Category: Security, Identity, & Compliance

AWS STS のセッショントークンのサイズ制限が 4,096 バイトの単一の制限に簡素化され、セッションポリシーとセッションタグに使用できる容量が拡大しました。トークンサイズは API レスポンス、Amazon CloudWatch メトリクス、AWS CloudTrail イベントで報告されます。また、MinimumSessionTokenSize パラメータを使用して、インフラストラクチャが処理できるトークンの最大サイズを検証できます。この記事では、変更点と影響に加え、ロードバランサーやデータベースなどトークンを扱うシステムで推奨される対応を説明します。

私たち AWS Customer Incident Response Team (CIRT) は、AWS 責任共有モデルにおけるお客様の責任範囲で進行中のセキュリティイベントへの対応を支援する、24 時間 365 日体制のグローバルチームです。この記事では、AWS CIRT の支援範囲と支援の依頼方法をご紹介します。また、脅威アクターによる AWS 固有の戦術、手法、手順 (TTPs) をまとめた Threat Technique Catalog for AWS (TTC) や、インシデントレスポンスに役立つオープンソースツール、ワークショップなどの公開リソースも取り上げます。

この記事では、Amazon EC2 インスタンス構成証明、NitroTPM、Attestable AMI を使用して、セルフマネージド型データベースでゼロオペレーターアクセス (ZOA) を実現する方法を説明します。Nix Flakes で再現可能な AMI をビルドして PCR 測定値を算出し、AWS KMS キーポリシーの条件に設定します。これにより、LUKS で暗号化された EBS ボリュームを、正しい AMI で起動したインスタンスでのみ復号できるようにします。PostgreSQL を例に、dm-verity やセキュアブートを組み合わせたブート時の信頼チェーンも詳しく解説します。

一時的実行攻撃「L1TF Reloaded」は、ハーフ Spectre ガジェットと L1TF を組み合わせてゲストデータを漏洩させます。しかし、AWS Nitro System と Nitro Hypervisor を使用するお客様のゲストデータは影響を受けず、追加の対応も不要です。本記事では、攻撃の仕組みを解説します。さらに、XPFO の概念に基づくシークレットハイディングやゲスト CPU コンテキストの保護など、Nitro Hypervisor の多層防御の設計も詳しく説明します。

Amazon GuardDuty 拡張脅威検出の攻撃シーケンスの検出結果に、5 つの新しいインジケーターが追加されました。Amazon Inspector、Amazon VPC Reachability Analyzer、Amazon Macie、AWS Security Hub から得られる脆弱性、悪意のあるパッケージ、到達可能性、設定ミス、機密データの情報を、弱いランタイムシグナルと相関付けます。これにより、ノイズは重要度が CRITICAL の対応可能な検出結果に変わります。この記事では、Amazon EKS と Amazon EC2 での実例に加えて、EPSS を重視した優先順位付けによるインシデント対応の手順を解説します。

この記事では、組織の暗号アルゴリズムポリシーを AWS の予防的コントロールと発見的コントロールに変換する方法を紹介します。ML-DSA-65 と ML-DSA-87 を承認し、ML-DSA-44 を除外する例を用いて、kms:KeySpec 条件キーと SCP、IAM ポリシー、アクセス許可の境界、キーポリシーを組み合わせた多層防御を解説します。AWS Private CA や TLS 証明書に対するプロビジョニング制御、AWS CloudTrail と AWS Config によるドリフト検出、暗号アジリティを実現する設計のポイントも説明します。

「今収集し、後で偽造する」脅威に備え、AWS KMS、AWS Private CA、IAM Roles Anywhere を組み合わせて、ML-DSA による耐量子ソフトウェアサプライチェーンを構築する方法を紹介します。ML-DSA PKI 階層の構築から、CI/CD パイプラインでのバイナリ、コンテナイメージ、SBOM への署名、デプロイ時の検証、SCP による予防的コントロールまでを解説します。さらに、CNSA 2.0 や EU サイバーレジリエンス法の期限に向けた推奨アクションもまとめます。

生成 AI の導入が急速に進む中、組織には責任ある AI ガバナンスへの体系的なアプローチが求められています。本記事では、国際規格 ISO/IEC 42005:2025 に基づく AI システム影響評価の概要と、既存のリスク管理プロセスへの統合方法を解説します。再評価のトリガーやトリアージを含む評価プロセスの構築方法も取り上げます。また、ISO/IEC 42001 認証の取得における ISO/IEC 42005 の役割や、AWS Well-Architected Responsible AI Lens をはじめとする規格との整合を支援する AWS のツールも紹介します。

AWS は、コンプライアンスガイド「ISO/IEC 42001:2023 on AWS」を公開しました。このガイドでは、AWS サービスを使用して AI マネジメントシステム (AIMS) を設計、運用する方法を説明します。ISO 42001:2023 の箇条 4～10 と附属書 A の管理策を AWS サービスにマッピングし、AI ワークロードへの AWS 責任共有モデルの適用方法も解説します。エビデンス収集の自動化や、Infrastructure as Code を活用して AI コンプライアンス活動を運用に組み込む方法も取り上げ、AI ガバナンスの強化と認証審査への準備を支援します。

AI 主権は、データ主権と運用主権を基盤に、AI の出力で文化的規範や価値観、現地の言語を守るという新たな考慮事項を加えた概念です。本記事では、チップ、デプロイ先、モデルを自由に選べる AI スタック全体でのコントロールと選択肢を紹介します。また、Meltemi や SEA-LION などの現地の言語に対応したモデルの支援、AWS Nitro System による検証可能なデータアクセスのコントロール、ISO/IEC 42001 認証による透明性と保証についても説明します。