AWS 错误消息激增

AWS 错误消息激增编辑

机器学习作业检测到 CloudTrail 消息中特定错误的发生率大幅激增。错误消息激增可能伴随权限提升、横向移动或发现尝试。

规则类型: machine_learning

规则索引: 无

严重性: 低

风险评分: 21

每隔: 15 分钟运行一次

从以下时间开始搜索索引: now-60m（日期数学格式，另请参阅 Additional look-back time）

每次执行的最大警报数: 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 AWS 错误消息激增

CloudTrail 日志记录提供了 AWS 环境中执行操作的可见性。通过监视这些事件并了解组织内的正常行为是什么，您可以在出现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 CloudTrail 消息中特定错误率的显著峰值。错误消息的峰值可能伴随特权升级、横向移动或发现尝试。

可能的调查步骤

检查错误的历史记录。如果错误只是最近才出现的，则可能与自动化模块或脚本中的近期更改有关。您可以在 aws.cloudtrail.error_code field 字段中找到错误。
调查过去 48 小时内与用户帐户关联的其他警报。
验证该活动与计划的修补程序、更新或网络管理员活动无关。
检查请求参数。这些参数可能指示错误发生时程序的来源或正在执行的任务的性质。
检查错误是否与枚举或访问对象、数据或机密的不成功尝试有关。
考虑发出命令的用户的源 IP 地址和地理位置
它们对于调用用户来说是否正常？
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 是否来自不受您控制的 EC2 实例？
如果它是一个授权的 EC2 实例，该活动是否与实例角色或角色的正常行为相关？是否还有任何其他警报或迹象表明涉及此实例的可疑活动？
考虑一天中的时间。如果用户是人（不是程序或脚本），该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入侵，请通过跟踪帐户在过去 24 小时内访问的服务器、服务和数据来确定范围内的潜在受损资产。

误报分析

检查命令的历史记录。如果该命令只是最近才出现的，它可能是新自动化模块或脚本的一部分。如果它具有稳定的节奏（例如，它以较小的数量每周或每月出现一次），它可能是整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。
采用新服务或向脚本添加新功能可能会产生误报。

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该帐户。
识别事件的可能影响并相应地进行优先级排序；以下操作可以帮助您获得背景信息
识别云环境中的帐户角色。
评估受影响服务和服务器的关键性。
与您的 IT 团队合作，识别并最大程度地减少对用户的影响。
识别攻击者是否正在横向移动并破坏其他帐户、服务器或服务。
识别与该活动相关的任何监管或法律后果。
调查攻击者破坏或使用的系统上的凭据泄露，以确保识别出所有受损帐户。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。在执行这些操作期间，与您的 IT 团队合作，最大程度地减少对业务运营的影响。
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。
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、数据或服务恢复到其正常运行级别。
识别攻击者滥用的初始媒介，并采取措施防止通过同一媒介再次感染。
使用事件响应数据，更新日志记录和审计策略，以改善平均检测时间 (MTTD) 和平均响应时间 (MTTR)。

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，关联的机器学习任务将自动启动。您可以在检测规则的“定义”面板下查看关联的机器学习任务。如果由于错误导致任务无法启动，则必须解决问题才能成功启动任务。有关设置异常检测任务的更多详细信息，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。

应按以下步骤操作，才能将 Elastic Agent 系统集成“aws”添加到您的系统