用云的方式保護(hù)云：如何用云原生SOC降低云上內(nèi)部用戶風(fēng)險？

在企業(yè)云上安全中，除了服務(wù)器內(nèi)部漏洞風(fēng)險和DDOS攻擊等外部攻擊風(fēng)險外，還有一種風(fēng)險是內(nèi)部用戶風(fēng)險，由于這類風(fēng)險往往是由內(nèi)部用戶的異常操作造成的，且內(nèi)部用戶的操作在安全檢測中天然擁有高可靠性，因此具有極高的隱蔽性，在真正發(fā)生安全事件后往往引起巨大危險。

騰訊云安全運(yùn)營中心中帶有的UBA模塊，即用戶行為分析模塊，在云上安全中可幫助企業(yè)做好用戶安全的管理，該模塊主要基于騰訊云用戶在控制臺的相關(guān)操作記錄以及使用云進(jìn)行自動化操作的相關(guān)記錄，進(jìn)行用戶安全性分析，并提示運(yùn)維人員及時處理相關(guān)風(fēng)險。

由于云后臺只是粗略記錄了用戶相關(guān)操作的事件類型，因此無法僅通過用戶的單條操作記錄進(jìn)行風(fēng)險判定，只有在某些層面上的統(tǒng)計量才具有一定意義。UBA模塊正是在這種背景下，提出了基于風(fēng)險場景的用戶安全檢測機(jī)制。下面我們將圍繞用戶安全檢測機(jī)制的三大模塊及其應(yīng)用場景，為大家介紹如何利用云原生SOC降低內(nèi)部用戶操作風(fēng)險。

檢測機(jī)制由三個模塊構(gòu)成：用戶身份識別模塊、檢測閾值生成模塊以及場景檢測模塊。

一、用戶身份識別模塊

在實(shí)際工作中，不同子用戶擔(dān)任的角色不一樣，涉及的權(quán)限與工作量也必然不一樣，為了方便用戶自查以及后續(xù)模塊的利用，需要對用戶進(jìn)行身份的識別。目前，一個用戶的身份由四個身份因子組成，分別為：是否高風(fēng)險、是否api、是否人類以及操作密度。具體含義如下所示：

是否高風(fēng)險：該用戶在14天內(nèi)的操作記錄是否涉及高風(fēng)險權(quán)限(用戶權(quán)限提升、資產(chǎn)高風(fēng)險權(quán)限修改)

是否api：該用戶在14天內(nèi)的操作記錄是否存在規(guī)律性

是否人類：該用戶除去規(guī)律性操作外是否存在其他操作

操作密度：該用戶7天內(nèi)的操作密度。由7天內(nèi)每天操作記錄總數(shù)的四分位數(shù)得出，具體規(guī)則如下所示：

根據(jù)得到的用戶各身份因子，可以得到用戶的具體身份，規(guī)則如下所示：

在獲取用戶身份后，管理員可以審核用戶身份是否符合預(yù)期，并及時處理不符合預(yù)期的用戶。其中high_risk_api_ops和high_risk_ops用戶在一天記錄量低于200的情況下進(jìn)行了高風(fēng)險操作，需要核查是否安全。

二、檢測閾值生成模塊

閾值即一個用戶在某個場景下統(tǒng)計量的預(yù)期最大值，但是不同身份的用戶的預(yù)期值是不一樣的，例如一個運(yùn)維用戶和一個普通觀察用戶的預(yù)期值不一樣，運(yùn)維用戶根據(jù)工作量和負(fù)責(zé)事務(wù)的不同預(yù)期最大值也不一樣。因此閾值生成模塊的目的是根據(jù)該用戶歷史的數(shù)據(jù)以及用戶身份自動生成用戶在每個場景下的檢測閾值。

本模塊在閾值生成中遵循一個假設(shè)，即用戶的操作數(shù)量符合正態(tài)分布，并按照置信度及一定的規(guī)則取合適的值作為最終的檢測閾值，具體的生成規(guī)則如下所示：

（一）用戶權(quán)限提升

（二）資產(chǎn)高風(fēng)險權(quán)限修改

（三）用戶權(quán)限遍歷

三、場景檢測模塊

目前uba模塊已有的風(fēng)險場景有以下四種：用戶權(quán)限提升、資產(chǎn)高風(fēng)險權(quán)限修改、用戶權(quán)限遍歷、新用戶高危操作。

（一）用戶權(quán)限提升

該類場景聚焦于權(quán)限提升類的操作事件，例如綁定某一策略到特定用戶。這一類操作事件在實(shí)際工作中基本由運(yùn)維人員操作產(chǎn)生且大多是經(jīng)由主賬號操作產(chǎn)生。若一個子賬號在短期內(nèi)進(jìn)行的權(quán)限提升類操作次數(shù)異常，則該用戶可能被盜號或操作行為不當(dāng)，均需告知用戶及時排查處理。

基于以上需求，用戶權(quán)限提升場景的檢測邏輯如下：

在上述檢測邏輯中，將主賬號和子賬號區(qū)分，對于主賬號的風(fēng)險評分更加寬松。

（二）資產(chǎn)高風(fēng)險權(quán)限修改

該類場景聚焦于資產(chǎn)高風(fēng)險權(quán)限修改類的操作事件，例如修改安全組規(guī)則。這一類操作事件在實(shí)際工作中基本由運(yùn)維人員操作產(chǎn)生，但是可能存在運(yùn)維人員為了方便工作，為自己的子賬號提權(quán)后也進(jìn)行了該類操作。由于目前未對子賬號身份作進(jìn)一步劃分，因此未對這類子賬號做特殊處理。這類場景與用戶權(quán)限提升場景的檢測邏輯類似，如下所示：

因?yàn)樵谀承I(yè)務(wù)場景中，可能存在需要周期性修改規(guī)則的需求，因此在上述檢測邏輯中，利用了時間序列異常檢測算法進(jìn)行了中間處理，目的為排除這種周期性的影響。

（三）用戶權(quán)限遍歷

該類場景聚焦于用戶在單位時間內(nèi)涉及的操作事件種類數(shù)。結(jié)合歷史數(shù)據(jù)以及實(shí)際工作需求來看，一個行為正常的子賬號在單位時間內(nèi)操作事件的種類必然不會太多，若子賬號在一定時間段內(nèi)執(zhí)行的操作種類數(shù)超過預(yù)警值，則可以說明該類用戶存在試探性操作的可能性，可能是對業(yè)務(wù)不熟悉或者黑客入侵。

基于以上需求，用戶權(quán)限遍歷的場景檢測邏輯如下所示：

(四）新用戶高危操作

該類場景關(guān)注的是用戶在被創(chuàng)建后的一小時內(nèi)是否存在風(fēng)險。在實(shí)際工作環(huán)境中，一個低風(fēng)險的新用戶在被創(chuàng)建后一般不會進(jìn)行大量高風(fēng)險操作，而是會較小心的查看一些數(shù)據(jù)，例如查看服務(wù)器流量情況，這類操作本身就是低風(fēng)險的，而且涉及的事件類型也比較固定。因此，首先對所有的事件類型進(jìn)行粗略的風(fēng)險評估，抽取其中高風(fēng)險的事件類型，然后重點(diǎn)關(guān)注用戶新入后的操作記錄中涉及這些高風(fēng)險事件類型的操作。若高危操作過多，則該新用戶可能為誤操作或?yàn)楹诳蛣?chuàng)建。

基于以上需求，新用戶高危操作的場景檢測邏輯如下所示：

四、實(shí)際案例解析

在UBA模塊正式上線運(yùn)行后，騰訊云安全運(yùn)營中心也陸續(xù)接到了一些客戶關(guān)于告警的反饋，其中來自某互聯(lián)網(wǎng)公司的反饋引起了安全人員的注意。該客戶反饋其名下一個子用戶存在用戶權(quán)限遍歷告警，還在UBA概覽頁的登錄來源地圖中發(fā)現(xiàn)了來自境外的登陸信息。

在排查用戶權(quán)限遍歷告警中，我們發(fā)現(xiàn)該子用戶當(dāng)天進(jìn)行了大量的存儲桶相關(guān)操作以及一些權(quán)限檢查操作，因操作種類數(shù)超過了場景檢測閾值，因此進(jìn)行了相應(yīng)告警。之后又分析了用戶操作行為日志中來自境外的操作記錄，發(fā)現(xiàn)這些操作記錄均屬于API調(diào)用。調(diào)查到這里，安全人員發(fā)現(xiàn)了該事件的嚴(yán)重性，在與相關(guān)人員溝通后，確認(rèn)到該子用戶的SecretKey已經(jīng)泄漏，客戶確認(rèn)該子用戶操作與以往不符，隨即進(jìn)行了一系列響應(yīng)和補(bǔ)救措施，防止更嚴(yán)重的安全事件發(fā)生。在確定風(fēng)險來源后，除了刪除已經(jīng)泄漏的SecretKey外，在安全人員的建議下，該用戶還開啟了安全運(yùn)營中心的泄漏檢測模塊，防止以后類似的事情發(fā)生。

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