フォレンジック調査は、セキュリティインシデント発生時に証拠を収集・保全し、原因を特定するための体系的な手法です。AWSでは、揮発性の高いデータから順に保全することが重要です。

証拠保全の優先順位：メモリ（最も揮発性）→ネットワーク状態→ディスク（永続的）の順で実施します。

AWSにおけるフォレンジック調査の実装では、以下の3つのトピックが特に重要です。

侵害されたEC2インスタンスから証拠を収集する際は、揮発性の高さに基づいた適切な順序が不可欠です。この順序を正確に判断する能力が求められます。

図の最上部にあるメモリスナップショットは、インスタンス稼働中のみ取得可能な最も揮発性の高いデータです。実行中のプロセス、ネットワーク接続、暗号化キーなどの重要な証拠が含まれます。

次にネットワーク状態の記録を行います。セキュリティグループの設定、ネットワークACL、VPCフローログなど、攻撃経路を特定するために必要な情報を収集します。

最後にEBSボリュームのスナップショットを取得します。これは永続的なデータであり、インスタンス停止後も保存されるため、最後に実行しても問題ありません。

判断ポイント：メモリスナップショットはインスタンス稼働中のみ取得可能。停止するとメモリ内容は失われるため、必ず最初に実行します。

インシデント対応では、証拠保全とサービス継続性のバランスが重要です。Auto Scaling環境では特に慎重な手順が必要です。

図の流れに従って、まず侵害インスタンスの特定を行います。CloudWatch Logs、VPCフローログ、GuardDutyアラートなどから異常な動作を示すインスタンスを特定します。

次にAuto Scalingグループからのデタッチを実行します。これにより、ヘルスチェック失敗による自動終了を防止し、新しいインスタンスが自動的に起動されてサービス継続性を維持します。

続いてALBターゲットグループからの登録解除により、新規トラフィックの流入を防ぎます。既存の接続は維持されるため、実行中の処理への影響を最小限に抑えられます。

最後に隔離用セキュリティグループの適用で、必要最小限の通信のみを許可します。フォレンジック調査に必要なアクセスは維持しつつ、マルウェアの拡散を防止します。

判断ポイント：Auto Scalingグループからのデタッチで自動終了を防止し、ALBからの登録解除で新規トラフィックを遮断します。

フォレンジックデータは法的証拠として使用される可能性があるため、改ざん防止と長期保存が必須です。AWSでは複数のサービスを組み合わせて実現します。

図の中央にあるS3 Object Lock（コンプライアンスモード）が証拠保全の中核です。このモードでは、ルートユーザーを含むすべてのユーザーが、保持期間中のオブジェクトを削除・上書きできません。

バージョニングにより、すべての変更履歴が自動的に記録されます。誤って上書きした場合でも、以前のバージョンから復元可能です。

S3 Glacier Deep Archiveへの自動移行により、長期保存のコストを最適化します。アクセス頻度の低いデータを低コストで保存しつつ、必要時には取り出し可能です。

CloudTrail統合により、すべてのアクセスログが記録されます。誰が、いつ、どのデータにアクセスしたかの監査証跡が残り、Chain of Custody（証拠保管の連鎖）を維持できます。

判断ポイント：S3 Object Lockのコンプライアンスモードは、設定した保持期間中は誰も削除できない不変性を提供します。

ここまで学んだフォレンジック調査の実装手順を、実践的な問題で確認しましょう。各問題は実際のインシデント対応シナリオに基づいており、適切な判断力を養います。

フォレンジック調査の実装では、揮発性の順序（メモリ→ネットワーク→ディスク）に従った証拠収集が最重要です。

これらの実装パターンを理解し、適切な手順を選択する能力がインシデント対応の成功につながります。