Cloud Security Maturity Model·AWS v3.0.0

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効率化 インシデントレスポンス

c3.21 セキュリティインシデントを調査する

検出結果が発生したら、素早く根本原因にたどり着く必要があります。誤検知と実際のインシデントを切り分け、影響範囲を把握し、何を封じ込めるかを判断します。この調査能力を、相関のとれた、できれば AI 支援のツールで構築します。AWS は補完的な選択肢を複数提供します。

実装ガイダンス

単一のツールではなく「能力」

この統制の目的は、セキュリティの検出結果を根本原因まで調査する能力です。サービス横断でシグナルを相関させ、正常と異常な挙動を区別し、影響範囲を把握し、誤検知を排除する——それを素早く行い、滞留時間を低く保ちます。これを実現する AWS サービスは複数あり、互いに排他的ではなく補完的です。

  • Amazon Detective: AWS CloudTrail、VPC フローログ、GuardDuty の検出結果を、ジオロケーションと正常なアクティビティのベースラインを備えたリンクされた挙動グラフに自動で相関させます。アナリストはパイプラインを自作せずにインシデントを追跡できます。
  • Amazon GuardDuty investigation agent: オンデマンドの AI 支援による脅威評価。検出結果を調査し、何が起きたかを要約します。
  • AWS Security Incident Response: 自動トリアージと、AI 支援の調査エージェント、進行中の事象に対する AWS Customer Incident Response Team(CIRT)への 24 時間 365 日のアクセスを組み合わせます。
  • AWS Security Hub: サービス横断で検出結果を相関・優先付けして exposure にまとめ、AI 支援の調査ワークフローに供給できます。

多くのチームはサードパーティの SIEM / SOAR からも調査します。整合にとって重要なのは、その能力が存在し、かつ速いことであって、どの製品が提供するかではありません。

良い調査が答えること

  • この活動はリソースの通常パターンと比べて異常で、想定された場所から来ているか?
  • 影響範囲はどこまでで、誤検知ではない真の根本原因は何か?
  • いま何を封じ込め、どの証拠を保全すべきか?

動画を見る

AWS 公式動画: Amazon GuardDuty の investigation agent が AI を使って検出結果を評価し、何が起きたかを要約する方法 — インシデント調査を高速化します。

How to validate

  • サービス横断(CloudTrail、VPC フローログ、GuardDuty など)でシグナルを相関させ、検出結果を根本原因まで調査する能力がありますか?
  • アナリストは正常と異常な挙動を区別し、影響範囲を判断できますか?
  • GuardDuty / Security Hub の検出結果は速やかに調査へ回され、対応者は進行中の事象で AWS Security Incident Response / CIRT を起動する方法を知っていますか?
  • 調査の出力は証拠として保全され、対応プロセスに連携されていますか?

Threats addressed

  • 素早く相関のとれた調査能力がないと、アナリストはログを手作業で突き合わせ、誤検知が労力を消費し、真の根本原因の発見が遅れ、滞留時間と影響が延びます。

AWS サービス

Amazon Detective AWS Security Hub AWS Security Incident Response

料金

無料トライアル · 30 日間

ツールによって異なります。たとえば Amazon Detective には 30 日間の無料トライアルがあり、有効化時点から直近の履歴データを含みます。

Framework mappings

AWS CAF

Well-Architected

NIST CSF

References