Il rilevamento delle minacce AWS consiste nell'identificare e dare priorità alle attività dannose o sospette in AWS analizzando cloud alla ricerca di segni di comportamento ostile.
Anziché valutare singoli eventi in modo isolato, questo approccio esamina ciò che un attore sta facendo attraverso identità, ruoli e servizi. Gli ambienti AWS generano grandi volumi di log e metadati che sono difficili da interpretare in modo indipendente. Collegare questa telemetria ai segnali comportamentali aiuta a rivelare i movimenti degli aggressori attraverso il ciclo di vita cloud , il che è importante perché attività non correlate possono ritardare le indagini e la risposta.
In pratica, il rilevamento delle minacce AWS collega le azioni correlate in modelli comportamentali che possono essere investigati e classificati in ordine di priorità. Anziché trattare cloud come una raccolta di avvisi non correlati, interpreta l'attività come prova di una possibile sequenza di attacchi. Questa distinzione è importante perché molte azioni AWS sono tecnicamente legittime, pur rappresentando comunque un abuso di accesso, ruoli o servizi.
Per ridurre l'incertezza durante le indagini, il rilevamento delle minacce AWS si concentra sui comportamenti che indicano la progressione dell'attaccante, inclusi i seguenti tipi di attività che rivelano le intenzioni nel tempo e nei servizi:
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Il monitoraggio incentrato sui log in AWS spesso non riesce a rivelare il comportamento degli aggressori perché gli eventi vengono analizzati come record indipendenti. L'attribuzione si ferma spesso al ruolo più recente o alle credenziali temporanee, facendo sì che le indagini si concentrino sull'astrazione sbagliata. Di conseguenza, i difensori potrebbero non identificare l'autore originale in tempo per contenere l'attività prima dell'impatto.
Per evitare di dare priorità sbagliata al lavoro, i team devono riconoscere le modalità di errore specifiche che potrebbero verificarsi quando l'attività AWS viene valutata come eventi isolati:
Per comprendere come gli aggressori si muovono all'interno di AWS è necessario guardare oltre le singole azioni dei servizi. Il rilevamento basato sul comportamento evidenzia modelli di progressione, come il concatenamento dei ruoli, l'elusione della registrazione e l'accesso laterale ai servizi, che possono apparire legittimi se considerati isolatamente.
Per mantenere le indagini ancorate al rischio reale, il rilevamento delle minacce AWS evidenzia i comportamenti degli aggressori che sono rilevanti perché indicano sequenza, intento e impatto operativo:
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Non tutti i segnali in AWS hanno lo stesso valore investigativo. Le attività di rilevamento danno priorità agli indicatori che riflettono comportamenti anomali o multi-step legati a un attore specifico. Gli indicatori precoci possono essere sottili e distribuiti, mentre i segnali in fase avanzata spesso emergono solo dopo che si è verificato un danno significativo.
Per supportare una selezione più rapida senza dover indovinare l'intento di un singolo evento, il rilevamento delle minacce AWS si basa su segnali rilevanti perché aiutano ad attribuire l'attività e a identificarne la progressione:
Il rilevamento delle minacce in AWS presenta ancora dei limiti. Sebbene sia in grado di identificare comportamenti sospetti, il rilevamento delle minacce non previene né risolve automaticamente i rischi cloud . Ciò significa che i team devono ancora affidarsi ai flussi di lavoro di risposta e al giudizio degli analisti. Confondere il rilevamento con la prevenzione può creare punti ciechi che ritardano il contenimento.
Ecco alcuni luoghi comuni sul rilevamento delle minacce:
Per supportare il rilevamento delle minacce AWS è necessario comprendere il comportamento degli aggressori in termini di identità, rete e cloud come un unico continuum. La Vectra AI affronta questo problema correlando le azioni invece di trattare gli eventi AWS come avvisi isolati, riducendo così l'incertezza quando ruoli, credenziali temporanee e attività multiservizio rendono difficile l'attribuzione.
Per migliorare la chiarezza, la Vectra AI è posizionata per aiutare in questo modo:
Segui questa guida agli attacchi AWS per scoprire come identità compromesse, concatenazione dei ruoli, movimenti laterali e attività di esfiltrazione si collegano in un unico processo di attacco e come i team possono indagare e rispondere con chiarezza.
Il monitoraggio CloudTrail registra singoli eventi, mentre il rilevamento delle minacce AWS mira a collegare eventi tra identità, ruoli, servizi e tempo per rivelare il comportamento degli aggressori. Gli eventi di log isolati possono mostrare cosa è successo, ma spesso non mostrano l'intenzione o la progressione, specialmente quando gli aggressori utilizzano credenziali temporanee e ruoli assunti. La differenza pratica è di natura investigativa: il rilevamento delle minacce dà la priorità a modelli di comportamento in più fasi che possono essere attribuiti e su cui è possibile agire, invece di lasciare che gli analisti assemblino manualmente la narrazione dai log grezzi.
No. Il rilevamento delle minacce AWS non previene né risolve di per sé i problemi architetturali o di configurazione. La gestione delle configurazioni errate si concentra sull'identificazione di impostazioni non sicure e condizioni di esposizione, mentre il rilevamento delle minacce si concentra sull'identificazione di attività dannose o sospette che si verificano all'interno di un ambiente AWS. Confondere queste funzioni è importante perché i team potrebbero supporre che il rilevamento sostituisca la sicurezza della configurazione, lasciando inalterati i punti di accesso primari e aspettandosi che il rilevamento delle minacce compensi tale lacuna.
L'identità e i ruoli sono fondamentali perché gli aggressori spesso operano utilizzando meccanismi di accesso legittimi dopo la compromissione iniziale, inclusi ruoli assunti e credenziali temporanee. Le azioni possono apparire valide a livello di API anche quando rappresentano un abuso, quindi l'attribuzione diventa essenziale per capire chi ha avviato una sequenza e se tale sequenza è in linea con il comportamento previsto. Questo è importante perché il concatenamento dei ruoli può oscurare l'attore originale e le indagini possono fallire se si fermano all'ultimo ruolo temporaneo utilizzato.
I comportamenti in più fasi che utilizzano meccanismi AWS legittimi sono più difficili da rilevare se valutati evento per evento. Il concatenamento dei ruoli, le sequenze di credenziali temporanee e le azioni che appaiono normali se considerate isolatamente richiedono spesso una correlazione tra servizi e identità per diventare significative. Questi modelli sono difficili da individuare perché possono essere distribuiti su più servizi AWS e finestre temporali e perché l'ultima credenziale utilizzata potrebbe non riflettere l'attore originale. Questo è importante perché i comportamenti sottili nelle fasi iniziali possono passare inosservati fino a quando non emergono indicatori nelle fasi finali.
Sì, ma solo quando l'approccio collega le attività tra diversi ambienti invece di trattare AWS come un dominio isolato. Gli attacchi ibridi possono avere origine da laptop compromessi o provider di identità e successivamente passare ad AWS utilizzando relazioni di identità affidabili e ruoli assunti. Senza una correlazione tra identità e telemetria correlata, l'attività AWS può apparire scollegata dal percorso di compromissione iniziale. Questo è importante perché i difensori devono comprendere in che modo cloud sono correlate all'accesso precedente per definire correttamente l'ambito della risposta e dell'attribuzione.