28、AWS安全事件响应全流程解析

AWS安全事件响应全流程解析

在当今数字化时代，数据安全至关重要。尤其是在使用AWS云服务时，如何保障资源安全、及时响应安全事件成为了关键问题。本文将详细介绍AWS环境下安全事件响应的相关技术和流程。

1. AWS SSM与Amazon Macie

• AWS SSM Agent ：要将AWS SSM用作事件响应工具，云管理员需在云基础设施的每个实例上安装AWS SSM Agent。该代理使SSM能够更新、管理和配置EC2实例、本地服务器和虚拟机。像Amazon Linux、Amazon Linux 2、Ubuntu Server 16.04等镜像的EC2实例已预装此代理。
• Amazon Macie ：这是一个完全托管的数据安全服务，利用机器学习和模式匹配技术，帮助安全专业人员发现、监控和保护存储在AWS中的敏感数据。其自动化发现服务可识别Amazon S3中的敏感数据，如个人身份信息和财务数据，并实时监控和评估包含敏感数据的每个AWS S3存储桶的安全性和访问控制。

在数据收集日益普及的今天，组织通常会在各种数据存储介质中存储大量数据。微服务的使用更是增加了存储基础设施的复杂性。不同类型的数据需要不同程度的保护，尤其是敏感数据，如客户的个人身份信息、医疗记录和财务记录等，需要特别关注。安全工程师需要识别和分类可能存储敏感数据的所有系统，以增强数据对安全威胁的抵御能力。

2. 检测与分析

即使遵循了一些安全建议构建了相对安全且监控严密的架构，也不能完全避免安全漏洞。因此，需要采用能够从噪音中过滤出安全漏洞信号的系统。

2.1 明确分析目标

在这个阶段，主要任务不是找出漏洞的根本原因，而是明确以下几点：
- 正在发生哪种类型的攻击？
- 哪些资源或服务已被破坏？
- 资源是如何被破坏的？是否有人获得了对基础设施的提升访问权限？或者是否有人利用您的资源对外部系统发动攻击？
- 安全专业人员可以采取的最低限度步骤是什么，以便在调查事件时，应用程序的其余部分能够继续运行？

2.2 事件前兆

大多数情况下，威胁可能没有可检测或可识别的前兆。但在极少数情况下，如果检测到前兆（合法即将发生的安全漏洞的指标），可以通过调整安全态势来防止事件发生，或者至少更密切地监控涉及目标的活动。事件的前兆可能包括但不限于：
- 常见漏洞扫描器对代码中存在的常见漏洞发出警报
- VPC流日志显示使用端口扫描器
- 拒绝的身份验证请求突然增加
- 网页应用程序的传入流量模式突然改变

对于某些敏感应用程序，此类前兆的存在可能足以触发整个事件响应计划，而无需等待实际事件发生。然而，并非所有指标或前兆都是100%准确的，这会降低检测和分析的可能性。例如，用户提供的服务器不可用的投诉可能经常是错误的。因此，大量安全前兆可能是安全事件的嘈杂指标。

小贴士 ：尽管警报容易出现误报，但自满可能是设计良好的安全系统面临的最大威胁。现代信息系统仍然容易受到网络攻击，将重要警报视为误报可能会导致灾难性后果。信息系统设置检测控制是有原因的，每个触发警报的数据点都应进行彻底调查。有可能需要调整警报以适应检测偏离正常情况的细微差别。

2.3 AWS EventBridge

AWS为用户提供了与账户上几乎所有事件进行交互的能力，这些事件会被流式传输到一个名为AWS EventBridge的集中式完全托管服务中。在安全系统中，可以主动识别云系统的正常基线行为。当事件流与基线行为出现显著偏差时，安全架构师可以设置警报。

• EventBridge事件总线 ：每个账户都有一个事件总线，账户内每个AWS服务的事件都可以流式传输到这里。安全架构师可以围绕这些事件附加各种过滤器，以识别账户上的任何异常行为并采取相应的纠正措施。
• EventBridge规则 ：配置好事件总线以集中流式传输账户中的所有事件后，需要区分恶意事件和正常事件。AWS EventBridge允许指定规则，对流式传输到事件总线的每个事件进行评估。如果规则与事件数据（及其关联的元数据）匹配，可以指定要采取的任何自动操作，如向相关人员发出安全事件警报或自动解决问题。规则可以调用任何其他AWS服务来采取进一步行动，如AWS Simple Notification Service (SNS) 或AWS Lambda。
• EventBridge目标 ：当规则与事件总线上的事件匹配时，可以指定一个目标AWS服务，AWS会自动调用该服务。目标可以是另一个希望自动调用的AWS服务，也可以是一个HTTP API端点。AWS在配置事件目标方面非常灵活，目标是在应用程序的关键路径之外异步调用的，因此无需担心性能影响。

以下是AWS EventBridge的工作流程：

graph LR
    A[AWS服务事件] --> B[EventBridge事件总线]
    B --> C{EventBridge规则匹配}
    C -- 匹配 --> D[触发目标服务]
    C -- 不匹配 --> E[继续监控]

3. 遏制与隔离

在确定应用程序中发生了安全事件后，需要采取措施遏制事件，以尽量减少损失并将影响限制在一小部分服务中。

3.1 安全事件分类

如果确定了安全漏洞并将分析范围缩小到一个微服务，安全事件通常可分为以下两类：
- 基础设施受损 ：运行微服务的基础设施可能已被破坏，包括运行Kubernetes节点的底层EC2实例、微服务连接的任何其他服务，或在自托管实例上安装的恶意软件应用程序。
- 应用程序受损 ：可能存在应用程序层的漏洞或漏洞，允许未经授权的用户获得提升的访问权限。

3.2 不同情况的响应措施

基础设施受损情况 ：当微服务部署在客户负责确保基础设施安全的环境中时，可能会出现基础设施受损的问题。如果运行微服务的EC2实例被破坏，仅关闭服务可能无法有效遏制威胁，因为只要EC2实例运行，漏洞就会继续存在。因此，主要目标是隔离底层云资源，而不仅仅是确定有问题的微服务。

AWS事件响应框架建议从网络层开始，通过阻止和完全隔离任何受影响的硬件来进行进一步分析。具体步骤如下：
1. 拍摄快照 ：捕获受影响的云基础设施的元数据，确保任何取证活动不会导致丢失有关基础设施的宝贵信息。如果应用程序在EC2实例上运行，这意味着拍摄支持该实例的AWS Elastic Block Store (EBS) 卷的快照；如果有受损的AWS Relational Database Service (RDS) 实例，则拍摄数据库的快照。
2. 冻结实例 ：在快照中记录应用程序的初始状态后，禁用可能干扰基础设施状态的任何自动化进程，确保取证分析不受这些规则的影响。
3. 隔离实例 ：使用网络访问控制列表 (NACLs) 将受影响的资源移动到自己的子网中，并隔离和限制对该资源的任何访问。NACLs应确保除取证分析外的任何访问在该子网的访问策略中被明确拒绝，以确保只有安全工程师可以访问受感染的资源，而应用程序的其余部分可以继续正常运行。
4. 减轻影响 ：将资源从任何自动扩展或负载均衡组中移除，并从任何负载均衡组中注销该实例。
5. 维护记录 ：为资源设置预定的AWS标签，表明这些资源为数字取证目的而隔离，并可能在分析完成后销毁。

应用程序受损情况 ：如果是应用程序层的漏洞导致安全问题，隔离底层计算实例可能是浪费时间，因为在新的基础设施上重新启动相同的应用程序可能会在其他资源上再次出现漏洞。在这种情况下，受影响的服务应移动到一个单独的隔离环境中，安全分析师可以在受控环境中仔细评估其安全漏洞，而其余微服务通常可以继续在现有基础设施上运行。

小贴士 ：身份和访问管理 (IAM) 也是安全专业人员遏制可能已被破坏的应用程序的一种选择。可以从降低应用程序用于访问其他AWS资源的角色的访问权限开始，以确保受破坏的微服务不会拖垮整个架构。

4. 法医分析

成功遏制事件后，安全专业人员应着手确定事件的原因。这需要检查事件发生时应用程序的状态，并寻找导致安全漏洞的线索和证据。法医分析收集的证据在很多情况下可能是间接的，需要该领域有经验的分析师评估其合法性。

4.1 分析日志

一些事件很容易检测，如被篡改的网页或勒索要求。但在许多情况下，事件可能非常微妙，需要精确监控才能识别。在法医分析阶段，通常需要分析从最早观察到事件之前的日志，以及实际报告事件之前的日志。

小贴士 ：由于这项活动可能耗时较长，因此必须确保事件确实已得到遏制。有时，安全专业人员可能需要回到遏制和隔离步骤，因为第一次执行的遏制程序可能不够充分。

4.2 相关工具与方法

4.2.1 AWS Athena

在法医分析过程中，安全专业人员可能需要解析和筛选日志文件以查找与安全事件相关的证据。如果这些日志文件存储在AWS S3上，可以使用AWS Athena。它是一个交互式查询服务，允许使用标准SQL直接在AWS S3中分析数据。可以指定日志的格式，AWS Athena允许安全专业人员直接对日志文件进行复杂分析，就像它是可查询数据库的一部分一样。

4.2.2 实时取证分析（Live-box forensics）

对于对遏制措施有信心的组织，最好的分析方法可能是保持受影响的资源运行，并分析事件发生的实时环境。如果EC2实例受到影响，安全专业人员可以登录该实例并进行内存转储，以分析恶意代码的模式。实时取证分析可以保留大部分原始证据，还允许安全专业人员在发生漏洞的实时环境中运行常见的漏洞扫描器，降低处理无效证据的风险。

4.2.3 离线取证分析（Dead-box forensics）

由于各种原因，安全分析师可能不希望让受感染的机器运行，或者在隔离机器时可能已经破坏了现有证据。在这种情况下，可以使用在遏制之前创建的任何快照来重新创建机器和与攻击发生时相同的环境，这种基于重新创建的环境进行分析的方法称为离线取证分析。离线取证分析允许对同一资源进行扩展和详细的调查过程，并且由于依赖于重新创建的实例，安全专业人员可以在每次分析后恢复到实例的原始状态。多个分析师可以通过从快照映像重新创建资源来重新创建资源被破坏的环境，从而进行并行分析。然而，丢失重要的内存信息可能会使离线取证分析对仅依赖内存攻击向量的攻击无用。

4.2.4 其他工具

• Run Command ：可以使用AWS SSM Run Command在隔离的EC2实例上安全地执行命令，而无需启用与外部世界的任何网络连接。可以通过AWS控制台远程发出命令，由SSM Agent负责连接到封闭区域内的机器并代表您执行命令。
• EventBridge事件重放 ：使用EventBridge可以创建事件存档，以便以后通过启动事件重放来重新处理它们，使安全专业人员能够回到应用程序过去的特定状态。事件重放与微服务事件存储相结合，可以提供更全面的分析能力。

综上所述，在AWS环境中保障安全需要综合运用各种工具和技术，遵循科学的事件响应流程。从日常的监控和检测，到事件发生时的遏制与隔离，再到事后的法医分析，每个环节都至关重要。只有这样，才能最大程度地保护AWS资源和数据的安全。

AWS安全事件响应全流程解析

5. 工具对比与总结

为了更清晰地了解在AWS安全事件响应中各种工具和方法的特点，下面对它们进行一个对比总结，以便在实际应用中能根据不同的场景做出合适的选择。

工具/方法	优点	缺点	适用场景
AWS SSM Agent	使SSM能更新、管理和配置多种实例，部分EC2实例预装	需在每个实例安装	日常管理和维护云基础设施实例
Amazon Macie	利用机器学习和模式匹配，自动发现和监控敏感数据	对部分复杂数据模式识别可能不准确	保护AWS中存储的敏感数据，尤其是S3中的数据
AWS EventBridge	灵活配置规则和目标，可集成第三方服务	规则配置复杂，需一定专业知识	实时监控AWS服务事件，检测安全异常
AWS Athena	可直接在S3上用SQL分析日志	对大规模数据查询性能可能受影响	从大量日志文件中查找安全事件证据
Live - box forensics	保留大部分原始证据，可实时分析	需保证受影响资源运行，有一定风险	对事件发生实时环境进行高效分析
Dead - box forensics	可进行详细调查，能恢复实例原始状态	丢失内存信息，对内存攻击分析受限	在不能让受感染机器运行或证据已被破坏时使用
Run Command	可在封闭环境远程执行命令	依赖SSM Agent正常运行	对隔离的EC2实例进行取证分析
EventBridge事件重放	可回到应用程序过去特定状态	需提前创建事件存档	对历史事件进行回溯分析

6. 最佳实践建议

在AWS安全事件响应过程中，为了更高效地应对安全事件，以下是一些最佳实践建议：

• 日常准备

  • 定期对云基础设施进行漏洞扫描，利用Amazon Macie等工具识别敏感数据存储位置，提前发现潜在风险。
  • 为所有AWS资源设置合理的标签，便于在事件发生时快速定位和管理受影响资源。
  • 制定详细的事件响应计划，明确各部门和人员在不同阶段的职责和操作流程。

• 检测与分析阶段

  • 合理配置AWS EventBridge规则，结合多种指标设置规则，提高检测的准确性，减少误报。
  • 建立安全信息和事件管理 (SIEM) 系统，整合各种日志和监控数据，便于全面分析安全事件。

• 遏制与隔离阶段

  • 对于基础设施受损情况，严格按照隔离步骤操作，确保快照的完整性和实例的有效隔离。
  • 对于应用程序受损情况，及时将受影响服务迁移到隔离环境，同时评估对其他服务的影响。

• 法医分析阶段

  • 综合运用多种分析方法，如结合Live - box forensics和Dead - box forensics，提高分析的准确性和全面性。
  • 定期对分析工具和方法进行评估和更新，以适应不断变化的安全威胁。

7. 未来趋势展望

随着云计算和网络安全技术的不断发展，AWS安全事件响应也将面临新的挑战和机遇。以下是一些可能的未来趋势：

• 自动化程度提高 ：未来，更多的安全事件响应流程将实现自动化，如自动检测、自动遏制和自动修复。例如，AWS EventBridge可能会与更多的自动化工具集成，在检测到安全事件时自动触发一系列响应操作。

• 人工智能和机器学习的深度应用 ：除了目前Amazon Macie利用的机器学习技术，未来更多的安全工具将借助人工智能和机器学习来更准确地识别安全威胁、预测事件发生的可能性，并提供更智能的响应建议。

• 多云安全协同 ：随着企业越来越多地采用多云战略，AWS需要与其他云服务提供商进行更紧密的安全协同，以确保跨云环境下的数据安全和业务连续性。

• 零信任架构的普及 ：零信任架构强调“默认不信任，始终验证”，未来AWS安全事件响应可能会更多地基于零信任原则，对所有访问请求进行严格的身份验证和授权。

以下是一个简单的未来AWS安全事件响应趋势的mermaid流程图：

graph LR
    A[自动化程度提高] --> B[人工智能和机器学习深度应用]
    B --> C[多云安全协同]
    C --> D[零信任架构普及]

8. 总结

AWS安全事件响应是一个复杂而系统的过程，涉及多个环节和多种工具。从利用AWS SSM Agent和Amazon Macie进行日常管理和敏感数据保护，到通过AWS EventBridge进行实时监控和检测，再到在事件发生后的遏制、隔离和法医分析，每个步骤都相互关联，共同构成了一个完整的安全防护体系。

在实际应用中，需要根据不同的安全场景和需求，灵活选择合适的工具和方法，并遵循最佳实践建议。同时，关注未来的发展趋势，不断更新和完善安全策略，才能更好地应对日益复杂的网络安全威胁，保障AWS云环境中资源和数据的安全。希望本文能为从事AWS安全工作的专业人员提供有价值的参考，帮助他们构建更安全、可靠的云基础设施。