La detección de amenazas de AWS consiste en identificar y priorizar actividades maliciosas o sospechosas en AWS mediante el análisis cloud en busca de indicios de comportamiento de atacantes.
En lugar de evaluar eventos aislados, este enfoque examina lo que hace un actor a través de identidades, roles y servicios. Los entornos de AWS generan grandes volúmenes de registros y metadatos que son difíciles de interpretar de forma independiente. Conectar esta telemetría con señales de comportamiento ayuda a revelar los movimientos de los atacantes a lo largo del ciclo de vida cloud , lo cual es importante porque las actividades no correlacionadas pueden retrasar la investigación y la respuesta.
En la práctica, la detección de amenazas de AWS vincula las acciones relacionadas con patrones de comportamiento que pueden investigarse y priorizarse. En lugar de tratar cloud como una colección de alertas inconexas, interpreta la actividad como evidencia de una posible secuencia de ataques. Esta distinción es importante porque muchas acciones de AWS son técnicamente legítimas, pero siguen representando un abuso de acceso, funciones o servicios.
Para reducir la incertidumbre durante las investigaciones, la detección de amenazas de AWS se centra en comportamientos que indican la progresión del atacante, incluidos los siguientes tipos de actividades que revelan la intención a lo largo del tiempo y los servicios:
Vea el comportamiento de los atacantes de AWS en acción con una visita guiada sobre ataques →
La supervisión centrada en registros en AWS a menudo no logra exponer el comportamiento de los atacantes porque los eventos se analizan como registros independientes. La atribución suele detenerse en la función o credencial temporal más reciente, lo que hace que las investigaciones se centren en una abstracción errónea. Como resultado, es posible que los defensores no identifiquen al actor original a tiempo para contener la actividad antes de que se produzca el impacto.
Para evitar priorizar erróneamente el trabajo, los equipos deben reconocer los modos de fallo específicos que podrían producirse cuando la actividad de AWS se evalúa como eventos aislados:
Para comprender cómo se mueven los atacantes a través de AWS, es necesario ir más allá de las acciones individuales de los servicios. La detección centrada en el comportamiento destaca patrones de progresión, como el encadenamiento de roles, la evasión de registros y el acceso lateral a los servicios, que pueden parecer legítimos cuando se observan de forma aislada.
Para mantener las investigaciones centradas en los riesgos reales, la detección de amenazas de AWS destaca los comportamientos de los atacantes que son importantes porque indican la secuencia, la intención y el impacto operativo:
Siga cómo los atacantes abusan de los roles y las identidades en AWS →
No todas las señales en AWS tienen el mismo valor investigativo. Los esfuerzos de detección dan prioridad a los indicadores que reflejan un comportamiento anormal o de múltiples pasos vinculado a un actor específico. Los indicadores tempranos pueden ser sutiles y dispersos, mientras que las señales tardías a menudo solo aparecen después de que se ha producido un daño significativo.
Para facilitar una clasificación más rápida sin tener que adivinar la intención de un evento, la detección de amenazas de AWS se basa en señales que son importantes porque ayudan a atribuir la actividad e identificar su progresión:
La detección de amenazas en AWS aún tiene sus limitaciones. Si bien puede identificar comportamientos sospechosos, la detección de amenazas no previene ni remedia automáticamente los riesgos cloud . Esto significa que los equipos aún deben depender de los flujos de trabajo de respuesta y el criterio de los analistas. Confundir la detección con la prevención puede crear puntos ciegos que retrasen la contención.
A continuación se presentan algunos conceptos erróneos comunes sobre la detección de amenazas:
Para respaldar la detección de amenazas en AWS, es necesario comprender el comportamiento de los atacantes en lo que respecta a la identidad, la red y cloud como un todo continuo. La Vectra AI aborda este problema correlacionando acciones en lugar de tratar los eventos de AWS como alertas aisladas, lo que reduce la incertidumbre cuando las funciones, las credenciales temporales y la actividad multiservicio dificultan la atribución.
Para mejorar la claridad, la Vectra AI está posicionada para ayudar mediante:
Siga esta guía de ataque de AWS para ver cómo las identidades comprometidas, el encadenamiento de roles, el movimiento lateral y la actividad de exfiltración se conectan en una única progresión de ataque, y cómo los equipos pueden investigar y responder con claridad.
La supervisión de CloudTrail registra eventos individuales, mientras que la detección de amenazas de AWS tiene como objetivo conectar eventos entre identidades, roles, servicios y tiempo para revelar el comportamiento de los atacantes. Los eventos de registro aislados pueden mostrar lo que sucedió, pero a menudo no muestran la intención o la progresión, especialmente cuando los atacantes utilizan credenciales temporales y roles asumidos. La diferencia práctica es investigativa: la detección de amenazas da prioridad a los patrones de comportamiento de varios pasos que se pueden atribuir y sobre los que se puede actuar, en lugar de dejar que los analistas recopilen manualmente la narrativa a partir de registros sin procesar.
No. La detección de amenazas de AWS no previene ni soluciona por sí sola los problemas de arquitectura o configuración. La gestión de configuraciones incorrectas se centra en identificar ajustes inseguros y condiciones de exposición, mientras que la detección de amenazas se centra en identificar actividades maliciosas o sospechosas que se producen dentro de un entorno AWS. Es importante no confundir estas funciones, ya que los equipos pueden asumir que la detección sustituye a la seguridad de la configuración, dejando sin abordar los puntos de entrada principales y esperando que la detección de amenazas lo compense.
La identidad y los roles son fundamentales porque los atacantes suelen operar utilizando mecanismos de acceso legítimos tras el compromiso inicial, incluyendo roles asumidos y credenciales temporales. Las acciones pueden parecer válidas a nivel de API incluso cuando representan un abuso, por lo que la atribución se vuelve esencial para comprender quién inició una secuencia y si esa secuencia se ajusta al comportamiento esperado. Esto es importante porque el encadenamiento de roles puede ocultar al actor original, y las investigaciones pueden fracasar si se detienen en el último rol temporal utilizado.
El comportamiento en varios pasos que utiliza mecanismos legítimos de AWS es más difícil de detectar cuando se evalúa evento por evento. El encadenamiento de roles, las secuencias de credenciales temporales y las acciones que parecen normales de forma aislada a menudo requieren una correlación entre servicios e identidades para cobrar sentido. Estos patrones son difíciles porque pueden distribuirse entre varios servicios de AWS y ventanas de tiempo, y porque la última credencial utilizada puede no reflejar al actor original. Esto es importante porque el comportamiento sutil en las primeras etapas puede pasarse por alto hasta que surgen los indicadores en las últimas etapas.
Sí, pero solo cuando el enfoque conecta la actividad entre entornos en lugar de tratar AWS como un dominio aislado. Los ataques híbridos pueden originarse a través de ordenadores portátiles o proveedores de identidad comprometidos y posteriormente pivotar hacia AWS utilizando relaciones de identidad de confianza y roles asumidos. Sin la correlación entre la identidad y la telemetría relacionada, la actividad de AWS puede parecer desconectada de la ruta de compromiso inicial. Esto es importante porque los defensores necesitan comprender cómo se relacionan cloud con el acceso anterior para delimitar correctamente el alcance de la respuesta y la atribución.