検出的コントロール - AWS 規範ガイダンス
目的プロセスユースケーステクノロジービジネス上の成果

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検出的コントロール

検出的コントロールとは、イベントが発生したときに、検出、ログ記録、警告を行うように設計されたセキュリティコントロールです。検出的コントロールはガバナンスフレームワークの基本要素です。このガードレールは、予防的コントロールをすり抜けたセキュリティ問題をユーザーに通知する、副次的な防衛手段となります。

例えば、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットが一般に公開された場合に、検出的コントロールを適用してこれを検出し、ユーザーに通知することができます。S3 バケットへのパブリックアクセスをアカウントレベルで無効にした後に SCP 経由でアクセスを無効にする予防的コントロールを実行している場合、脅威アクターはその間、管理ユーザーとしてログインすることでこのコントロールをすり抜けることができます。このような場合、検出的コントロールを使うと、設定ミスや潜在的脅威をユーザーに警告することができます。

このタイプのコントロールについては、以下の点を確認してください。

目的

  • 検出的コントロールは、セキュリティの運用プロセスと品質プロセスの改善に役立ちます。

  • 検出的コントロールは、規制、法律、コンプライアンス関連の義務の履行に役立ちます。

  • 検出的コントロールを使うことで、セキュリティ運用チームは、予防的コントロールをすり抜ける高度な脅威を含む、セキュリティ問題への対応を可視化することができます。

  • 検出的コントロールは、セキュリティ問題や潜在的な脅威への適切な対応方法を特定するのに役立ちます。

プロセス

検出的コントロールは 2 段階で実施されます。まず、Amazon CloudWatch Logs などの一元的な場所にイベントとリソースの状態を記録するようにシステムを設定します。一元的なログ記録を実行したら、そのログを分析して脅威となる可能性のある異常を検出します。各分析が、元の要件やポリシーに対応付けられたコントロールです。例えば、ログで特定のパターンを検索し、一致するパターンが見つかれば警告を発信するように、検出的コントロールを作成できます。検出的コントロールは、セキュリティチームが、システムに影響を及ぼす脅威やリスクの全体的な視認性を高めるのに使用します。

ユースケース

不審な動作の検出

検出的コントロールを使うと、特権ユーザーの認証情報への不正アクセス、機密データへのアクセスまたは機密データの流出など、異常なアクティビティを特定することができます。このコントロールは重要な反応因子であり、企業が異常なアクティビティの範囲を特定して理解するのに役立ちます。

不正行為の検出

このコントロールは、ポリシーをすり抜けて不正な取引を行っているユーザーなど、社内の脅威を検出し特定するのに役立ちます。

コンプライアンス

検出的コントロールは、Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) などのコンプライアンス要件を満たし、個人情報のなりすましを防ぐのに役立ちます。このコントロールを使うと、個人を特定できる情報など、規制順守の対象となる機密情報を発見して保護することができます。

自動分析

検出的コントロールでは、ログを自動的に分析し、異常やその他不正行為の兆候を検出することができます。

AWS CloudTrail ログ、VPC フローログ、ドメインネームシステム (DNS) ログなどさまざまなソースのログを自動的に分析し、害を及ぼす恐れのある活動の兆候がないか調べることができます。組織に役立つように、複数の のセキュリティアラートや検出結果を一元 AWS サービス 的に集約します。

テクノロジー

一般的な検出コントロールでは、1 つ以上のモニタリングサービスを実装し、ログなどのデータソースを分析してセキュリティの脅威を特定します。では AWS クラウド、 AWS CloudTrail ログ、Amazon S3 アクセスログ、Amazon Virtual Private Cloud フローログなどのソースを分析して、異常なアクティビティを検出できます。Amazon GuardDuty、Amazon Detective、Amazon Macie などの AWS セキュリティサービスには AWS Security Hub、モニタリング機能が組み込まれています。

GuardDuty および Security Hub

Amazon GuardDuty は、脅威インテリジェンス、機械学習、異常検出技術を使用して、ログソースに悪意のあるアクティビティや不正なアクティビティがないか継続的にモニタリングします。ダッシュボードは、 AWS アカウント および ワークロードのリアルタイムヘルスに関するインサイトを提供します。ベストプラクティスへの準拠をチェックしAWS Security Hub、アラートを集約し、自動修復を可能にするクラウドセキュリティ体制管理サービスである と統合 GuardDutyできます。 は、情報を一元化する方法として、結果を Security Hub GuardDuty に送信します。さらに、Security Hub を、セキュリティ情報とイベント管理 (SIEM) ソリューションと統合すれば、組織のモニタリングと警告の機能を拡張できます。

Macie

Amazon Macie は、フルマネージドのデータセキュリティおよびデータプライバシーサービスであり、機械学習とパターンマッチングを使用して AWS内の機密データを検出し保護します。以下は、Macie で使用できる検出的コントロールと機能の一部です。

  • Macie では、バケットインベントリと Amazon S3 に保存されているオブジェクトのすべてが検査されます。この情報はダッシュボードの単一画面に表示できるため、バケットのセキュリティを把握し、評価するのに役立ちます。

  • Macie では、機密データの検出に、組み込みのマネージドデータ識別子を使用するほか、カスタムデータ識別子もサポートしています。

  • Macie は他の AWS サービス および ツールとネイティブに統合されます。例えば、Macie は検出結果を Amazon EventBridge イベントとして発行し、Security Hub に自動的に送信します。

Macie の検出的コントロールの設定に関するベストプラクティスは、次のとおりです。

  • すべてのアカウントで Macie を有効にします。委任管理の機能を使用して、複数のアカウントで AWS Organizationsを使って Macie を有効にします。

  • Macie を使用して、アカウント内の S3 バケットのセキュリティ体制を評価します。これにより、データの場所やアクセスが可視化され、データ損失を防ぐことができます。詳細については、「Analyzing your Amazon S3 security posture」(Macie ドキュメント) を参照してください。

  • 自動処理ジョブとデータ検出ジョブを実行およびスケジュール設定して、S3 バケット内の機密データの検出を自動化します。これで、S3 バケット内に機密データがないか、定期的に検査されます。

AWS Config

AWS Config resources. AWS Config discovers existing AWS AWS resources のコンプライアンスを監査して記録し、各リソースの設定詳細とともに完全なインベントリを生成します。設定に変更があれば、その変更は記録されてユーザーに通知されます。これにより、インフラストラクチャの不正な変更を検出して元の状態に戻すことができます。 AWS マネージドルールを使用し、カスタムルールを作成できます。

AWS Configでの検出的コントロールの設定に関するベストプラクティスは、次のとおりです。

  • 組織内の AWS Config 各メンバーアカウントと、保護するリソース AWS リージョン を含む各 に対して を有効にします。

  • 設定が変更された場合に備えて Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) のアラートを設定します。

  • S3 バケットに設定データを保存し、Amazon Athena を使ってそのデータを分析します。

  • AWS Systems Managerの機能であるオートメーションを使って、非準拠のリソースの修復を自動化します。

  • EventBridge または Amazon SNS を使用して、非準拠 AWS リソースに関する通知を設定します。

Trusted Advisor

AWS Trusted Advisor は、検出的コントロールのサービスとして使用することが可能です。一連のチェックを通じて、 は、インフラストラクチャの最適化、パフォーマンスとセキュリティの向上、コスト削減が可能な分野 Trusted Advisor を特定します。 Trusted Advisor は、 サービスとリソースの改善に役立つ AWS ベストプラクティスに基づいて推奨事項を提供します。ビジネスおよびエンタープライズサポートプランでは、 AWS Well-Architected フレームワークの柱について利用可能なすべてのチェックにアクセスできます。

Trusted Advisorでの検出的コントロールの設定に関するベストプラクティスは、次のとおりです。

  • チェックレベルの概要を確認します。

  • 警告とエラーの状態に関する、リソース固有の推奨事項を実装します。

  • レコメンデーションを積極的に確認して実装するには、 を Trusted Advisor 頻繁にチェックしてください。

Amazon Inspector

Amazon Inspector は、有効化した後にワークロードを継続的にスキャンし、意図しないネットワークの公開やソフトウェアの脆弱性を検出する、自動化された脆弱性管理サービスです。検出結果をリスクスコアとして文脈化し、コンプライアンス状況の改善や確認など、次に行うべきステップを判断できるようにします。

Amazon Inspector での検出的コントロールの設定に関するベストプラクティスは、次のとおりです。

  • すべてのアカウントで Amazon Inspector を有効にし、 EventBridge と Security Hub に統合して、セキュリティの脆弱性に関するレポートと通知を設定します。

  • Amazon Inspector のリスクスコアに基づき、修復やその他のアクションに優先順位を付けます。

ビジネス上の成果

人的作業とエラーが減る

Infrastructure as Code (IaC) を使用することで自動化を実現できます。モニタリングと修復のためのサービスおよびツールの、デプロイと設定を自動化すれば、マニュアル作業によるエラーのリスクを減らし、検出的コントロールのスケールに必要な、時間と労力とを減らすことができます。自動化はセキュリティランブックの開発を後押しし、セキュリティアナリストのマニュアルでの操作を減らすことにつながります。定期的な点検により自動化ツールを調整し、検出的コントロールを継続的に反復し改善することができます。

潜在的脅威に適切に対処できる

ログやメトリクスからイベントをキャプチャし、分析することは、可視性を高めるためにきわめて重要です。それによりアナリストは、セキュリティイベントや潜在的な脅威に対処し、ワークロードを保護することができます。どのような脆弱性が存在するのかをすばやく特定できれば、アナリストはその脆弱性に対処し、修正のための適切な措置を講じることができます。

インシデント対応や調査対応が改善する

検出的コントロール用ツールを自動化すれば、検出、調査、復旧のスピードを速めることができます。定義された条件に基づきアラートと通知を自動化することで、セキュリティアナリストは調査と対応を適切に行うことができます。対応因子は、異常なアクティビティの範囲を特定して理解するのに役立ちます。