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Änderungen an der Verfügbarkeit der Erkennungsfunktion von AWS IoT Device Defender - AWS IoT Device Defender
Alternativen zu AWS IoT Device Defender DetectHäufig gestellte Fragen

Änderungen an der Verfügbarkeit der Erkennungsfunktion von AWS IoT Device Defender

Die Erkennungsfunktion von AWS IoT Device Defender wird für Neukunden ab dem 31. August 2026 nicht mehr verfügbar sein. Bestandskunden von AWS IoT Device Defender Detect können die Funktion weiterhin verwenden.

Wenn Sie die Erkennungsfunktion von AWS IoT Device Defender derzeit aktiv nutzen, können Sie die regelbasierte Erkennung und ML Detect weiterhin wie gewohnt verwenden. Die Erkennungsfunktion wird ab dem 31. August 2026 in den Wartungsmodus versetzt. Das bedeutet, dass Detect keine neuen Funktionen mehr hinzugefügt werden und die Erkennungsfunktion für Neukunden nicht mehr verfügbar sein wird. AWS wird weiterhin Sicherheitsupdates bereitstellen und die Verfügbarkeit der Funktion aufrechterhalten, damit Ihre Überwachungs-Workflows weiterhin reibungslos ausgeführt werden können.

Anmerkung

Die Audit-Funktion von AWS IoT Device Defender bleibt weiterhin uneingeschränkt verfügbar. Nur die Erkennungsfunktion (die regelbasierte Erkennung und ML Detect) wechselt in den Wartungsmodus und wird ab dem 31. August 2026 für Neukunden nicht mehr verfügbar sein.

Alternativen zu AWS IoT Device Defender Detect

Selbstverwaltete Alternative für die cloudseitige Überwachung von Metriken

Ausführliche Anweisungen und Beispielcode finden Sie im GitHub-Projekt Erkennung von IoT-Geräteanomalien. Diese Open-Source- und Serverless-Pipeline ermöglicht es Ihnen, vergleichbare Funktionen wie die Erkennungsfunktion von AWS IoT Device Defender für die cloudseitige Überwachung von Metriken in Ihrem eigenen AWS-Konto zu nutzen. Sie basiert auf Serverless-AWS-Services, darunter AWS IoT, Amazon Managed Service für Apache Flink, AWS Lambda, Amazon Kinesis, Amazon SageMaker AI, Amazon DynamoDB, Amazon API Gateway, Amazon Simple Notification Service und Amazon CloudWatch. Das Projekt umfasst eine Vorlage für das AWS Serverless Application Model (SAM), mit der Sie die Pipeline innerhalb weniger Minuten in Ihrem Konto bereitstellen können, eine REST-API für die Verwaltung von Sicherheitsprofilen sowie Unterstützung für regelbasierte Schwellenwerte und die Erkennung von Anomalien auf Basis von Machine Learning (ML). Sie können das Intervall des gleitenden Fensters für Metriken anpassen, um zwischen Erkennungslatenz und Kosten abzuwägen.

Hauptunterschiede zu AWS IoT Device Defender Detect

  • Der Beispielcode ist eine Open-Source-Software-Pipeline, die Sie in Ihrem eigenen AWS-Konto bereitstellen und betreiben. Es handelt sich nicht um einen von AWS verwalteten Dienst.

  • Cloudseitige Metriken werden sofort unterstützt. Für geräteseitige Metriken und benutzerdefinierte Metriken muss die Pipeline wie in der README-Datei des Projekts beschrieben erweitert werden.

  • Die Konfiguration erfolgt über eine REST-API und umfasst keine Integration in die AWS-Managementkonsole.

  • Abschwächungsaktionen (beispielsweise die Einordnung eines Geräts in eine Gerätegruppe oder der Austausch eines Zertifikats) sind nicht enthalten. Sie können dies jedoch implementieren, indem Sie eine Lambda-Funktion für das Amazon SNS-Benachrichtigungsthema des Projekts abonnieren.

  • Verbesserungen gegenüber der Erkennungsfunktion von AWS IoT Device Defender:

    • Anpassbar – Die vollständig anpassbare Pipeline ermöglicht es Ihnen, Dimensionen hinzuzufügen, Aggregationsfenster anzupassen oder die Erkennungslogik zu erweitern, ohne dass dabei Einschränkungen hinsichtlich der Services auftreten.

    • Kostenkontrolle – Der Beispielcode bietet Möglichkeiten zur Kostenoptimierung auf Grundlage der gewünschten Metriken. Die Pipeline ermöglicht Ihnen die Nutzung vorhandener Regeln und unterstützt Nachrichten, die in AWS IoT Rules Basic Ingest Topics oder an den AWS IoT Message Broker veröffentlicht werden. Sie können außerdem das Intervall des gleitenden Fensters für die Auswertung von Metriken steuern, um zwischen höherer Latenz und geringeren Kosten abzuwägen. Bei ML-Metriken ist die Pipeline im großen Maßstab zudem kosteneffizienter als ML Detect, da sie auf einer festen Infrastruktur ausgeführt wird und keine Kosten pro Datenpunkt anfallen.

    • Vereinfachte Überwachung – Der Beispielcode ersetzt CloudWatch-Metriken pro Sicherheitsprofil durch eine einzige aggregierte Metrik für die gesamte Flotte, um die Überwachung zu vereinfachen und gleichzeitig die Verhaltenserkennung auf Geräteebene aufrechtzuerhalten.

    • Verbesserte Granularität von ML-Modellen – Im Gegensatz zu ML Detect, bei dem ein einzelnes ML-Modell für alle Verhaltensweisen innerhalb eines Sicherheitsprofils trainiert wird, trainiert der Beispielcode für jedes Verhalten ein separates Modell. Dadurch erhält jedes Modell eine gezieltere Ausgangsbasis für die Verteilung einer einzelnen Metrik, und es wird sichergestellt, dass etwaige Fehler im Modell hinsichtlich eines bestimmten Verhaltens die Erkennungsgenauigkeit bei anderen Verhaltensweisen nicht beeinträchtigen.

Open-Source-Geräteagenten für geräteseitige Metriken

Um geräteseitige Metriken (wie beispielsweise TCP- und UDP-Ports im Listening-Modus, bestehende TCP-Verbindungen, Ziel-IP-Adressen sowie Paket- oder Byte-Zähler) zu erfassen, können Sie einen Open-Source-Agenten auf Ihren Geräten ausführen und die Metriken über MQTT an AWS IoT übermitteln. Zu den Optionen gehören der AWS IoT Device Client, Telegraf (unter Verwendung seines MQTT-Ausgabe-Plugins) oder osquery in Kombination mit einem Eclipse-Paho-MQTT-Client. Die README-Datei des GitHub-Projekts enthält zudem Anweisungen dazu, wie die von den Geräten veröffentlichten Metriken über AWS IoT-Regeln erfasst und die im Beispielcode enthaltenen Sicherheitsprofilschemas erweitert werden können.

Häufig gestellte Fragen

Was bedeutet das für die Erkennungsfunktion von AWS IoT Device Defender?

Die Erkennungsfunktion von AWS IoT Device Defender wird für Neukunden ab dem 31. August 2026 nicht mehr verfügbar sein. Die Funktion wird für Bestandskunden weiterhin verfügbar sein, es werden jedoch keine weiteren Funktionen hinzugefügt.

Wie wirkt sich das auf Bestandskunden aus?

Bei Bestandskunden wird es zu keinerlei Beeinträchtigungen ihrer Workloads kommen. Sie können die Erkennungsfunktion von AWS IoT Device Defender weiterhin wie gewohnt verwenden und es werden weiterhin Sicherheitsupdates bereitgestellt, um die Zuverlässigkeit der Funktionen zu gewährleisten. Es ergeben sich keine Auswirkungen auf Ihren Sicherheitsstatus oder Ihre Workflows.

Wann muss ich zur selbstverwalteten Alternative migrieren?

Die Erkennungsfunktion von AWS IoT Device Defender steht Bestandskunden im Wartungsmodus weiterhin zur Verfügung. Falls Änderungen an der Verfügbarkeit der Funktion geplant sind, werden Sie vorab darüber informiert. Wenn Sie an einer besser anpassbaren Lösung interessiert sind, informieren Sie sich über die selbstverwaltete Alternative.

Ist AWS IoT Device Defender Audit betroffen?

Nein. Nur die Erkennungsfunktion wechselt in den Wartungsmodus. Die Audit-Funktion von AWS IoT Device Defender bleibt weiterhin uneingeschränkt verfügbar.

Kann ich schrittweise migrieren?

Ja. Sie können den Beispielcode in Ihrem Konto bereitstellen und zusammen mit AWS IoT Device Defender Detect ausführen. Beide Lösungen werten dieselben AWS IoT-Daten aus, sodass Sie die Ergebnisse vergleichen und Sicherheitsprofile schrittweise migrieren können.

Wie kann ich Hilfe erhalten, wenn Probleme auftreten?

Wenn bei Ihnen Probleme auftreten, wenden Sie sich an den AWS Support.