれる緩和アクションの実行を表示するには、list-detect-mitigation-actions-executions コマンドを使用します。


aws iot list-detect-mitigation-actions-executions \
    --task-id taskIdForMitigationAction \
    --max-items 5 \
    --page-size 4

出力:


{
    "actionsExecutions": [
        {
            "taskId": "e56ee95e - f4e7 - 459 c - b60a - 2701784290 af",
            "violationId": "214_fe0d92d21ee8112a6cf1724049d80",
            "actionName": "underTest_MAThingGroup71232127",
            "thingName": "cancelDetectMitigationActionsTaskd143821b",
            "executionStartDate": "Thu Jan 07 18: 35: 21 UTC 2021",
            "executionEndDate": "Thu Jan 07 18: 35: 21 UTC 2021",
            "status": "SUCCESSFUL",
        }
    ]
}

(オプション) describe-detect-mitigation-actions-task コマンドを使用すると、緩和アクションタスクに関する情報を取得できます。


aws iot describe-detect-mitigation-actions-task \
    --task-id taskIdForMitigationAction

出力:


{
    "taskSummary": {
        "taskId": "taskIdForMitigationAction",
        "taskStatus": "SUCCESSFUL",
        "taskStartTime": 1609988361.224,
        "taskEndTime": 1609988362.281,
        "target": {
            "securityProfileName": "security-profile-for-smart-lights",
            "behaviorName": "num-messages-sent-ml-behavior"
        },
        "violationEventOccurrenceRange": {
            "startTime": 1609986633.0,
            "endTime": 1609987833.0
        },
        "onlyActiveViolationsIncluded": true,
        "suppressedAlertsIncluded": true,
        "actionsDefinition": [
            {
                "name": "detect_mitigation_action",
                "id": "5939e3a0-bf4c-44bb-a547-1ab59ffe67c3",
                "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/MitigatioActionValidRole",
                "actionParams": {
                    "addThingsToThingGroupParams": {
                        "thingGroupNames": [
                            "ThingGroupForDetectMitigationAction"
                        ],
                        "overrideDynamicGroups": false
                    }
                }
            }
        ],
        "taskStatistics": {
            "actionsExecuted": 0,
            "actionsSkipped": 0,
            "actionsFailed": 0
        }
    }
}

(オプション) 緩和アクションタスクのリストを取得するには、list-detect-mitigation-actions-tasks コマンドを使用します。


aws iot list-detect-mitigation-actions-tasks \
    --start-time 1609985315 \
    --end-time 1609988915 \
    --max-items 5 \
    --page-size 4

出力:


{
    "tasks": [
        {
            "taskId": "taskIdForMitigationAction",
            "taskStatus": "SUCCESSFUL",
            "taskStartTime": 1609988361.224,
            "taskEndTime": 1609988362.281,
            "target": {
                "securityProfileName": "security-profile-for-smart-lights",
                "behaviorName": "num-messages-sent-ml-behavior"
            },
            "violationEventOccurrenceRange": {
                "startTime": 1609986633.0,
                "endTime": 1609987833.0
            },
            "onlyActiveViolationsIncluded": true,
            "suppressedAlertsIncluded": true,
            "actionsDefinition": [
                {
                    "name": "detect_mitigation_action",
                    "id": "5939e3a0-bf4c-44bb-a547-1ab59ffe67c3",
                    "roleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/MitigatioActionValidRole",
                    "actionParams": {
                        "addThingsToThingGroupParams": {
                            "thingGroupNames": [
                                "ThingGroupForDetectMitigationAction"
                            ],
                            "overrideDynamicGroups": false
                        }
                    }
                }
            ],
            "taskStatistics": {
                "actionsExecuted": 0,
                "actionsSkipped": 0,
                "actionsFailed": 0
            }
        }
    ]
}

(オプション) 緩和アクションタスクをキャンセルするには、cancel-detect-mitigation-actions-task コマンドを使用します。
```
aws iot cancel-detect-mitigation-actions-task \
    --task-id taskIdForMitigationAction
```
出力:

なし。

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