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AWS 命令的异常城市

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AWS 命令的异常城市

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机器学习作业检测到 AWS 命令活动，虽然该活动本身并不可疑或异常，但其来源的地理位置（城市）对于该命令而言是不寻常的。这可能是由于威胁行为者在与授权用户不同的地理位置使用了被盗的凭证或密钥所致。

规则类型: machine_learning

规则索引: 无

严重性: 低

风险评分: 21

运行频率: 15 分钟

搜索索引范围: now-2h ( 日期数学格式，另请参阅 额外回溯时间)

每次执行的最大警报数: 100

参考:

标签:

  • 域: 云
  • 数据源: AWS
  • 数据源: Amazon Web Services
  • 规则类型: ML
  • 规则类型: 机器学习
  • 资源: 调查指南

版本: 209

规则作者:

  • Elastic

规则许可证: Elastic License v2

调查指南

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初步评估和分析

调查 AWS 命令的异常城市

CloudTrail 日志记录提供了对 AWS 环境中采取的操作的可见性。通过监控这些事件并了解组织内被视为正常行为的内容，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，虽然该命令本身并不可疑或异常，但其来源的地理位置（城市）对于该命令而言是不寻常的。这可能是由于威胁行为者在与授权用户不同的地理位置使用了被盗的凭证或密钥所致。

来自此规则的检测警报指示 AWS API 命令或方法调用对于源 IP 地址的地理位置来说是罕见且不寻常的。

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，这可以帮助确定精确的用户上下文。
  • user_agent.original 字段中的用户代理详细信息也可以指示什么类型的客户端发出了请求。
  • 调查过去 48 小时内与用户帐户关联的其他警报。
  • 验证该活动是否与计划的补丁、更新或网络管理员活动无关。
  • 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
  • 对于调用用户来说，它们看起来正常吗？
  • 如果源是 EC2 IP 地址，则它是否与您帐户中的某个 EC2 实例关联，或者源 IP 是否来自不受您控制的 EC2 实例？
  • 如果它是授权的 EC2 实例，则该活动是否与实例角色或角色的正常行为相关？是否还有其他警报或迹象表明此实例涉及可疑活动？
  • 考虑一天中的时间。如果用户是人类（而不是程序或脚本），则该活动是否发生在正常的一天时间？
  • 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盗用，请通过跟踪攻击者在过去 24 小时内访问的服务器、服务和数据来确定潜在的被盗用资产的范围。

误报分析

  • 如果活动来自位于 AWS 中没有历史记录的城市的新员工，则可能会发生误报。
  • 检查命令的历史记录。如果该命令仅在最近出现，则它可能是新自动化模块或脚本的一部分。如果它具有一致的节奏（例如，它以少量次数每周或每月出现），则它可能是内务管理或维护过程的一部分。您可以在 event.action field 字段中找到该命令。

相关规则

  • AWS 命令的异常国家 - dca28dee-c999-400f-b640-50a081cc0fd1
  • 用户的异常 AWS 命令 - ac706eae-d5ec-4b14-b4fd-e8ba8086f0e1
  • 罕见的 AWS 错误代码 - 19de8096-e2b0-4bd8-80c9-34a820813fff
  • AWS 错误消息中的峰值 - 78d3d8d9-b476-451d-a9e0-7a5addd70670

响应和补救

  • 根据初步评估的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
  • 确定云环境中的帐户角色。
  • 评估受影响的服务和服务器的严重性。
  • 与您的 IT 团队合作，确定并最大限度地减少对用户的影响。
  • 确定攻击者是否正在横向移动并危及其他帐户、服务器或服务。
  • 确定与此活动相关的任何监管或法律后果。
  • 调查攻击者盗用或使用的系统上的凭据暴露情况，以确保识别出所有被盗用的帐户。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，以最大限度地减少在这些操作期间对业务运营的影响。
  • 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，并请求其他 IAM 用户重置密码。
  • 考虑为用户启用多因素身份验证。
  • 审查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水平。
  • 确定攻击者滥用的初始媒介，并采取行动以防止通过相同的媒介再次感染。
  • 使用事件响应数据，更新日志记录和审计策略，以提高平均检测时间 (MTTD) 和平均响应时间 (MTTR)。

设置

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设置

此规则需要安装关联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。如果作业因错误而未启动，则必须解决该问题才能使作业成功开始。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 从 Amazon Web Services (AWS) 收集日志和指标。

应执行以下步骤，以便将 Elastic Agent 系统集成“aws”添加到您的系统中

  • 转到 Kibana 主页，然后单击“添加集成”。
  • 在查询栏中，搜索“AWS”并选择集成以查看有关它的更多详细信息。
  • 单击“添加 AWS”。
  • 配置集成名称，并可选择添加描述。
  • 相应地查看可选和高级设置。
  • 将新安装的“aws”添加到现有或新的代理策略，并将代理部署在您希望从中获取 aws 日志文件的系统上。
  • 单击“保存并继续”。
  • 有关集成的更多详细信息，请参阅帮助指南。
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