Manual de respuesta a incidentes: respuesta a los eventos de seguridad de SageMaker

Este documento se proporciona únicamente con fines informativos. Representa las ofertas y prácticas de productos actuales de Amazon Web Services (AWS) en la fecha de publicación de este documento, que están sujetas a cambios sin previo aviso. Los clientes son responsables de realizar su propia evaluación independiente de la información de este documento y de cualquier uso de los productos o servicios de AWS, cada uno de los cuales se proporciona «tal cual» sin garantía de ningún tipo, ya sea expresa o implícita. Este documento no crea ninguna garantía, declaración, compromiso contractual, condición o garantía por parte de AWS, sus filiales, proveedores o licenciantes. Las responsabilidades y obligaciones de AWS con sus clientes están reguladas por los acuerdos de AWS, y este documento no forma parte de ningún acuerdo entre AWS y sus clientes ni lo modifica.

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Resumen ejecutivo

Como parte de nuestro compromiso continuo con los clientes, AWS proporciona este manual de respuesta a incidentes de seguridad en el que se describen los pasos necesarios para investigar los eventos de seguridad en los que Amazon SageMaker es la fuente o el objetivo del uso no autorizado de sus cuentas de AWS. El objetivo de este documento es proporcionar una guía prescriptiva sobre las medidas que se deben tomar en caso de sospechar que se ha producido un incidente de seguridad.

! [Imagen] (sagemaker_images/nist_life_cycle.png)

Aspectos de la respuesta a incidentes de AWS

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es un servicio de aprendizaje automático (ML) totalmente gestionado. Con SageMaker, los científicos de datos y los desarrolladores pueden crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y segura en un entorno hospedado listo para la producción. Proporciona una experiencia de interfaz de usuario para ejecutar flujos de trabajo de aprendizaje automático que hace que las herramientas de aprendizaje automático de SageMaker estén disponibles en varios entornos de desarrollo integrados (IDE).

Con SageMaker, puede almacenar y compartir sus datos sin tener que crear y administrar sus propios servidores. Gracias a la compatibilidad integrada con marcos y algoritmos propios, SageMaker ofrece opciones de formación distribuidas y flexibles que se ajustan a flujos de trabajo específicos. Para obtener más información, consulte la guía para desarrolladores de Amazon SageMaker aquí: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html

Preparación

Prepare su entorno de forma proactiva mediante la implementación de controles preventivos ([Políticas de control de servicios] (https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_scps.html)) y de detección (consulte la sección Detección para ver las reglas de configuración).

**Preventivo (SCP) **

VPC Logs

Por ejemplo, el siguiente SCP impedirá que los usuarios inicien cuadernos, cursos o trabajos de procesamiento a menos que se especifique una VPC.

{
«Versión»: «2012-10-17",
«Declaración»: [
{
«Sid»: «Despliegue de VPC»,
«Effect»: «Denegar»,
«Acción»: [
«SageMaker: crea un trabajo de ajuste de hiperparámetros»,
«SageMaker: crea un modelo»,
«SageMaker: Crear instancia de Notebook»,
«SageMaker: Crear trabajo de procesamiento»,
«SageMaker: crea un trabajo de formación»
],
«Recurso»: [
«*»
],
«Condición»: {
«Nulo»: {
«SageMaker: vpcSecurityGroupIds»: «verdadero»,
«SageMaker: VPCsubnets»: «verdadero»
}
}
}
]
}

Imponga el cifrado de los trabajos

{
«Versión»: «2012-10-17",
«Declaración»: [
{
«Sid»: «Denegar volúmenes no cifrados»,
«Efecto»: «Denegar»,
«Acción»: [
«SageMaker: crea un trabajo de ajuste de hiperparámetros»,
«Sage Maker: crea un trabajo de formación»,
«SageMaker: cree la configuración de Endpoint»,
«SageMaker: crear un trabajo de transformación»
],
«Recurso»: [
«*»
],
«Condición»: {
«Nulo»: {
«SageMaker: clave de volumen»: [
«cierto»
]
}
}
}
]
}

Imponga el cifrado del tráfico entre contenedores

{
«Versión»: «2012-10-17",
«Declaración»: [
{
«Sid»: «Denegar el tráfico no cifrado»,
«Efecto»: «Denegar»,
«Acción»: [
«Sage Maker: crea un trabajo de formación»,
«SageMaker: cree un trabajo de ajuste de hiperparámetros»
],
«Recurso»: [
«*»
],
«Condición»: {
«Bool»: {
«SageMaker: cifrado de tráfico entre contenedores»: «falso»
}
}
}
]
}

Imponer el aislamiento de la red

{
«Versión»: «2012-10-17",
«Declaración»: [
{
«Sid»: «Denegar no está aislado»,
«Efecto»: «Denegar»,
«Acción»: [
«Sage Maker: crea un trabajo de formación»,
«SageMaker: cree un trabajo de ajuste de hiperparámetros»,
«SageMaker: crea un modelo»
],
«Recurso»: «*»,
«Condición»: {
«Bool»: {
«SageMaker: aislamiento de red»: «falso»
}
}
}
]
}

Restringir la URL prefirmada del cuaderno a las IP

{
«Versión»: «2012-10-17",
«Declaración»: [
{
«Sid»: «Restringir la URL a IP»,
«Efecto»: «Denegar»,
«Acción»: «SageMaker: URL de creación de una instancia de bloc de notas prediseñada»,
«Recurso»: «*»,
«Condición»: {
«Para todos los valores: sin dirección IP»: {
«AWS: IP de origen»: [
«[INGRESAR_DIRECCIÓN_IP_PÚBLICA]»
]
}
}
}
]
}

Desactivar el acceso a Internet

{
«Versión»: «2012-10-17",
«Declaración»: [
{
«Sid»: «Denegar Internet directo»,
«Efecto»: «Denegar»,
«Acción»: «SageMaker: crear una instancia de Notebook»,
«Recurso»: «*»,
«Condición»: {
«StringEquals»: {
«SageMaker: acceso directo a Internet»: [
«Habilitado»
]
}
}
}
]
}

Desactivar el acceso Root en las libretas de SageMaker

{
«Versión»: «2012-10-17",
«Declaración»: [
{
«Sid»: «Sage Maker niega el acceso a Root»,
«Efecto»: «Denegar»,
«Acción»: [
«SageMaker: Crear instancia de Notebook»,
«SageMaker: instancia de Update Notebook»
],
«Recurso»: «*»,
«Condición»: {
«StringEquals»: {
«SageMaker: RootAccess»: [
«Habilitado»
]
}
}
}
]
}

Restrinja los tipos de instancias que pueden iniciar los usuarios

{
«Versión»: «2012-10-17",
«Declaración»: [
{
«Sid»: «Tipos de instancia límite de SageMaker»,
«Effect»: «Denegar»,
«Acción»: «SageMaker: crear una instancia de Notebook»,
«Recurso»: «*»,
«Condición»: {
«Para cualquier valor: StringNotLike»: {
«SageMaker: tipos de instancia»: [
«[EXAMPLE_INSTANCE_TYPES]»,
«ml.c5.xlarge»,
«ml.m5.xlarge»,
«ml.t3.medium»
]
}
}
}
]
}

Del mismo modo, para Studio, consulta el siguiente ejemplo de política. Tenga en cuenta que los administradores deben permitir la instancia del sistema para las aplicaciones predeterminadas de Jupyter Server.

{
«Versión»: «2012-10-17",
«Declaración»: [
{
«Sid»: «Tipos de instancia permitidos por SageMaker»,
«Efecto»: «Denegar»,
«Acción»: [
«SageMaker: crear una aplicación»
],
«Recurso»: «*»,
«Condición»: {
«Para cualquier valor: StringNotLike»: {
«SageMaker: tipos de instancia»: [
«ml.c5.large»,
«ml.m5.large»,
«ml.t3.medium»,
«sistema»
]
}
}
}
]
}

Detección

Comprobaciones de SageMaker

AWS Config

AWS Config tiene varias [reglas administradas para evaluar SageMaker] (https://docs.aws.amazon.com/config/latest/developerguide/managed-rules-by-aws-config.html)

sagemaker-endpoint-configuration-kms-key-configured
sagemaker-endpoint-config-prod-instance-count
sagemaker-notebook-instance-inside-vpc
sagemaker-notebook-instance-kms-key-configurado VPC
Sagemaker-Notebook sin acceso directo a Internet

Eventos de CloudTrail

En caso de acceso no autorizado a su entorno, consulte a continuación los posibles escenarios relacionados con las llamadas a la API de SageMaker relevantes como referencia rápida (tenga en cuenta que esta no es una lista completa de las llamadas a la API de SageMaker):

**Exfiltración de datos/modelos: **

Copiar o descargar datos confidenciales de los almacenes de datos o artefactos de modelos de SageMaker.
Extraer parámetros del modelo o datos de entrenamiento, lo que podría exponer la propiedad intelectual o la información personal.