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第1章 · 脅威検知とインシデント対応·v2.0.0·更新 2026/6/3·読了目安 約11分

変更要約: SCS-C02 第1章を深掘り(比較表・シナリオ・FAQ・ひっかけ・深掘り段落を各節に追加、図を日本語版に対応)

1.1脅威検知

この節の要点

脅威の検知——GuardDutyInspectorMacieDetectiveIAM Access Analyzer——を理解します。ログやアクティビティから脅威・脆弱性・機微データの露出を見つけます。

セキュリティは脅威を見つけることから始まります。AWS は用途別の検知サービスを提供します。

1.1.1検知サービスの使い分け

AWS の脅威検知サービスを用途別に整理した図。脅威検知(不審な API/通信を機械学習で検知)=GuardDuty、脆弱性スキャン(EC2/ECR/Lambda)=Inspector、S3 の機微データ(PII)検出=Macie、検出結果の関連付けと調査(攻撃の経緯を可視化)=Detective、未使用/過剰な権限や外部公開の分析=IAM Access Analyzer を並べ、これらの検出を Security Hub に集約する関係を示した図。
脅威検知サービスの使い分け
  • GuardDuty:ログを機械学習で分析し脅威/不審なアクティビティを検知(VPC Flow/DNS/CloudTrail)。
  • InspectorEC2/ECR/Lambda の脆弱性を自動スキャン。
  • MacieS3 の機微データ(PII 等)を検出・分類する。
  • Detective / Access AnalyzerDetective=検出結果を関連付け調査Access Analyzer=過剰権限/外部公開の分析
試験ポイント

「脅威検知=GuardDuty」「脆弱性スキャン=Inspector」「S3 の機微データ=Macie」「攻撃の経緯を調査=Detective」「過剰権限/外部公開の分析=IAM Access Analyzer」 は SCS-C02 で頻出です。役割(検知/スキャン/分類/調査/分析)を取り違えないこと。

補足

GuardDuty は VPC フローログ・DNS ログ・CloudTrail を自動で取り込み、別途ログ設定なしで検知できます。

SCS-C02 では「検知サービスの役割を正確に切り分け、組織全体で運用する」力が問われます。GuardDuty は VPC フローログ・DNS ログ・CloudTrail(管理/S3/Lambda データイベント)を裏で取り込み、機械学習と脅威インテリジェンスで C2 通信・暗号通貨マイニング・異常な API 呼び出し・侵害された認証情報の兆候を検知します。保護プラン(S3 Protection、EKS Protection、Malware Protection、RDS Protection 等)で対象を広げられます。Inspector は EC2・ECR コンテナイメージ・Lambda を継続スキャンして CVE と到達可能性を評価、Macie は S3 の PII/機密データを検出・分類します。Detective は GuardDuty/CloudTrail/VPC フローログからエンティティの振る舞いグラフを作り、検出の「なぜ・どこから・どこまで」を時系列で調査できます(検知ではなく調査)。IAM Access Analyzer は外部公開された S3/ロール/KMS 等の検出、未使用アクセスの分析、ポリシーの検証/生成を行います。組織横断では各サービスを委任管理者アカウントに集約し、メンバーを一元管理、検出は Security HubASFF で集約します。設計の要は、「脅威の振る舞い=GuardDuty/脆弱性=Inspector/機微データ=Macie/調査=Detective/権限・露出=Access Analyzer」を取り違えず、委任管理者で組織横断に運用することです。

目的サービス検出/扱う対象
脅威の振る舞い検知GuardDutyログを ML 分析(C2/異常 API 等)
脆弱性スキャンInspectorEC2/ECR/Lambda の CVE
機微データ検出MacieS3 の PII を分類
調査/権限分析Detective / Access Analyzer経緯の可視化 / 過剰権限・外部公開
補足

シナリオ:マルチアカウント環境で、脅威検知・脆弱性・機微データ露出を組織全体で一元的に見たい。→ GuardDuty/Inspector/Macie/Security Hub をそれぞれ委任管理者アカウントに集約してメンバーアカウントを一元管理。検出は Security Hub に集め、重大度でフィルタ。GuardDuty の検出を起点に Detective で経緯を調査し、過剰権限/外部公開は IAM Access Analyzer で継続的に洗い出します。

補足

FAQ:GuardDuty と Detective はどう違う? GuardDuty は「検知」——ログを ML で分析して脅威の兆候を見つけ、検出(finding)を出します。Detective は「調査」——その検出を起点に、関連するエンティティの振る舞いグラフと時系列を描いて「根本原因・影響範囲」を深掘りします。検知だけ、調査だけでは不十分で、検知(GuardDuty)→調査(Detective)の流れで使います。

注意

ひっかけ:「EC2/コンテナの脆弱性スキャン」を GuardDuty にするのは誤り——それは Inspector。GuardDuty は振る舞いベースの脅威検知であって CVE スキャナではありません。同様に「S3 の機微データ検出」は Macie、「攻撃の経緯を調査」は Detective、「過剰権限/外部公開の分析」は IAM Access Analyzer。役割を厳密に区別します。

1.1.2この節のまとめ

  • 検知=GuardDuty(脅威)/Inspector(脆弱性)/Macie(機微データ)
  • 調査/分析=Detective/IAM Access Analyzer

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理解度チェック

(軽い確認用)

Q1. アカウント内の不審な API 利用や侵害の兆候を、ログから機械学習で継続的に検知したい。何を使いますか?

Q2. S3 に個人情報(PII)が保存されていないか自動で検出・分類したい。何を使いますか?

Q3. GuardDuty の検出結果をもとに、攻撃の経緯や関連イベントを可視化して調査したい。何を使いますか?

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