Product Security Casual Talk #1 - Datadog を使ったセキュリティモニタリングと 自動化の取り組み

https://10x.connpass.com/event/290042/

Transcript

1. Datadog を使ったセキュリティモニタリングと
   自動化の取り組み
   Product Security Casual Talk #1 - 2023/07/26
   株式会社グラファー 森田 浩平
   

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2. 森田 浩平 / Kohei Morita
   自己紹介
   2018年にGMOペパボ株式会社に新卒入社後，事業部を横断したセキュリ
   ティに取り組む。
   2022年より株式会社グラファーにてプロダクトセキュリティに従事。
   OWASP Fukuoka Chapter Leader，セキュリティ・キャンプ講師，
   著書に「基礎から学ぶコンテナセキュリティ」など。
   

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3. Graffer Platform
   行政と市民をつなぐ業務プロセス全体をデジタル技術
   で変革し、行政サービスをより便利にしつつ
   業務全体の最適化へ
   現在の事業
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   行政サービスのデジタル変革 生成AIの安全な活用促進
   Graffer AI Studio
   企業経営における業務のAI変革
   （AX = AI Transformation）を加速、支援する
   統合サービスプラットフォーム
   

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4. 市民と行政の接点をデジタルに置き換え、行政手続きの負担をなくす
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   ※2023年6月時点の情報です。サービスの提供状況が変更となる場合があります。
   Graffer 手続きガイド
   ~まずは必要な手続きを簡単に検索~
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   Graffer スマート申請
   ～オンラインで申請から決済まで完結~
   Graffer 窓口予約
   ~混雑を避けるため、あらかじめ予約をセット~
   Graffer 窓口書類作成
   ～窓口でもデジタルで簡単入力~
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   選 択 質問に答える 確 認
   Graffer市役所
   入 力 署 名 決 済 申 請
   手続きガイドと連携できる
   「書かない窓口」を実現
   来庁せずに、スマートフォンで手続きが行える
   申請サービス本人確認から決済まですべて手元での実施が可能
   簡単な質問に答えていくだけで、
   自分に必要な手続きや持ち物が分かる手続き案内サービス
   手続きに来庁された市民向けの申請書作成サービス
   窓口への来庁予約を簡便に行えるサービス
   対面で必要な手続きや相談したい場合
   オンラインで
   できるもの
   窓口に
   行った後は
   日時選択 予約情報入力・確認 完了
   

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5. 企業向け生成AI活用プラットフォーム：Graffer AI Studio
   どんな使い方がされているのか、
   確認したい
   AIの学習による漏洩を避けたい
   LLMの法人利用に対応
   ChatGPTを始めとするLLMを、AIに学習されな
   い環境（オプトアウト）で利用することができ
   ます。利用履歴も可視化、エクスポートができ
   るため、良い使い方の共有や利用が禁止されて
   いる使い方の監視が可能です。
   プロンプトを組織で共有可能
   様々な業務に応用できるプロンプトのテンプ
   レートを用い、クリック操作でプロンプトを簡
   単に作成できます。作成したテンプレートは組
   織で共有することもできるため、個人だけでな
   く組織単位での業務効率改善に役立てることが
   できます。
   プロンプトのアイデアは、組織のナ
   レッジとして活用したい
   どのようなプロンプトを入れれば
   いいのかわからない
   「生成AIを活用し、業務変革を進めたい」という企業の声に対し、誰もが安全に生成AIを利活用するための環境を提供
   必要に応じてモデルを選べる
   １回のチャット毎にGPT-3.5、GPT-4の切り替
   えが可能です。（※GPT-4は8K context）今後
   はChatGPT以外のモデルにも対応し、各モデル
   の利用規約や得意分野の理解、契約を当社が担
   い、企業内で利用できる対応モデルを拡充し利
   活用の幅を広げていきます。
   最新のモデルを使いたい
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6. セキュリティと自動化
   グラファーで取り組んでいる「セキュリティ x 自動化」において、「インフラ / アプリケーションのセキュリティモニタ
   リング」に絞っていくつかの事例を紹介します。
   セキュリティモニタリングのキーポイント
   ● 適切なルール・アラートの設定 … False Positive を最小限にしつつ、インシデントを見逃さない設定
   ● Integration … 様々なログ形式、ソースから関連するログを集約し統合して分析できる環境
   ● AI / 機械学習などの活用 … ルールベースに加えて、パターンや挙動の分析で新規の脅威を検出する
   セキュリティモニタリングの自動化が難しい理由
   ● ルール設計とチューニング … 経験や知識への依存、False Positive の増加
   ● データの多様性 … 異なる形式のログを統合して解析する必要性
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7. セキュリティモニタリングと Datadog
   理由がない限り、あらゆるセキュリティイベントは Datadog へ集約している。柔軟な検索や可視化が容易であること、
   部内全員が一定水準使えるツールであるため。CloudWatch Logs や Athena を使った検索は基本的に使わない。
   AWS
   EKS
   Pod Pod Pod
   App App App ● アプリケーションログ・監査ログ
   ● ファイルアクセス・ネットワークアクセス・
   システムコール呼び出し
   ● コンテナイメージスキャン / EKS 監査ログ
   ● 構成情報 (AWS Config)
   ● アクティビティ・API ログ (CloudTrail)
   ● 脅威検出 (GuardDuty / Access Analyzer)
   ● などなど...
   集約
   セキュリティモニタリングで利用している Datadog の機能
   Logs / Dashboard / Monitor
   Posture Management / Workload Security
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   グラファーでのモニタリング活動
   各セキュリティイベントのアラート化 / モニタリング定例
   

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8. セキュリティモニタリング x 自動化
   セキュリティモニタリングの自動化が難しい理由
   ● ルール設計とチューニング … 経験や知識への依存、False Positive の増加
   ● データの多様性 … 異なる形式のログを統合して解析する必要性
   Datadog を使ったルール設計とチューニング例
   Workload Security と Security Profiles
   コンテナで発生したイベントを学習してイメージの「プロファイ
   ル」を生成してくれる機能。
   過去に記録のないイベントが発生すると「異常」の疑いが強いと
   言える。
   ルールベースによる検知に対する参考情報として活用できる。
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9. セキュリティモニタリング x 自動化
   Datadog を使ったルール設計とチューニング例
   セキュリティモニタリングの自動化が難しい理由
   ● ルール設計とチューニング … 経験や知識への依存、False Positive の増加
   ● データの多様性 … 異なる形式のログを統合して解析する必要性
   不正ログインの Anomaly Detection
   ログインログに evt.outcome などの情報を追加[^1]。
   認証の成否を Metrics として作成することで、Anomaly
   Detection が利用できる[^2]。
   これにより、以前のログイン数と比較して大きく増加していれば
   アラートとして通知できる。
   [^1] … このあたりはプレイドさんの「Datadogを使った不正ログインのモニタリング実装」とい
   うブログ記事が参考になりました。https://tech.plaid.co.jp/datadog-login-monitoring
   [^2] … Anomaly Detection 以外に Application Security Management でも、ルールがあるよう
   です。Cloud SIEM の機能として Anomaly Detection があるのでしょうか...
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10. セキュリティモニタリング x 自動化
    経験・知識依存を減らすための取り組み
    セキュリティモニタリングの自動化が難しい理由
    ● ルール設計とチューニング … 経験や知識への依存、False Positive の増加
    ● データの多様性 … 異なる形式のログを統合して解析する必要性
    Datadog Dashboard を使ったインシデントレスポンス支援
    「誰が何をしようとしているのか」という調査を少しでも簡単に
    するために Playbook として用意。ダッシュボードパラメータに
    トークンの ID やユーザー名などを入力することで、対象のログ
    を絞り込み、影響範囲を特定する。訓練でも使ってみるなど。
    Workflow Automation も利用することで、よりプログラマ
    ティックな調査や自動化された対応が可能。
    e.g.
    ● 該当 IAM アクセスキーや Personal Access Token で呼び出された API を調査
    ● 悪意ある IP アドレスをブロックする設定を AWS WAF に追加
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