このドキュメントでは、Security Command Center の脅威の検出結果のタイプについて説明します。脅威の検出結果は、クラウド リソースで潜在的な脅威が検出されたときに、脅威検出機能によって生成されます。使用可能な脅威の検出結果の一覧については、脅威の検出結果のインデックスをご覧ください。
概要
BigQuery からのデータ漏洩は、次のシナリオで監査ログを調べることで検出できます。
- リソースが Google ドライブのフォルダに保存される。
対処方法
この検出結果に対応する手順は次のとおりです。
ステップ 1: 検出結果の詳細を確認する
- 検出結果の確認の説明に従って、
Exfiltration: BigQuery Data to Google Drive
の検出結果を開きます。 検出結果の詳細パネルの [概要] タブで、次のセクションの情報を確認します。
- 検出された内容(以下のフィールドが含まれます):
- プリンシパルのメール: データの漏洩に使用されたアカウント。
- データの引き出しのソース: データが漏洩した BigQuery テーブルの詳細。
- データの引き出しターゲット: Google ドライブの転送先の詳細。
- 影響を受けているリソース:
- リソースの完全な名前: データが漏洩した BigQuery リソースの名前。
- プロジェクトのフルネーム: ソースの BigQuery データセットを含む Google Cloud プロジェクト。
- 関連リンク(以下を含む):
- Cloud Logging URI: Logging エントリへのリンク。
- MITRE ATT&CK 方式: MITRE ATT&CK ドキュメントへのリンク。
- 関連する検出結果: 関連する検出結果へのリンク。
- 検出された内容(以下のフィールドが含まれます):
詳細情報を確認するには、[JSON] タブをクリックします。
[JSON] で、次のフィールドを確認します。
sourceProperties
:evidence
:sourceLogId
:projectId
: ソースの BigQuery データセットを含む Google Cloud プロジェクト。
properties
:extractionAttempt
:jobLink
: データが漏洩した BigQuery ジョブへのリンク
ステップ 2: 権限と設定を確認する
Google Cloud コンソールで、[IAM] ページに移動します。
必要に応じて、検出結果の JSON の
projectId
フィールドに表示されているプロジェクト(ステップ 1 を参照)を選択します。表示されたページの [フィルタ] ボックスに、
access.principalEmail
にあるメールアドレス(ステップ 1 を参照)を入力して、アカウントに割り当てられている権限を確認します。
ステップ 3: ログを確認する
- 検出結果の詳細パネルの [概要] タブで、[Cloud Logging URI] リンクをクリックして [ログ エクスプローラ] を開きます。
- 次のフィルタを使用して、BigQuery ジョブに関連する管理アクティビティ ログを検索します。
protoPayload.methodName="Jobservice.insert"
protoPayload.methodName="google.cloud.bigquery.v2.JobService.InsertJob"
ステップ 4: 攻撃とレスポンスの手法を調査する
- この検出結果タイプに対応する MITRE ATT&CK フレームワークのエントリ(Exfiltration Over Web Service: Exfiltration to Cloud Storage)を確認します。
- 検出結果の詳細の [概要] タブで、[関連する検出結果] 行の [関連する検出結果] リンクをクリックして、関連する検出結果を確認します。関連する検出結果とは、同じインスタンスとネットワークで検出された同じタイプの検出結果のことです。
- 対応計画を策定するには、独自の調査結果と MITRE の調査を組み合わせる必要があります。
ステップ 5: レスポンスを実装する
次の対応計画は、この検出結果に適切な場合もありますが、運用に影響する可能性もあります。調査で収集した情報を慎重に評価して、検出結果を解決する最適な方法を判断してください。
- データが漏洩したプロジェクトのオーナーに連絡します。
- 調査が完了するまで、
access.principalEmail
フィールドのプリンシパルの権限を取り消すことを検討してください。 - これ以上の漏洩を止めるには、影響を受けた BigQuery データセット(
exfiltration.sources
)に制限付きの IAM ポリシーを追加します。 - 影響を受けるデータセットに含まれる機密情報をスキャンするには、Sensitive Data Protection を使用します。Security Command Center に Sensitive Data Protection のデータを送信することもできます。情報の量によっては、Sensitive Data Protection のコストが高額になる場合があります。Sensitive Data Protection のコストを抑えるためのベスト プラクティスに従ってください。
- BigQuery API へのアクセスを制限するには、VPC Service Controls を使用します。
- 過度に制限の緩いロールを特定して修正するには、IAM Recommender を使用します。
次のステップ
- Security Command Center で脅威の検出結果を操作する方法を学習する。
- 脅威の検出結果のインデックスを参照する。
- Google Cloud コンソールで検出結果を確認する方法を学習する。
- 脅威の検出結果を生成するサービスについて学習する。