Identifizieren von Amazon S3 S3-Anfragen mit CloudTrail

In Amazon S3 können Sie Anfragen anhand eines AWS CloudTrail Ereignisprotokolls identifizieren. AWS CloudTrail ist die bevorzugte Methode zur Identifizierung von Amazon S3 S3-Anfragen. Wenn Sie jedoch Amazon S3 S3-Serverzugriffsprotokolle verwenden, finden Sie weitere Informationen unterVerwenden von Amazon-S3-Serverzugriffsprotokollen zur Identifizierung von Anforderungen.

Identifizieren von Anfragen an Amazon S3 in einem CloudTrail Protokoll

Nachdem Sie die Bereitstellung von Ereignissen CloudTrail an einen Bucket eingerichtet haben, sollten Sie auf der Amazon S3 S3-Konsole sehen, dass Objekte an Ihren Ziel-Bucket gesendet werden. Diese sind folgendermaßen formatiert:

s3://amzn-s3-demo-bucket1/AWSLogs/111122223333/CloudTrail/Region/yyyy/mm/dd

Von protokollierte Ereignisse CloudTrail werden komprimiert gespeichert, gzipped JSON-Objekte in Ihrem S3-Bucket. Um Anfragen effizient zu finden, sollten Sie einen Dienst wie Amazon Athena verwenden, um die CloudTrail Protokolle zu indizieren und abzufragen.

Weitere Informationen zu CloudTrail und Athena finden Sie unter Erstellen der Tabelle für AWS CloudTrail Protokolle in Athena mithilfe der Partitionsprojektion im Amazon Athena Athena-Benutzerhandbuch.

Identifizieren von Amazon S3 Signature Version 2-Anfragen mithilfe von CloudTrail

Sie können ein CloudTrail Ereignisprotokoll verwenden, um zu ermitteln, welche API-Signaturversion zum Signieren einer Anfrage in Amazon S3 verwendet wurde. Diese Funktion ist wichtig, weil die Unterstützung für Signature Version 2 deaktiviert wird (veraltet). Danach akzeptiert Amazon S3 keine Anforderungen mit Signature Version 2 mehr, alle Anforderungen müssen also mit Signature Version 4 signiert werden.

Wir empfehlen dringend, dass Sie CloudTrail es verwenden, um festzustellen, ob einer Ihrer Workflows Signature Version 2-Signaturen verwendet. Korrigieren Sie diese Workflows, indem Sie die betreffenden Bibliotheken und den Code so aktualisieren, dass mittels Signature Version 4 signiert wird. Dadurch können Beeinträchtigungen der geschäftlichen Prozesse werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Ankündigung: AWS CloudTrail Für Amazon S3 werden neue Felder für erweiterte Sicherheitsüberprüfungen hinzugefügt AWS re:Post.

AWS CloudTrail ist die bevorzugte Methode zur Identifizierung von Signature Version 2-Anfragen. Wenn Sie Zugriffsprotokolle von Amazon S3 Server verwenden, lesen Sie Identifizieren von Signature-Version-2-Anforderungen mittels Amazon-S3-Zugriffsprotokollen.

Athena-Abfragebeispiele zum Identifizieren von Anforderungen zur Amazon S3 Signature Version 2

SELECT EventTime, EventName as S3_Action, requestParameters as Request_Parameters, awsregion as AWS_Region, sourceipaddress as Source_IP, useragent as User_Agent
FROM s3_cloudtrail_events_db.cloudtrail_table
WHERE eventsource='s3.amazonaws.com'
AND json_extract_scalar(additionalEventData, '$.SignatureVersion')='SigV2'
LIMIT 10;
                

SELECT useridentity.arn, Count(requestid) as RequestCount
FROM s3_cloudtrail_events_db.cloudtrail_table
WHERE eventsource='s3.amazonaws.com'
    and json_extract_scalar(additionalEventData, '$.SignatureVersion')='SigV2'
Group by useridentity.arn
                

Partitionieren von Signature Version 2-Daten

Wenn Sie über eine große Datenmenge verfügen, die abgefragt werden muss, können Sie Kosten und Laufzeit für Athena reduzieren, indem Sie eine partitionierte Tabelle erstellen.

Erstellen Sie zu diesem Zweck folgendermaßen eine neue Tabelle mit Partitionen.

   CREATE EXTERNAL TABLE s3_cloudtrail_events_db.cloudtrail_table_partitioned(
        eventversion STRING,
        userIdentity STRUCT<
            type:STRING,
            principalid:STRING,
            arn:STRING,
            accountid:STRING,
            invokedby:STRING,
            accesskeyid:STRING,
            userName:STRING,
         sessioncontext:STRUCT<
                    attributes:STRUCT< 
                    mfaauthenticated:STRING,
                    creationdate:STRING>,
                    sessionIssuer:STRUCT<
                    type:STRING,
                    principalId:STRING,
                    arn:STRING,
                    accountId:STRING,
                    userName:STRING>
                >
             >,
        eventTime STRING,
        eventSource STRING,
        eventName STRING,
        awsRegion STRING,
        sourceIpAddress STRING,
        userAgent STRING,
        errorCode STRING,
        errorMessage STRING,
        requestParameters STRING,
        responseElements STRING,
        additionalEventData STRING,
        requestId STRING,
        eventId STRING,
        resources ARRAY<STRUCT<ARN:STRING,accountId: STRING,type:STRING>>, 
        eventType STRING,
        apiVersion STRING,
        readOnly STRING,
        recipientAccountId STRING,
        serviceEventDetails STRING,
        sharedEventID STRING,
        vpcEndpointId STRING
    )   
    PARTITIONED BY (region string, year string, month string, day string)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde' 
    STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.SymlinkTextInputFormat'
    OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
    LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket1/AWSLogs/111122223333/';
                

Erstellen Sie dann die einzelnen Partitionen. Sie können keine Resultate aus noch nicht erstellten Daten ermitteln.

ALTER TABLE s3_cloudtrail_events_db.cloudtrail_table_partitioned ADD
    PARTITION (region= 'us-east-1', year= '2019', month= '02', day= '19') LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket1/AWSLogs/111122223333/CloudTrail/us-east-1/2019/02/19/'
    PARTITION (region= 'us-west-1', year= '2019', month= '02', day= '19') LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket1/AWSLogs/111122223333/CloudTrail/us-west-1/2019/02/19/'
    PARTITION (region= 'us-west-2', year= '2019', month= '02', day= '19') LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket1/AWSLogs/111122223333/CloudTrail/us-west-2/2019/02/19/'
    PARTITION (region= 'ap-southeast-1', year= '2019', month= '02', day= '19') LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket1/AWSLogs/111122223333/CloudTrail/ap-southeast-1/2019/02/19/'
    PARTITION (region= 'ap-southeast-2', year= '2019', month= '02', day= '19') LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket1/AWSLogs/111122223333/CloudTrail/ap-southeast-2/2019/02/19/'
    PARTITION (region= 'ap-northeast-1', year= '2019', month= '02', day= '19') LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket1/AWSLogs/111122223333/CloudTrail/ap-northeast-1/2019/02/19/'
    PARTITION (region= 'eu-west-1', year= '2019', month= '02', day= '19') LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket1/AWSLogs/111122223333/CloudTrail/eu-west-1/2019/02/19/'
    PARTITION (region= 'sa-east-1', year= '2019', month= '02', day= '19') LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket1/AWSLogs/111122223333/CloudTrail/sa-east-1/2019/02/19/';
                

Anschließend können Sie die Anforderung basierend auf diesen Partitionen erstellen und müssen nicht mehr den gesamten Bucket laden.

SELECT useridentity.arn,
Count(requestid) AS RequestCount
FROM s3_cloudtrail_events_db.cloudtrail_table_partitioned
WHERE eventsource='s3.amazonaws.com'
AND json_extract_scalar(additionalEventData, '$.SignatureVersion')='SigV2'
AND region='us-east-1'
AND year='2019'
AND month='02'
AND day='19'
Group by useridentity.arn
                

Identifizieren des Zugriffs auf S3-Objekte mithilfe von CloudTrail

Sie können Ihre AWS CloudTrail Ereignisprotokolle verwenden, um Amazon S3 S3-Objektzugriffsanforderungen für Datenereignisse wie GetObject DeleteObjectPutObject, und zu identifizieren und zusätzliche Informationen zu diesen Anfragen zu erhalten.

Das folgende Beispiel zeigt, wie alle PUT Objektanforderungen für Amazon S3 aus einem AWS CloudTrail Ereignisprotokoll abgerufen werden.

Athena-Abfragebeispiele zur Identifizierung von Amazon-S3-Objektzugriffsanfragen

Ersetzen Sie in den folgenden Athena-Beispielabfragen s3_cloudtrail_events_db.cloudtrail_table durch Ihre Athena-Details und ändern Sie den Datumsbereich nach Bedarf.

SELECT
  eventTime, 
  eventName, 
  eventSource, 
  sourceIpAddress, 
  userAgent, 
  json_extract_scalar(requestParameters, '$.bucketName') as bucketName, 
  json_extract_scalar(requestParameters, '$.key') as object,
  userIdentity.arn as userArn
FROM
  s3_cloudtrail_events_db.cloudtrail_table
WHERE
  eventName = 'PutObject'
  AND eventTime BETWEEN '2019-07-05T00:00:00Z' and '2019-07-06T00:00:00Z'
                    

SELECT
  eventTime, 
  eventName, 
  eventSource, 
  sourceIpAddress, 
  userAgent, 
  json_extract_scalar(requestParameters, '$.bucketName') as bucketName, 
  json_extract_scalar(requestParameters, '$.key') as object,
  userIdentity.arn as userArn
FROM
  s3_cloudtrail_events_db.cloudtrail_table
WHERE
  eventName = 'GetObject'
  AND eventTime BETWEEN '2019-07-05T00:00:00Z' and '2019-07-06T00:00:00Z'

SELECT
  eventTime, 
  eventName, 
  eventSource, 
  sourceIpAddress, 
  userAgent, 
  json_extract_scalar(requestParameters, '$.bucketName') as bucketName, 
  userIdentity.arn as userArn,
  userIdentity.accountId
FROM
  s3_cloudtrail_events_db.cloudtrail_table
WHERE
  userIdentity.accountId = 'anonymous'
  AND eventTime BETWEEN '2019-07-05T00:00:00Z' and '2019-07-06T00:00:00Z'

SELECT
  eventTime, 
  eventName, 
  eventSource, 
  sourceIpAddress, 
  userAgent, 
  userIdentity.arn as userArn,
  json_extract_scalar(requestParameters, '$.bucketName') as bucketName,
  json_extract_scalar(requestParameters, '$.key') as object,
  json_extract_scalar(additionalEventData, '$.aclRequired') as aclRequired
FROM 
  s3_cloudtrail_events_db.cloudtrail_table
WHERE
  json_extract_scalar(additionalEventData, '$.aclRequired') = 'Yes'
  AND eventTime BETWEEN '2022-05-10T00:00:00Z' and '2022-08-10T00:00:00Z'

Wenn Sie Amazon-S3-Server-Zugriffsprotokolle verwenden, lesen Sie Identifizieren von Objektzugriffsanforderungen mittels Amazon-S3-Zugriffsprotokollen.