AWS - CloudWatch Enum

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CloudWatch

CloudWatch 收集 监控和操作 数据，以日志/指标/事件的形式提供 AWS 资源、应用程序和服务的 统一视图。 CloudWatch 日志事件的 每行日志大小限制为 256KB。 它可以设置 高分辨率警报，并并排可视化 日志 和 指标，采取自动化行动，排除故障，并发现洞察以优化应用程序。

例如，您可以监控来自 CloudTrail 的日志。监控的事件包括：

• 对安全组和 NACL 的更改

• 启动、停止、重启和终止 EC2 实例

• IAM 和 S3 中安全策略的更改

• 对 AWS 管理控制台的登录失败尝试

• 导致授权失败的 API 调用

• 在 CloudWatch 中搜索的过滤器：https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/FilterAndPatternSyntax.html

关键概念

命名空间

命名空间是 CloudWatch 指标的容器。它有助于对指标进行分类和隔离，使管理和分析变得更容易。

• 示例：AWS/EC2 用于与 EC2 相关的指标，AWS/RDS 用于 RDS 指标。

指标

指标是随时间收集的数据点，代表 AWS 资源的性能或利用率。指标可以从 AWS 服务、自定义应用程序或第三方集成中收集。

• 示例：CPUUtilization、NetworkIn、DiskReadOps。

维度

维度是指标的一部分的键值对。它们有助于唯一标识一个指标并提供额外的上下文，最多可以与一个指标关联 30 个维度。维度还允许根据特定属性过滤和聚合指标。

• 示例：对于 EC2 实例，维度可能包括 InstanceId、InstanceType 和 AvailabilityZone。

统计

统计是对指标数据进行的数学计算，以便随时间对其进行汇总。常见的统计包括平均值、总和、最小值、最大值和样本计数。

• 示例：计算一小时内的平均 CPU 利用率。

单位

单位是与指标相关的测量类型。单位有助于为指标数据提供上下文和意义。常见单位包括百分比、字节、秒、计数。

• 示例：CPUUtilization 可能以百分比为单位，而 NetworkIn 可能以字节为单位。

CloudWatch 特性

仪表板

CloudWatch 仪表板 提供可自定义的 AWS CloudWatch 指标视图。可以创建和配置仪表板以可视化数据并在单一视图中监控资源，结合来自各种 AWS 服务的不同指标。

关键特性：

• 小部件：仪表板的构建块，包括图表、文本、警报等。

• 自定义：布局和内容可以根据特定监控需求进行自定义。

示例用例：

• 一个仪表板显示您整个 AWS 环境的关键指标，包括 EC2 实例、RDS 数据库和 S3 存储桶。

指标流和指标数据

指标流 在 AWS CloudWatch 中使您能够近乎实时地持续流式传输 CloudWatch 指标到您选择的目标。这对于使用 AWS 之外的工具进行高级监控、分析和自定义仪表板特别有用。

指标数据 在指标流中指的是正在流式传输的实际测量或数据点。这些数据点代表 AWS 资源的各种指标，如 CPU 利用率、内存使用情况等。

示例用例：

• 将实时指标发送到第三方监控服务以进行高级分析。

• 将指标存档到 Amazon S3 存储桶中以进行长期存储和合规性。

警报

CloudWatch 警报 监控您的指标并根据预定义的阈值执行操作。当指标突破阈值时，警报可以执行一个或多个操作，例如通过 SNS 发送通知、触发自动扩展策略或运行 AWS Lambda 函数。

关键组件：

• 阈值：触发警报的值。

• 评估周期：评估数据的周期数。

• 触发警报的数据点：触发警报所需达到阈值的周期数。

• 操作：当警报状态被触发时发生的事情（例如，通过 SNS 通知）。

示例用例：

• 监控 EC2 实例的 CPU 利用率，如果超过 80% 持续 5 分钟，则通过 SNS 发送通知。

异常检测器

异常检测器 使用机器学习自动检测您的指标中的异常。您可以将异常检测应用于任何 CloudWatch 指标，以识别可能表明问题的正常模式的偏差。

关键组件：

• 模型训练：CloudWatch 使用历史数据训练模型并建立正常行为的标准。

• 异常检测带：指标预期值范围的可视化表示。

示例用例：

• 检测 EC2 实例中异常的 CPU 利用率模式，这可能表明安全漏洞或应用程序问题。

洞察规则和托管洞察规则

洞察规则 允许您使用 强大的数学表达式 来定义采取行动的条件，以识别趋势、检测峰值或其他感兴趣的模式。这些规则可以帮助您识别资源性能和利用率中的异常或不寻常行为。

托管洞察规则 是 AWS 提供的预配置 洞察规则。它们旨在监控特定的 AWS 服务或常见用例，可以在无需详细配置的情况下启用。

示例用例：

• 监控 RDS 性能：启用一个托管洞察规则，用于监控 Amazon RDS 的关键性能指标，如 CPU 利用率、内存使用情况和磁盘 I/O。如果这些指标中的任何一个超过安全操作阈值，该规则可以触发警报或自动缓解措施。

CloudWatch 日志

允许 聚合和监控来自应用程序 和 AWS 服务（包括 CloudTrail）以及 来自应用/系统 的日志（CloudWatch Agent 可以安装在主机上）。日志可以 无限期存储（取决于日志组设置）并可以导出。

元素：

日志组	一组 共享相同保留、监控和访问控制设置的日志流
日志流	一系列 共享相同来源的日志事件
订阅过滤器	定义一个 匹配特定日志组中事件的过滤模式，将其发送到 Kinesis Data Firehose 流、Kinesis 流或 Lambda 函数

CloudWatch 监控与事件

CloudWatch 基本 每 5 分钟聚合数据（详细 每 1 分钟聚合一次）。在聚合后，它 检查警报的阈值 以确定是否需要触发一个。 在这种情况下，CloudWatch 可以准备发送事件并执行一些自动操作（AWS Lambda 函数、SNS 主题、SQS 队列、Kinesis 流）。

代理安装

您可以在机器/容器内部安装代理，以自动将日志发送回 CloudWatch。

• 创建 一个 角色 并 将其附加 到具有允许 CloudWatch 从实例收集数据的权限的 实例，并与 AWS 系统管理器 SSM 交互（CloudWatchAgentAdminPolicy 和 AmazonEC2RoleforSSM）

• 下载 并 安装 代理 到 EC2 实例上（https://s3.amazonaws.com/amazoncloudwatch-agent/linux/amd64/latest/AmazonCloudWatchAgent.zip）。您可以从 EC2 内部下载它，或使用 AWS 系统管理器自动安装，选择包 AWS-ConfigureAWSPackage

• 配置 并 启动 CloudWatch Agent

一个日志组有多个流。一个流有多个事件。在每个流内，事件保证是有序的。

枚举

# Dashboards #

## Returns a list of the dashboards of your account
aws cloudwatch list-dashboards

## Retrieves the details of the specified dashboard
aws cloudwatch get-dashboard --dashboard-name <value>

# Metrics #

## Returns a list of the specified metric
aws cloudwatch list-metrics [--namespace <value>] [--metric-name <value>] [--dimensions <value>] [--include-linked-accounts | --no-include-linked-accounts]

## Retrieves metric data (this operation can include a CloudWatch Metrics Insights query, and one or more metric math functions)
aws cloudwatch get-metric-data --metric-data-queries <value> --start-time <value> --end-time <value>

## Retrieves statistics for the specified metric and namespace over a range of time
aws cloudwatch get-metric-statistics --namespace <value> --metric-name <value> [--dimensions <value>] --start-time <value> --end-time <value> --period <value>

## Returns a list of the metric streams of your account
aws cloudwatch list-metric-streams

## Retrieves information about the specified metric stream
aws cloudwatch get-metric-stream --name <value>

## Retrieve snapshots of the specified metric widgets
aws cloudwatch get-metric-widget-image --metric-widget <value>

# Alarms #

## Retrieves the specified alarm
aws cloudwatch describe-alarms [--alarm-names <value>] [--alarm-name-prefix <value>] [--alarm-types <value>] [--state-value <value>]

## Retrieves the alarms history, even for deleted alarms
aws cloudwatch describe-alarm-history [--alarm-name <value>] [--alarm-types <value>] [--history-item-type <ConfigurationUpdate | StateUpdate | Action>] [--start-date <value>] [--end-date <value>]

## Retrieves standard alarms based on the specified metric
aws cloudwatch escribe-alarms-for-metric --metric-name <value> --namespace <value> [--dimensions <value>]

# Anomaly Detections #

## Lists the anomaly detection models that you have created in your account
aws cloudwatch describe-anomaly-detectors [--namespace <value>] [--metric-name <value>] [--dimensions <value>]

## Lists all the Contributor Insight rules in your account
aws cloudwatch describe-insight-rules

## Retrieves the data collected over a time range for a given Contributor Insight rule
aws cloudwatch get-insight-rule-report --rule-name <value> --start-time <value> --end-time <value> --period <value>

## Lists managed Contributor Insights rules in your account for a specified resource
aws cloudwatch list-managed-insight-rules --resource-arn <value>

# Tags #

## Lists the tags associated with the specified CloudWatch resources
aws cloudwatch list-tags-for-resource --resource-arn <value>

# CloudWatch Logs #
aws logs tail "<log_group_name>" --followaws logs get-log-events --log-group-name "<log_group_name>" --log-stream-name "<log_stream_name>" --output text > <output_file>

# CloudWatch Events #
aws events list-rules
aws events describe-rule --name <name>aws events list-targets-by-rule --rule <name>aws events list-archives
aws events describe-archive --archive-name <name>aws events list-connections
aws events describe-connection --name <name>aws events list-endpoints
aws events describe-endpoint --name <name>aws events list-event-sources
aws events describe-event-source --name <name>aws events list-replays
aws events list-api-destinations
aws events list-event-buses

Post-Exploitation / Bypass

cloudwatch:DeleteAlarms,cloudwatch:PutMetricAlarm , cloudwatch:PutCompositeAlarm

拥有这些权限的攻击者可能会严重削弱组织的监控和警报基础设施。通过删除现有警报，攻击者可以禁用通知管理员关键性能问题、安全漏洞或操作故障的重要警报。此外，通过创建或修改指标警报，攻击者还可以用虚假警报误导管理员或使合法警报失效，有效掩盖恶意活动并阻止对实际事件的及时响应。

此外，拥有 cloudwatch:PutCompositeAlarm 权限的攻击者将能够创建一个复合警报的循环或周期，其中复合警报 A 依赖于复合警报 B，而复合警报 B 也依赖于复合警报 A。在这种情况下，无法删除任何属于该循环的复合警报，因为总是还有一个依赖于您想要删除的警报的复合警报。

aws cloudwatch put-metric-alarm --cli-input-json <value> | --alarm-name <value> --comparison-operator <value> --evaluation-periods <value> [--datapoints-to-alarm <value>] [--threshold <value>] [--alarm-description <value>] [--alarm-actions <value>] [--metric-name <value>] [--namespace <value>] [--statistic <value>] [--dimensions <value>] [--period <value>]
aws cloudwatch delete-alarms --alarm-names <value>
aws cloudwatch put-composite-alarm --alarm-name <value> --alarm-rule <value> [--no-actions-enabled | --actions-enabled [--alarm-actions <value>] [--insufficient-data-actions <value>] [--ok-actions <value>] ]

以下示例展示了如何使指标警报失效：

• 此指标警报监控特定 EC2 实例的平均 CPU 利用率，每 300 秒评估一次指标，并需要 6 个评估周期（总共 30 分钟）。如果平均 CPU 利用率在这 6 个周期中至少有 4 个周期超过 60%，则警报将触发并向指定的 SNS 主题发送通知。

• 通过将阈值修改为超过 99%，将周期设置为 10 秒，将评估周期设置为 8640（因为 8640 个 10 秒的周期等于 1 天），并将数据点设置为警报也为 8640，CPU 利用率在整个 24 小时内每 10 秒都超过 99% 才能触发警报。

Original Metric Alarm

{
"Namespace": "AWS/EC2",
"MetricName": "CPUUtilization",
"Dimensions": [
{
"Name": "InstanceId",
"Value": "i-01234567890123456"
}
],
"AlarmActions": [
"arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:example_sns"
],
"ComparisonOperator": "GreaterThanThreshold",
"DatapointsToAlarm": 4,
"EvaluationPeriods": 6,
"Period": 300,
"Statistic": "Average",
"Threshold": 60,
"AlarmDescription": "CPU Utilization of i-01234567890123456 over 60%",
"AlarmName": "EC2 instance i-01234567890123456 CPU Utilization"
}

修改后的指标警报

{
"Namespace": "AWS/EC2",
"MetricName": "CPUUtilization",
"Dimensions": [
{
"Name": "InstanceId",
"Value": "i-0645d6d414dadf9f8"
}
],
"AlarmActions": [],
"ComparisonOperator": "GreaterThanThreshold",
"DatapointsToAlarm": 8640,
"EvaluationPeriods": 8640,
"Period": 10,
"Statistic": "Average",
"Threshold": 99,
"AlarmDescription": "CPU Utilization of i-01234567890123456 with 60% as threshold",
"AlarmName": "Instance i-0645d6d414dadf9f8 CPU Utilization"
}

潜在影响：缺乏对关键事件的通知，可能未被检测到的问题，虚假警报，抑制真实警报，可能错过对真实事件的检测。

cloudwatch:DeleteAlarmActions, cloudwatch:EnableAlarmActions , cloudwatch:SetAlarmState

通过删除警报操作，攻击者可以防止在达到警报状态时触发关键警报和自动响应，例如通知管理员或触发自动扩展活动。不当启用或重新启用警报操作也可能导致意外行为，要么通过重新激活先前禁用的操作，要么通过修改触发的操作，可能导致事件响应中的混淆和误导。

此外，拥有权限的攻击者可以操纵警报状态，能够创建虚假警报以分散和混淆管理员，或使真实警报静音以掩盖正在进行的恶意活动或关键系统故障。

• 如果您在复合警报上使用 SetAlarmState，则复合警报不保证返回其实际状态。只有在其子警报状态发生变化时，它才会返回到其实际状态。如果您更新其配置，它也会被重新评估。

aws cloudwatch disable-alarm-actions --alarm-names <value>
aws cloudwatch enable-alarm-actions --alarm-names <value>
aws cloudwatch set-alarm-state --alarm-name <value> --state-value <OK | ALARM | INSUFFICIENT_DATA> --state-reason <value> [--state-reason-data <value>]

潜在影响：缺乏对关键事件的通知，可能未检测到的问题，虚假警报，抑制真实警报，可能错过对真实事件的检测。

cloudwatch:DeleteAnomalyDetector, cloudwatch:PutAnomalyDetector

攻击者将能够破坏检测和响应指标数据中异常模式或异常的能力。通过删除现有的异常检测器，攻击者可以禁用关键警报机制；通过创建或修改它们，攻击者将能够错误配置或制造虚假警报，以分散或压倒监控。

aws cloudwatch delete-anomaly-detector [--cli-input-json <value> | --namespace <value> --metric-name <value> --dimensions <value> --stat <value>]
aws cloudwatch put-anomaly-detector [--cli-input-json <value> | --namespace <value> --metric-name <value> --dimensions <value> --stat <value> --configuration <value> --metric-characteristics <value>]

以下示例展示了如何使指标异常检测器失效。该指标异常检测器监控特定 EC2 实例的平均 CPU 利用率，只需添加“ExcludedTimeRanges”参数和所需的时间范围，就足以确保异常检测器在该期间内不分析或警报任何相关数据。

Original Metric Anomaly Detector

{
"SingleMetricAnomalyDetector": {
"Namespace": "AWS/EC2",
"MetricName": "CPUUtilization",
"Stat": "Average",
"Dimensions": [
{
"Name": "InstanceId",
"Value": "i-0123456789abcdefg"
}
]
}
}

修改后的指标异常检测器

{
"SingleMetricAnomalyDetector": {
"Namespace": "AWS/EC2",
"MetricName": "CPUUtilization",
"Stat": "Average",
"Dimensions": [
{
"Name": "InstanceId",
"Value": "i-0123456789abcdefg"
}
]
},
"Configuration": {
"ExcludedTimeRanges": [
{
"StartTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
"EndTime": "2053-01-01T23:59:59Z"
}
],
"Timezone": "Europe/Madrid"
}
}

潜在影响：直接影响检测异常模式或安全威胁。

cloudwatch:DeleteDashboards, cloudwatch:PutDashboard

攻击者将能够通过创建、修改或删除仪表板来破坏组织的监控和可视化能力。这些权限可以被利用来移除对系统性能和健康的关键可见性，修改仪表板以显示不正确的数据或隐藏恶意活动。

aws cloudwatch delete-dashboards --dashboard-names <value>
aws cloudwatch put-dashboard --dashboard-name <value> --dashboard-body <value>

潜在影响：失去监控可见性和误导性信息。

cloudwatch:DeleteInsightRules, cloudwatch:PutInsightRule ,cloudwatch:PutManagedInsightRule

Insight 规则用于检测异常、优化性能和有效管理资源。通过删除现有的 insight 规则，攻击者可以移除关键的监控能力，使系统对性能问题和安全威胁失去感知。此外，攻击者可以创建或修改 insight 规则，以生成误导性数据或隐藏恶意活动，从而导致错误的诊断和运营团队的不当响应。

aws cloudwatch delete-insight-rules --rule-names <value>
aws cloudwatch put-insight-rule --rule-name <value> --rule-definition <value> [--rule-state <value>]
aws cloudwatch put-managed-insight-rules --managed-rules <value>

潜在影响：难以检测和响应性能问题和异常，错误的信息决策，并可能掩盖恶意活动或系统故障。

cloudwatch:DisableInsightRules, cloudwatch:EnableInsightRules

通过禁用关键的洞察规则，攻击者可以有效地使组织对关键性能和安全指标失去警觉。相反，通过启用或配置误导性规则，可能会生成虚假数据，制造噪音，或掩盖恶意活动。

aws cloudwatch disable-insight-rules --rule-names <value>
aws cloudwatch enable-insight-rules --rule-names <value>

潜在影响：操作团队之间的混淆，导致对实际问题的响应延迟以及基于错误警报的不必要行动。

cloudwatch:DeleteMetricStream , cloudwatch:PutMetricStream , cloudwatch:PutMetricData

拥有 cloudwatch:DeleteMetricStream , cloudwatch:PutMetricStream 权限的攻击者将能够创建和删除指标数据流，从而危及安全性、监控和数据完整性：

• 创建恶意流：创建指标流以将敏感数据发送到未经授权的目的地。

• 资源操控：创建具有过多数据的新指标流可能会产生大量噪音，导致错误警报，掩盖真实问题。

• 监控中断：删除指标流，攻击者将中断监控数据的持续流动。这样，他们的恶意活动将有效隐藏。

同样，拥有 cloudwatch:PutMetricData 权限，可以向指标流添加数据。这可能导致由于添加了大量不当数据而造成的拒绝服务，使其完全无用。

aws cloudwatch delete-metric-stream --name <value>
aws cloudwatch put-metric-stream --name <value> [--include-filters <value>] [--exclude-filters <value>] --firehose-arn <value> --role-arn <value> --output-format <value>
aws cloudwatch put-metric-data --namespace <value> [--metric-data <value>] [--metric-name <value>] [--timestamp <value>] [--unit <value>] [--value <value>] [--dimensions <value>]

在给定的 EC2 实例上添加与 70% CPU 利用率相对应的数据的示例：

aws cloudwatch put-metric-data --namespace "AWS/EC2" --metric-name "CPUUtilization" --value 70 --unit "Percent" --dimensions "InstanceId=i-0123456789abcdefg"

潜在影响：监控数据流的中断，影响异常和事件的检测，资源操控以及由于创建过多的指标流而导致的成本增加。

cloudwatch:StopMetricStreams, cloudwatch:StartMetricStreams

攻击者将控制受影响的指标数据流的流动（如果没有资源限制，则每个数据流）。通过权限 cloudwatch:StopMetricStreams，攻击者可以通过停止关键指标流来隐藏其恶意活动。

aws cloudwatch stop-metric-streams --names <value>
aws cloudwatch start-metric-streams --names <value>

潜在影响：监控数据流的中断，影响异常和事件的检测。

cloudwatch:TagResource, cloudwatch:UntagResource

攻击者将能够添加、修改或删除CloudWatch资源的标签（目前仅限于警报和贡献者洞察规则）。这可能会干扰您组织基于标签的访问控制策略。

aws cloudwatch tag-resource --resource-arn <value> --tags <value>
aws cloudwatch untag-resource --resource-arn <value> --tag-keys <value>

潜在影响：中断基于标签的访问控制策略。

参考文献

• https://cloudsecdocs.com/aws/services/logging/cloudwatch/

• https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_amazoncloudwatch.html

• https://docs.aws.amazon.com/es_es/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/cloudwatch_concepts.html#Metric

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