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用户异常AWS命令

机器学习作业检测到一个AWS API命令，虽然本身并不可疑或异常，但它是由通常不使用该命令的用户上下文发出的。这可能是由于凭据或密钥被泄露，有人使用有效帐户进行持久化、横向移动或数据泄露。

规则类型: machine_learning

规则索引: 无

严重性: 低

风险评分: 21

每隔: 15 分钟运行

搜索索引自: now-2h (日期数学格式，另见 额外回溯时间)

每次执行的最大告警数: 100

参考:

标签:

版本: 209

规则作者:

规则许可证: Elastic License v2

分类和分析

调查用户异常AWS命令

CloudTrail 日志记录提供了AWS环境中采取的操作的可视性。通过监控这些事件并了解组织内什么是正常行为，您可以在发生偏差时发现可疑或恶意活动。

此规则使用机器学习作业来检测AWS API命令，虽然本身并不可疑或异常，但它是由通常不使用该命令的用户上下文发出的。这可能是由于凭据或密钥被泄露，有人使用有效帐户进行持久化、横向移动或数据泄露。

此规则的检测警报表示对调用 IAM 用户而言罕见且异常的 AWS API 命令或方法调用。

可能的调查步骤

确定所涉及的用户帐户和执行的操作。验证它是否应该执行此类操作。
检查 aws.cloudtrail.user_identity.arn 字段中的用户身份和 aws.cloudtrail.user_identity.access_key_id 字段中的访问密钥 ID，这有助于识别精确的用户上下文。
user_agent.original 字段中的用户代理详细信息还可以指示发出请求的客户端类型。
调查过去 48 小时内与用户帐户相关的其他警报。
验证活动是否与计划的补丁、更新或网络管理员活动相关。
检查请求参数。这些参数可能指示程序的来源或其任务的性质。
考虑发出命令的用户的源 IP 地址和地理位置
它们对调用用户来说看起来正常吗？
如果源是 EC2 IP 地址，它是否与您帐户中的 EC2 实例关联，或者源 IP 是否来自您无法控制的 EC2 实例？
如果是授权的 EC2 实例，该活动是否与实例角色的正常行为相关？此实例是否存在任何其他警报或可疑活动的迹象？
考虑一天中的时间。如果用户是人类（不是程序或脚本），活动是否发生在一天中的正常时间？
如果可疑，请联系帐户所有者并确认他们是否知道此活动。
如果您怀疑帐户已被泄露，请通过跟踪帐户在过去 24 小时内访问的服务器、服务和数据来确定可能已被泄露的资产。

误报分析

检查命令的历史记录。如果命令只是最近才出现，它可能是新自动化模块或脚本的一部分。如果它具有持续的节奏（例如，它每周或每月以少量出现），它可能是家务或维护流程的一部分。您可以在 event.action field 字段中找到该命令。

相关规则

响应和补救

根据分类结果启动事件响应流程。
在调查和响应期间禁用或限制帐户。
确定事件的可能影响并相应地确定优先级；以下操作可以帮助您了解上下文
确定帐户在云环境中的角色。
评估受影响服务和服务器的关键程度。
与您的 IT 团队合作，确定并最大程度地减少对用户的影响。
确定攻击者是否正在横向移动并泄露其他帐户、服务器或服务。
确定与该活动相关的任何法规或法律后果。
调查受损系统或攻击者使用的系统上的凭据泄露，以确保识别所有受损帐户。根据需要重置密码或删除 API 密钥以撤销攻击者对环境的访问权限。与您的 IT 团队合作，最大程度地减少这些操作对业务运营的影响。
检查是否创建了未经授权的新用户，删除未经授权的新帐户，并为其他 IAM 用户请求密码重置。
考虑为用户启用多因素身份验证。
查看分配给相关用户的权限，以确保遵循最小权限原则。
实施 AWS 概述的安全最佳实践。
采取必要的措施，使受影响的系统、数据或服务恢复到正常的运行级别。
确定攻击者滥用的初始载体，并采取措施防止通过相同载体再次感染。
使用事件响应数据更新日志记录和审核策略，以提高平均检测时间 (MTTD) 和平均响应时间 (MTTR)。

设置

此规则需要安装相关的机器学习作业，以及来自 AWS 的数据。

异常检测设置

启用规则后，关联的机器学习作业将自动启动。您可以在检测规则的“定义”面板下查看链接的机器学习作业。如果作业由于错误而未启动，则必须解决此问题才能成功启动作业。有关设置异常检测作业的更多详细信息，请参阅帮助指南。

AWS 集成设置

AWS 集成允许您使用 Elastic Agent 收集来自 Amazon Web Services (AWS) 的日志和指标。

应按顺序执行以下步骤，才能将 Elastic Agent 系统集成“aws”添加到您的系统