En este documento, se describe un tipo de resultado de amenazas en Security Command Center. Los detectores de amenazas generan resultados de amenazas cuando detectan una amenaza potencial en tus recursos de Cloud. Para obtener una lista completa de los resultados de amenazas disponibles, consulta el Índice de resultados de amenazas.
Descripción general
Los resultados que muestra Exfiltration: BigQuery
Data Exfiltration
contienen una de las dos subreglas posibles. Cada regla secundaria tiene un nivel de gravedad diferente:
- Subregla
exfil_to_external_table
con gravedad =HIGH
:- Se guardó un recurso fuera de tu organización o proyecto.
- Subregla
vpc_perimeter_violation
con gravedad =LOW
:- Los Controles del servicio de VPC bloquearon una operación de copia o un intento de acceder a recursos de BigQuery.
Cómo responder
Para responder a este hallazgo, haz lo siguiente:
Paso 1: Revisa los detalles del hallazgo
- Abre el hallazgo de
Exfiltration: BigQuery Data Exfiltration
, como se indica en Revisa los hallazgos. En la pestaña Resumen del panel de detalles del hallazgo, revisa los valores que se indican en las siguientes secciones:
- Qué se detectó:
- Gravedad: La gravedad es
HIGH
para la regla secundariaexfil_to_external_table
oLOW
para la regla secundariavpc_perimeter_violation
. - Correo electrónico principal: Es la cuenta que se usó para robar los datos.
- Fuentes de robo de datos: Detalles sobre las tablas de las que se robaron datos.
- Objetivos de robo de datos: Detalles sobre las tablas en las que se almacenaron los datos robados
- Gravedad: La gravedad es
- Recurso afectado:
- Nombre completo del recurso: Es el nombre completo del recurso del proyecto, la carpeta o la organización desde la que se filtraron los datos.
- Vínculos relacionados:
- URI de Cloud Logging: Es el vínculo a las entradas de Logging.
- Método MITRE ATT&CK: Vínculo a la documentación de MITRE ATT&CK.
- Resultados relacionados: Vínculos a los resultados relacionados
- Qué se detectó:
Haz clic en la pestaña Propiedades de la fuente y revisa los campos que se muestran, en especial los siguientes:
detectionCategory
:subRuleName
:exfil_to_external_table
ovpc_perimeter_violation
.
evidence
:sourceLogId
:projectId
: Es el Google Cloud proyecto que contiene el conjunto de datos de BigQuery de origen.
properties
dataExfiltrationAttempt
jobLink
: Es el vínculo al trabajo de BigQuery que robó datos.query
: Es la consulta en SQL que se ejecuta en el conjunto de datos de BigQuery.
De manera opcional, haz clic en la pestaña JSON para ver la lista completa de las propiedades JSON del hallazgo.
Paso 2: Revisa los permisos y la configuración
En la consola de Google Cloud , ve a la página IAM.
Si es necesario, selecciona el proyecto que aparece en el campo
projectId
del JSON del hallazgo.En la página que aparece, en el cuadro Filtro, ingresa la dirección de correo electrónico que aparece en Correo electrónico principal y verifica qué permisos se asignaron a la cuenta.
Paso 3: Comprueba los registros
- En la pestaña Resumen del panel de detalles del hallazgo, haz clic en el vínculo URI de Cloud Logging para abrir el Explorador de registros.
Busca los registros de actividad del administrador relacionados con los trabajos de BigQuery con los siguientes filtros:
protoPayload.methodName="Jobservice.insert"
protoPayload.methodName="google.cloud.bigquery.v2.JobService.InsertJob"
Paso 4: Investiga los métodos de ataque y respuesta
- Revisa la entrada del framework de MITRE ATT&CK para este tipo de resultado: Robo de datos en el servicio web: robo de datos en Cloud Storage.
- Haz clic en el vínculo de Resultados relacionados en la fila Resultados relacionados de la pestaña Resumen de los detalles del resultado para revisar los resultados relacionados. Los hallazgos relacionados son del mismo tipo de hallazgos en la misma instancia y red.
- Para desarrollar un plan de respuesta, combina los resultados de la investigación con la investigación del MITRE.
Paso 5: Implementa tu respuesta
El siguiente plan de respuesta podría ser adecuado para este hallazgo, pero también podría afectar las operaciones. Evalúa con cuidado la información que recopilas en tu investigación para determinar la mejor manera de resolver los resultados.
- Comunícate con el propietario del proyecto del cual se robaron datos.
- Considera revocar los permisos de
userEmail
hasta que se complete la investigación. - Para detener el robo de datos, agrega políticas de IAM restrictivas a los conjuntos de datos afectados de BigQuery (
exfiltration.sources
yexfiltration.targets
). - Para analizar conjuntos de datos afectados en busca de información sensible, usa Sensitive Data Protection. También puedes enviar datos de Sensitive Data Protection a Security Command Center. Según la cantidad de información, los costos de Sensitive Data Protection pueden ser significativos. Sigue las prácticas recomendadas para mantener los costos de la protección de datos sensibles bajo control.
- Para limitar el acceso a la API de BigQuery, usa los Controles del servicio de VPC.
- Para identificar y corregir funciones con demasiados permisos, usa el recomendador de IAM.
¿Qué sigue?
- Obtén más información para trabajar con los hallazgos de amenazas en Security Command Center.
- Consulta el Índice de resultados de amenazas.
- Obtén información para revisar un hallazgo a través de la consola de Google Cloud .
- Obtén más información sobre los servicios que generan hallazgos de amenazas.