データ分類と自動保護の実践｜Amazon MacieとEventBridgeで機密情報検知後に自動隔離する

機密データを「見つける」だけでなく「見つけたら即座に対処する」自動化までがSCSでは重要です。「検出」「トリアージ」「自動隔離」の3つの観点で、検知から隔離までの一連の流れを設計できるようにしましょう。

Macieによる検出

S3バケットをスキャンし、クレジットカード番号やマイナンバーなど機密データパターンを機械学習とルールで検出、重大度に応じた検出結果（Finding）を生成します。

EventBridgeでの振り分け

Macieの検出結果はEventBridgeへイベントとして送出できます。重大度が高い検出結果のみをルールでフィルタし、Lambda関数やStep Functionsのワークフローへ連携します。誤検知の多い低重大度の結果は通知のみに留め、高重大度のみ自動アクションにつなげたい場合に有効です。

自動隔離の実装

検出されたオブジェクトを含むバケットのパブリックアクセスを即座にブロックする、該当オブジェクトを隔離用バケットへ移動する、担当者にSNS通知するなどをLambdaで実装します。業務影響の大きい操作は自動実行せず、承認ステップを挟む設計も検討しましょう。

チェックリスト

• Macieの検出結果の重大度の考え方を理解している
• EventBridgeでのフィルタリング設計ができる
• 自動隔離と承認フローの使い分けを説明できる
• 誤検知時の影響を考慮した設計ができる

検知から対応までを自動化しつつ、業務影響も考慮する設計力が問われます。クイズで確認し、詳細はAWS認定 公式ページも参照してください。