ブルートフォース攻撃は、正しい認証情報を見つけるまで大量の組み合わせを自動的に試行する攻撃手法です。短時間での連続認証失敗、同一IPアドレスからの大量試行、特定アカウントへの集中攻撃といった特徴的なパターンを示します。

AWS環境では、CloudWatch Logs Insightsによる詳細なログ分析、メトリクスフィルターによる自動検出、GuardDutyによる脅威判定を組み合わせることで、効率的な検出と迅速な対処を実現できます。

ブルートフォース攻撃の効果的な検出には、3段階のアプローチが重要です。まずCloudWatch Logs Insightsでログパターンを詳細分析し、次にメトリクスフィルターで継続的な監視を設定し、最後にGuardDutyで脅威レベルを判定します。

CloudWatch Logs Insightsは、複数のログソースからカスタムクエリでブルートフォース攻撃の特徴的パターンを効率的に分析できる最重要ツールです。

これらのクエリにより、最小限の労力で不審なログインパターンを特定できます。特に複数のログソース（EC2アプリケーションログ、Cognito認証ログ、VPC Flow Logs）を横断した分析が可能です。

メトリクスフィルターは、ログストリーム内の特定パターンを自動的に検出し、CloudWatchアラームと連携してリアルタイム通知を実現します。

この自動検出メカニズムにより、人的監視に依存することなく、24時間365日の継続的なセキュリティ監視を実現できます。

Amazon GuardDutyは、機械学習と脅威インテリジェンスを活用してSSHブルートフォース攻撃を自動検出し、EventBridgeとの連携により即座の対処を実現します。

図に示すように、GuardDutyの脅威検出からEventBridgeを経由してLambda関数が実行され、セキュリティグループの変更やNetwork Firewallルールの追加により、不審なインスタンスからの通信を自動的に遮断します。

これらの自動化により、人的介入なしで迅速な脅威対処を実現し、攻撃の拡散や被害の拡大を効果的に防止できます。

ここまで学んだブルートフォース攻撃の検出と対処を、実践的な問題で確認しましょう。各問題は実際の運用シナリオに基づき、効率的なログ分析と自動対処のスキルを養います。

ブルートフォース攻撃の効果的な検出と対処には、CloudWatch Logs Insightsによる詳細分析、メトリクスフィルターによる自動監視、GuardDutyによる脅威判定の3層アプローチが重要です。これらを組み合わせることで、最小限の労力で包括的なセキュリティ監視を実現できます。

これらの実装により、予防的検出、リアルタイム監視、自動対処の包括的なセキュリティ体制を構築できます。実際の資格試験では、各段階での最適なAWSサービスの選択と効率的な統合方法の理解が重要です。