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@@ -1,42 +1,42 @@
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# AWS - Bedrock Post Exploitation
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{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}
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## AWS - Bedrock Agents Memory Poisoning (Indirect Prompt Injection)
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### Visão geral
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Amazon Bedrock Agents com Memory podem persistir resumos de sessões passadas e injetá‑los em prompts de orquestração futuros como system instructions. Se output de ferramentas não confiáveis (por exemplo, conteúdo obtido de páginas externas, arquivos ou APIs de terceiros) for incorporado na entrada da etapa Memory Summarization sem sanitização, um atacante pode envenenar a memória de longo prazo via indirect prompt injection. A memória envenenada então viesa o planejamento do agent em sessões futuras e pode conduzir ações encobertas, como exfiltração silenciosa de dados.
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Amazon Bedrock Agents with Memory podem persistir resumos de sessões passadas e injetá‑los em orchestration prompts futuros como system instructions. Se tool output não confiável (por exemplo, conteúdo fetched de external webpages, arquivos, ou third‑party APIs) for incorporado ao input da etapa Memory Summarization sem sanitização, um atacante pode poison long‑term memory via indirect prompt injection. A memória envenenada então vicia o planejamento do agent em sessões futuras e pode conduzir ações covert como silent data exfiltration.
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Isto não é uma vulnerabilidade na plataforma Bedrock em si; é uma classe de risco do agent quando conteúdo não confiável flui para prompts que depois se tornam system instructions de alta prioridade.
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Isso não é uma vulnerabilidade na plataforma Bedrock em si; é uma classe de risco de agent quando conteúdo não confiável flui para prompts que depois se tornam system instructions de alta prioridade.
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### Como o Memory dos Bedrock Agents funciona
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### Como Bedrock Agents Memory funciona
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- Quando Memory está habilitado, o agent resume cada sessão ao final da sessão usando um Memory Summarization prompt template e armazena esse resumo por um período configurável (até 365 dias). Em sessões posteriores, esse resumo é injetado no orchestration prompt como system instructions, influenciando fortemente o comportamento.
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- O template padrão de Memory Summarization inclui blocos como:
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- When Memory is enabled, o agent resume cada sessão no end‑of‑session usando um Memory Summarization prompt template e armazena esse resumo por um retention configurável (up to 365 days). Em sessões posteriores, esse resumo é injetado no orchestration prompt como system instructions, influenciando fortemente o comportamento.
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- O default Memory Summarization template inclui blocos como:
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- `<previous_summaries>$past_conversation_summary$</previous_summaries>`
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- `<conversation>$conversation$</conversation>`
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- As guidelines requerem XML estrito e bem‑formado e tópicos como "user goals" e "assistant actions".
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- Se uma tool busca dados externos não confiáveis e esse conteúdo bruto é inserido em $conversation$ (especificamente no campo result da tool), o summarizer LLM pode ser influenciado por markup e instruções controladas pelo atacante.
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- Diretrizes exigem XML estrito e bem‑formado e tópicos como "user goals" e "assistant actions".
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- Se um tool fetches untrusted external data e esse conteúdo bruto for inserido em $conversation$ (especificamente o tool’s result field), o summarizer LLM pode ser influenciado por markup e instructions controlados pelo atacante.
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### Superfície de ataque e pré‑condições
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Um agent está exposto se todas forem verdadeiras:
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- Memory está habilitado e resumos são reinjetados nos orchestration prompts.
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- O agent possui uma tool que ingere conteúdo não confiável (web browser/scraper, document loader, third‑party API, user‑generated content) e injeta o resultado bruto no bloco `<conversation>` do prompt de summarization.
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- Guardrails ou sanitização de tokens semelhantes a delimitadores nos outputs das tools não são aplicados.
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- Memory está enabled e os resumos são reinjected nos orchestration prompts.
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- O agent tem um tool que ingere conteúdo não confiável (web browser/scraper, document loader, third‑party API, user‑generated content) e injeta o resultado bruto no `<conversation>` block do summarization prompt.
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- Guardrails ou sanitização de tokens semelhantes a delimitadores em tool outputs não são aplicadas.
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### Ponto de injeção e técnica de escape de fronteira
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### Ponto de injeção e técnica de boundary‑escape
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- Ponto de injeção preciso: o texto resultante da tool que é colocado dentro do Memory Summarization prompt’s `<conversation> ... $conversation$ ... </conversation>` block.
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- Boundary escape: um payload em 3 partes usa delimitadores XML forjados para enganar o summarizer a tratar o conteúdo do atacante como se fosse system instructions a nível de template em vez de conteúdo de conversa.
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- Parte 1: Termina com um `</conversation>` forjado para convencer o LLM de que o bloco de conversa terminou.
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- Parte 2: Colocada "fora" de qualquer `<conversation>` block; formatada para parecer template/system‑level instructions e contém as diretivas maliciosas que provavelmente serão copiadas para o resumo final sob um tópico.
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- Parte 3: Reabre com um `<conversation>` forjado, opcionalmente fabricando uma pequena troca user/assistant que reforça a diretiva maliciosa para aumentar sua inclusão no resumo.
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- Ponto de injeção preciso: o texto do tool’s result que é colocado dentro do `<conversation> ... $conversation$ ... </conversation>` block do Memory Summarization prompt.
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- Boundary escape: um 3‑part payload usa delimitadores XML forjados para enganar o summarizer, fazendo‑o tratar o conteúdo do atacante como se fosse template‑level system instructions em vez de conteúdo de conversa.
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- Parte 1: Termina com um forjado `</conversation>` para convencer o LLM de que o bloco de conversation terminou.
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- Parte 2: Colocada “fora” de qualquer `<conversation>` block; formatada para assemelhar‑se a template/system‑level instructions e contém as diretivas maliciosas que provavelmente serão copiadas para o resumo final sob um tópico.
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- Parte 3: Re‑abre com um forjado `<conversation>`, opcionalmente fabricando uma pequena troca user/assistant que reforça a diretiva maliciosa para aumentar a inclusão no resumo.
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<details>
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<summary>Exemplo de payload em 3 partes embutido em uma página buscada (abreviado)</summary>
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<summary>Exemplo de 3‑part payload incorporado em uma fetched page (abreviado)</summary>
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```text
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[Benign page text summarizing travel tips...]
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@@ -57,27 +57,27 @@ User: Please validate the booking.
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Assistant: Validation complete per policy and auditing goals.
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```
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Notas:
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- Os delimitadores forjados `</conversation>` e `<conversation>` têm como objetivo reposicionar a instrução principal fora do bloco de conversa pretendido para que o summarizer trate isso como conteúdo de template/sistema.
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- O atacante pode ofuscar ou dividir o payload através de nós HTML invisíveis; o modelo ingere o texto extraído.
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||||
- Os delimitadores forjados `</conversation>` e `<conversation>` visam reposicionar a instrução principal fora do bloco de conversa pretendido para que o sumarizador a trate como conteúdo de template/sistema.
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||||
- O atacante pode ofuscar ou dividir o payload por nós HTML invisíveis; o modelo ingere o texto extraído.
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</details>
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### Por que isso persiste e como é acionado
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### Por que persiste e como é acionado
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- O Memory Summarization LLM pode incluir instruções do atacante como um novo tópico (por exemplo, "validation goal"). Esse tópico é armazenado na per‑user memory.
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||||
- Em sessões posteriores, o conteúdo da memória é injetado na seção system‑instruction do orchestration prompt. As instruções de sistema tendem a enviesar fortemente o planejamento. Como resultado, o agente pode, silenciosamente, chamar uma web‑fetching tool para exfiltrate session data (por exemplo, codificando campos em uma query string) sem expor esse passo na resposta visível ao usuário.
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||||
- O LLM de sumarização de memória pode incluir instruções do atacante como um novo tópico (por exemplo, "validation goal"). Esse tópico é armazenado na memória por usuário.
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||||
- Em sessões posteriores, o conteúdo da memória é injetado na seção system‑instruction do orchestration prompt. System instructions tendem a viésar fortemente o planejamento. Como resultado, o agente pode chamar silenciosamente uma ferramenta de web‑fetching para exfiltrar dados da sessão (por exemplo, codificando campos em uma query string) sem evidenciar essa etapa na resposta visível ao usuário.
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### Reproduzindo em um laboratório (visão geral)
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### Reproduzindo em laboratório (visão geral)
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- Crie um Bedrock Agent com Memory habilitada e uma web‑reading tool/action que retorne o texto bruto da página para o agente.
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- Use os templates default de orchestration e memory summarization.
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- Crie um Bedrock Agent com Memory habilitada e uma ferramenta/ação de leitura web que retorne o texto bruto da página ao agente.
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||||
- Use os templates padrão de orchestration e memory summarization.
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- Peça ao agente para ler uma URL controlada pelo atacante contendo o payload de 3 partes.
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- Encerre a sessão e observe o output do Memory Summarization; procure por um tópico custom injetado contendo diretivas do atacante.
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- Encerre a sessão e observe a saída do Memory Summarization; procure por um tópico personalizado injetado contendo diretivas do atacante.
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- Inicie uma nova sessão; inspecione os Trace/Model Invocation Logs para ver a memória injetada e quaisquer chamadas silenciosas de ferramentas alinhadas com as diretivas injetadas.
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## References
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## Referências
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- [When AI Remembers Too Much – Persistent Behaviors in Agents’ Memory (Unit 42)](https://unit42.paloaltonetworks.com/indirect-prompt-injection-poisons-ai-longterm-memory/)
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||||
- [Retain conversational context across multiple sessions using memory – Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-memory.html)
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@@ -86,6 +86,6 @@ Notas:
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- [Write a custom parser Lambda function in Amazon Bedrock Agents](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/lambda-parser.html)
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||||
- [Monitor model invocation using CloudWatch Logs and Amazon S3 – Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-invocation-logging.html)
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||||
- [Track agent’s step-by-step reasoning process using trace – Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/trace-events.html)
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||||
- [Amazon Bedrock Guardrails](https://aws.amazon.com/bedrock/)
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||||
- [Amazon Bedrock Guardrails](https://aws.amazon.com/bedrock/guardrails/)
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{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}
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{{#include ../../../../banners/hacktricks-training.md}}
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@@ -1,8 +1,10 @@
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||||
# Vulnerabilidade de curinga na conta do AWS MWAA Execution Role
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# Vulnerabilidade de curinga na conta da execution role do AWS MWAA
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{{#include ../../../../banners/hacktricks-training.md}}
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## A Vulnerabilidade
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O execution role do MWAA (a IAM role que os workers do Airflow usam para acessar recursos da AWS) requer a seguinte policy obrigatória para funcionar:
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A execution role do MWAA (o IAM role que os workers do Airflow usam para acessar recursos da AWS) requer esta política obrigatória para funcionar:
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```json
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{
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"Effect": "Allow",
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@@ -17,28 +19,29 @@ O execution role do MWAA (a IAM role que os workers do Airflow usam para acessar
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"Resource": "arn:aws:sqs:us-east-1:*:airflow-celery-*"
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}
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||||
```
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O curinga (`*`) na posição do ID da conta permite que a role interaja com **any SQS queue in any AWS account** que comece com `airflow-celery-`. Isso é necessário porque a AWS provisiona as filas internas do MWAA em uma conta gerenciada separada pela AWS. Não há restrição para criar filas com o prefixo `airflow-celery-`.
|
||||
O curinga (`*`) na posição do account ID permite que a role interaja com **qualquer SQS queue em qualquer AWS account** que comece com `airflow-celery-`. Isso é necessário porque a AWS provisiona as filas internas do MWAA em uma conta separada gerenciada pela AWS. Não há restrição para criar filas com o prefixo `airflow-celery-`.
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||||
**Cannot be fixed:** Remover o curinga pre-deployment quebra o MWAA completamente - o scheduler can't queue tasks for workers.
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**Não pode ser corrigido:** Remover o curinga antes da pré-implantação quebra completamente o MWAA — o scheduler não consegue enfileirar tarefas para os workers.
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Documentação verificando a Vuln e reconhecendo o Vectorr: [AWS Documentation](https://docs.aws.amazon.com/mwaa/latest/userguide/mwaa-create-role.html)
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Documentação verificando a vulnerabilidade e reconhecendo o vetor: [AWS Documentation](https://docs.aws.amazon.com/mwaa/latest/userguide/mwaa-create-role.html)
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## Exploitation
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## Exploração
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Todos os Airflow DAGs run com as permissões da execution role. DAGs são scripts Python que podem executar código arbitrário - eles podem usar `yum` or `curl` para instalar ferramentas, baixar scripts maliciosos, ou importar qualquer biblioteca Python. DAGs são pulled de uma pasta S3 atribuída e run on schedule automaticamente; tudo o que um atacante precisa é da habilidade de PUT nesse caminho do bucket.
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||||
Todos os Airflow DAGs rodam com as permissões da execution role. DAGs são scripts Python que podem executar código arbitrário - eles podem usar `yum` ou `curl` para instalar ferramentas, baixar scripts maliciosos ou importar qualquer biblioteca Python. Os DAGs são obtidos de uma pasta S3 atribuída e executados automaticamente segundo o agendamento; tudo que um atacante precisa é da capacidade de fazer um `PUT` naquele caminho do bucket.
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Anyone who can write DAGs (typically most users in MWAA environments) can abuse this permission:
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Qualquer pessoa que possa escrever DAGs (tipicamente a maioria dos usuários em ambientes MWAA) pode abusar dessa permissão:
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||||
1. **Data Exfiltration**: Criar uma fila chamada `airflow-celery-exfil` em uma conta externa, escrever um DAG que envie dados sensíveis para ela via `boto3`
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||||
1. **Data Exfiltration**: Criar uma queue chamada `airflow-celery-exfil` em uma conta externa, escrever um DAG que envie dados sensíveis para ela via `boto3`
|
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||||
2. **Command & Control**: Poll commands from an external queue, execute them, return results - criando uma backdoor persistente através das SQS APIs
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||||
2. **Command & Control**: Consultar comandos de uma queue externa, executá-los, retornar resultados — criando um backdoor persistente através das SQS APIs
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3. **Cross-Account Attacks**: Inject malicious messages into other organizations' queues if they follow the naming pattern
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3. **Cross-Account Attacks**: Injetar mensagens maliciosas nas queues de outras organizações se elas seguirem o padrão de nomes
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||||
Todos os ataques bypass network controls já que usam AWS APIs, não conexões diretas com a internet.
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Todos os ataques contornam controles de rede, pois usam APIs da AWS, não conexões diretas com a internet.
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## Impact
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## Impacto
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Esta é uma falha arquitetural no MWAA sem mitigação baseada em IAM. Every MWAA deployment following AWS documentation has this vulnerability.
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Isto é uma falha arquitetural no MWAA sem mitigação baseada em IAM. Toda implantação de MWAA que siga a documentação da AWS tem essa vulnerabilidade.
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**Network Control Bypass:** Esses ataques funcionam mesmo em VPCs privadas sem acesso à internet. As chamadas da SQS API usam a rede interna da AWS e VPC endpoints, contornando completamente os controles tradicionais de segurança de rede, firewalls, egress monitoring. Organizations cannot detect or block this data exfiltration path through network-level controls.
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||||
**Evasão de Controles de Rede:** Esses ataques funcionam mesmo em VPCs privadas sem acesso à internet. As chamadas da API SQS usam a rede interna da AWS e os VPC endpoints, contornando completamente os controles tradicionais de segurança de rede, firewalls e o monitoramento de egress. As organizações não conseguem detectar ou bloquear esse caminho de exfiltração de dados por meio de controles em nível de rede.
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{{#include ../../../../banners/hacktricks-training.md}}
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@@ -2,18 +2,18 @@
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{{#include ../../../../banners/hacktricks-training.md}}
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Abuse `sagemaker:PutRecord` em um Feature Group com OnlineStore habilitado para sobrescrever valores de feature em produção consumidos por online inference. Combinado com `sagemaker:GetRecord`, um atacante pode ler features sensíveis. Isso não requer acesso a models ou endpoints.
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||||
Abuse `sagemaker:PutRecord` em um Feature Group com OnlineStore habilitado para sobrescrever valores de feature ao vivo consumidos pela inferência online. Combinado com `sagemaker:GetRecord`, um atacante pode ler features sensíveis. Isso não requer acesso aos modelos ou aos endpoints.
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## Requisitos
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||||
- Permissões: `sagemaker:ListFeatureGroups`, `sagemaker:DescribeFeatureGroup`, `sagemaker:PutRecord`, `sagemaker:GetRecord`
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- Alvo: Feature Group com OnlineStore habilitado (tipicamente suportando inferência em tempo real)
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||||
- Complexidade: **LOW** - Comandos simples do AWS CLI, nenhuma manipulação de models requerida
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||||
- Permissions: `sagemaker:ListFeatureGroups`, `sagemaker:DescribeFeatureGroup`, `sagemaker:PutRecord`, `sagemaker:GetRecord`
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||||
- Target: Feature Group with OnlineStore enabled (typically backing real-time inference)
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||||
- Complexity: **BAIXA** - Comandos simples do AWS CLI, nenhuma manipulação de modelos necessária
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## Etapas
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## Steps
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### Reconhecimento
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### Reconnaissance
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1) Liste Feature Groups com OnlineStore habilitado
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||||
1) List Feature Groups with OnlineStore enabled
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```bash
|
||||
REGION=${REGION:-us-east-1}
|
||||
aws sagemaker list-feature-groups \
|
||||
@@ -21,18 +21,18 @@ aws sagemaker list-feature-groups \
|
||||
--query "FeatureGroupSummaries[?OnlineStoreConfig!=null].[FeatureGroupName,CreationTime]" \
|
||||
--output table
|
||||
```
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||||
2) Descrever um Feature Group de destino para entender seu esquema
|
||||
2) Descreva o Feature Group alvo para entender seu esquema
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||||
```bash
|
||||
FG=<feature-group-name>
|
||||
aws sagemaker describe-feature-group \
|
||||
--region $REGION \
|
||||
--feature-group-name "$FG"
|
||||
```
|
||||
Observe o `RecordIdentifierFeatureName`, o `EventTimeFeatureName` e todas as definições das features. Eles são necessários para construir registros válidos.
|
||||
Observe `RecordIdentifierFeatureName`, `EventTimeFeatureName` e todas as definições de feature. Estes são necessários para criar registros válidos.
|
||||
|
||||
### Cenário de Ataque 1: Data Poisoning (Overwrite Existing Records)
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||||
|
||||
1) Leia o registro legítimo atual
|
||||
1) Leia o registro legítimo atual.
|
||||
```bash
|
||||
aws sagemaker-featurestore-runtime get-record \
|
||||
--region $REGION \
|
||||
@@ -56,18 +56,18 @@ aws sagemaker-featurestore-runtime put-record \
|
||||
]" \
|
||||
--target-stores OnlineStore
|
||||
```
|
||||
3) Verifique os dados envenenados
|
||||
3) Verificar os dados envenenados
|
||||
```bash
|
||||
aws sagemaker-featurestore-runtime get-record \
|
||||
--region $REGION \
|
||||
--feature-group-name "$FG" \
|
||||
--record-identifier-value-as-string user-001
|
||||
```
|
||||
**Impacto**: Modelos de ML que consomem essa feature verão agora `risk_score=0.99` para um usuário legítimo, potencialmente bloqueando suas transações ou serviços.
|
||||
**Impacto**: Modelos de ML que consumirem essa feature agora verão `risk_score=0.99` para um usuário legítimo, potencialmente bloqueando suas transações ou serviços.
|
||||
|
||||
### Cenário de Ataque 2: Injeção de Dados Maliciosos (Criar Registros Fraudulentos)
|
||||
|
||||
Injete registros completamente novos com features manipuladas para evadir controles de segurança:
|
||||
Injete registros completamente novos com features manipuladas para contornar controles de segurança:
|
||||
```bash
|
||||
NOW=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)
|
||||
|
||||
@@ -91,11 +91,11 @@ aws sagemaker-featurestore-runtime get-record \
|
||||
--feature-group-name "$FG" \
|
||||
--record-identifier-value-as-string user-999
|
||||
```
|
||||
**Impacto**: Atacante cria uma identidade falsa com baixa pontuação de risco (0.01) que pode realizar transações fraudulentas de alto valor sem acionar a detecção de fraude.
|
||||
**Impacto**: Um atacante cria uma identidade falsa com uma pontuação de risco baixa (0,01) que pode realizar transações fraudulentas de alto valor sem acionar a detecção de fraude.
|
||||
|
||||
### Cenário de Ataque 3: Exfiltração de Dados Sensíveis
|
||||
|
||||
Ler múltiplos registros para extrair atributos confidenciais e perfilar o comportamento do modelo:
|
||||
Ler vários registros para extrair atributos confidenciais e mapear o comportamento do modelo:
|
||||
```bash
|
||||
# Exfiltrate data for known users
|
||||
for USER_ID in user-001 user-002 user-003 user-999; do
|
||||
@@ -106,7 +106,7 @@ aws sagemaker-featurestore-runtime get-record \
|
||||
--record-identifier-value-as-string ${USER_ID}
|
||||
done
|
||||
```
|
||||
**Impacto**: Features confidenciais (pontuações de risco, padrões de transação, dados pessoais) expostas a um atacante.
|
||||
**Impact**: Recursos confidenciais (pontuações de risco, padrões de transação, dados pessoais) expostos ao atacante.
|
||||
|
||||
### Criação de Feature Group de Teste/Demo (Opcional)
|
||||
|
||||
@@ -144,5 +144,6 @@ fi
|
||||
echo "Feature Group ready: $FG"
|
||||
```
|
||||
## Referências
|
||||
- [Documentação do AWS SageMaker Feature Store](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/feature-store.html)
|
||||
- [Melhores Práticas de Segurança do Feature Store](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/feature-store-security.html)
|
||||
- [AWS SageMaker Feature Store Documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/feature-store.html)
|
||||
- [Feature Store Security Best Practices](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/feature-store-security.html)
|
||||
{{#include ../../../../banners/hacktricks-training.md}}
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||||
@@ -5,7 +5,7 @@
|
||||
## Instalar PowerShell no Linux
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||||
> [!TIP]
|
||||
> No Linux, você precisará instalar o PowerShell Core:
|
||||
> No Linux você precisará instalar o PowerShell Core:
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||||
```bash
|
||||
sudo apt-get update
|
||||
sudo apt-get install -y wget apt-transport-https software-properties-common
|
||||
@@ -26,7 +26,7 @@ curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash
|
||||
```
|
||||
## Instalar PowerShell no MacOS
|
||||
|
||||
Instruções da [**documentação**](https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/scripting/install/installing-powershell-on-macos?view=powershell-7.4):
|
||||
Instruções da [**documentation**](https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/scripting/install/installing-powershell-on-macos?view=powershell-7.4):
|
||||
|
||||
1. Instale `brew` se ainda não estiver instalado:
|
||||
```bash
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||||
@@ -45,23 +45,23 @@ pwsh
|
||||
brew update
|
||||
brew upgrade powershell
|
||||
```
|
||||
## Ferramentas Principais de Enumeração
|
||||
## Principais Ferramentas de Enumeração
|
||||
|
||||
### az cli
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||||
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||||
[**Interface de Linha de Comando do Azure (CLI)**](https://learn.microsoft.com/en-us/cli/azure/install-azure-cli) é uma ferramenta multiplataforma escrita em Python para gerenciar e administrar (a maioria) dos recursos do Azure e do Entra ID. Ela se conecta ao Azure e executa comandos administrativos via linha de comando ou scripts.
|
||||
[**Azure Command-Line Interface (CLI)**](https://learn.microsoft.com/en-us/cli/azure/install-azure-cli) é uma ferramenta multiplataforma escrita em Python para gerenciar e administrar (a maioria dos) recursos do Azure e Entra ID. Ela conecta-se ao Azure e executa comandos administrativos via linha de comando ou scripts.
|
||||
|
||||
Siga este link para as [**instruções de instalação¡**](https://learn.microsoft.com/en-us/cli/azure/install-azure-cli#install).
|
||||
Siga este link para as [**installation instructions¡**](https://learn.microsoft.com/en-us/cli/azure/install-azure-cli#install).
|
||||
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||||
Os comandos na Azure CLI são estruturados usando um padrão de: `az <serviço> <ação> <parâmetros>`
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Os comandos no Azure CLI são estruturados seguindo o padrão: `az <service> <action> <parameters>`
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#### Debug | MitM az cli
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#### Depuração | MitM az cli
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Usando o parâmetro **`--debug`** é possível ver todas as requisições que a ferramenta **`az`** está enviando:
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```bash
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az account management-group list --output table --debug
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||||
```
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||||
Para fazer um **MitM** na ferramenta e **verificar todas as requisições** que ela está enviando manualmente, você pode fazer:
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Para fazer um **MitM** na ferramenta e **check all the requests** que ela está enviando manualmente, você pode:
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{{#tabs }}
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{{#tab name="Bash" }}
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@@ -106,11 +106,11 @@ $env:HTTP_PROXY="http://127.0.0.1:8080"
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||||
### Az PowerShell
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||||
Azure PowerShell é um módulo com cmdlets para gerenciar recursos do Azure diretamente da linha de comando do PowerShell.
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||||
Azure PowerShell é um módulo com cmdlets para gerenciar recursos do Azure diretamente a partir da linha de comando do PowerShell.
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||||
Siga este link para as [**instruções de instalação**](https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/azure/install-azure-powershell).
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||||
Siga este link para as [**installation instructions**](https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/azure/install-azure-powershell).
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||||
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||||
Os comandos no Módulo AZ do Azure PowerShell são estruturados como: `<Action>-Az<Service> <parameters>`
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||||
Os comandos no Azure PowerShell AZ Module são estruturados assim: `<Action>-Az<Service> <parameters>`
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#### Debug | MitM Az PowerShell
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@@ -118,36 +118,37 @@ Usando o parâmetro **`-Debug`** é possível ver todas as requisições que a f
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```bash
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Get-AzResourceGroup -Debug
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```
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Para fazer um **MitM** na ferramenta e **verificar todas as requisições** que ela está enviando manualmente, você pode definir as variáveis de ambiente `HTTPS_PROXY` e `HTTP_PROXY` de acordo com a [**docs**](https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/azure/az-powershell-proxy).
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||||
Para realizar um **MitM** na ferramenta e **ver manualmente todas as requisições** que ela está enviando, você pode definir as variáveis de ambiente `HTTPS_PROXY` e `HTTP_PROXY` de acordo com a [**docs**](https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/azure/az-powershell-proxy).
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||||
### Microsoft Graph PowerShell
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||||
Microsoft Graph PowerShell é um SDK multiplataforma que permite o acesso a todas as APIs do Microsoft Graph, incluindo serviços como SharePoint, Exchange e Outlook, usando um único endpoint. Ele suporta PowerShell 7+, autenticação moderna via MSAL, identidades externas e consultas avançadas. Com foco no acesso de menor privilégio, garante operações seguras e recebe atualizações regulares para alinhar-se com os últimos recursos da API do Microsoft Graph.
|
||||
Microsoft Graph PowerShell é um SDK multiplataforma que possibilita o acesso a todas as Microsoft Graph APIs, incluindo serviços como SharePoint, Exchange e Outlook, usando um único endpoint. Suporta PowerShell 7+, autenticação moderna via MSAL, identidades externas e consultas avançadas. Com foco no princípio do menor privilégio, assegura operações seguras e recebe atualizações regulares para alinhar-se com os recursos mais recentes da Microsoft Graph API.
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||||
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||||
Siga este link para as [**instruções de instalação**](https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/microsoftgraph/installation).
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||||
Follow this link for the [**installation instructions**](https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/microsoftgraph/installation).
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||||
Os comandos no Microsoft Graph PowerShell são estruturados como: `<Action>-Mg<Service> <parameters>`
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||||
Commands in Microsoft Graph PowerShell are structured like: `<Action>-Mg<Service> <parameters>`
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#### Depurar o Microsoft Graph PowerShell
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||||
#### Depuração do Microsoft Graph PowerShell
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||||
Usando o parâmetro **`-Debug`**, é possível ver todas as requisições que a ferramenta está enviando:
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||||
Usando o parâmetro **`-Debug`** é possível ver todas as requisições que a ferramenta está enviando:
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```bash
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||||
Get-MgUser -Debug
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||||
```
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||||
### ~~**AzureAD Powershell**~~
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O módulo Azure Active Directory (AD), agora **obsoleto**, faz parte do Azure PowerShell para gerenciar recursos do Azure AD. Ele fornece cmdlets para tarefas como gerenciar usuários, grupos e registros de aplicativos no Entra ID.
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||||
O módulo Azure Active Directory (AD), agora **descontinuado**, faz parte do Azure PowerShell para gerenciar recursos do Azure AD. Ele fornece cmdlets para tarefas como gerenciar usuários, grupos e application registrations no Entra ID.
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> [!TIP]
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||||
> Isso é substituído pelo Microsoft Graph PowerShell
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||||
> Isso foi substituído por Microsoft Graph PowerShell
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||||
Siga este link para as [**instruções de instalação**](https://www.powershellgallery.com/packages/AzureAD).
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||||
Siga este link para as [**installation instructions**](https://www.powershellgallery.com/packages/AzureAD).
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||||
## Ferramentas de Reconhecimento e Conformidade Automatizadas
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||||
## Automated Recon & Compliance Tools
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### [turbot azure plugins](https://github.com/orgs/turbot/repositories?q=mod-azure)
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O Turbot com steampipe e powerpipe permite coletar informações do Azure e Entra ID e realizar verificações de conformidade e encontrar configurações incorretas. Os módulos do Azure atualmente mais recomendados para execução são:
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Turbot com steampipe e powerpipe permite coletar informações do Azure e Entra ID e executar verificações de conformidade e encontrar misconfigurations. Os módulos Azure atualmente mais recomendados para executar são:
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||||
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||||
- [https://github.com/turbot/steampipe-mod-azure-compliance](https://github.com/turbot/steampipe-mod-azure-compliance)
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||||
- [https://github.com/turbot/steampipe-mod-azure-insights](https://github.com/turbot/steampipe-mod-azure-insights)
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||||
@@ -178,9 +179,9 @@ powerpipe server
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||||
```
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||||
### [Prowler](https://github.com/prowler-cloud/prowler)
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||||
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||||
Prowler é uma ferramenta de segurança Open Source para realizar avaliações de melhores práticas de segurança, auditorias, resposta a incidentes, monitoramento contínuo, endurecimento e prontidão forense em AWS, Azure, Google Cloud e Kubernetes.
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||||
Prowler é uma ferramenta de segurança Open Source para realizar avaliações de melhores práticas de segurança, auditorias, resposta a incidentes, monitoramento contínuo, hardening e forensics readiness para AWS, Azure, Google Cloud e Kubernetes.
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||||
|
||||
Basicamente, permitiria que executássemos centenas de verificações em um ambiente Azure para encontrar configurações de segurança incorretas e reunir os resultados em json (e outros formatos de texto) ou verificá-los na web.
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||||
Basicamente permite executar centenas de verificações em um ambiente Azure para encontrar misconfigurações de segurança e coletar os resultados em json (e outros formatos de texto) ou visualizá-los na web.
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||||
```bash
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||||
# Create a application with Reader role and set the tenant ID, client ID and secret in prowler so it access the app
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||||
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||||
@@ -202,9 +203,9 @@ docker run --rm -e "AZURE_CLIENT_ID=<client-id>" -e "AZURE_TENANT_ID=<tenant-id>
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||||
```
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||||
### [Monkey365](https://github.com/silverhack/monkey365)
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||||
Ele permite realizar revisões de configuração de segurança de assinaturas do Azure e do Microsoft Entra ID automaticamente.
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||||
Permite realizar revisões automáticas de configurações de segurança de assinaturas do Azure e do Microsoft Entra ID.
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||||
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||||
Os relatórios em HTML são armazenados dentro do diretório `./monkey-reports` na pasta do repositório do github.
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||||
Os relatórios HTML são armazenados no diretório `./monkey-reports` dentro da pasta do repositório do github.
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||||
```bash
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||||
git clone https://github.com/silverhack/monkey365
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||||
Get-ChildItem -Recurse monkey365 | Unblock-File
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||||
@@ -225,7 +226,7 @@ Invoke-Monkey365 -TenantId <tenant-id> -ClientId <client-id> -ClientSecret $Secu
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||||
```
|
||||
### [ScoutSuite](https://github.com/nccgroup/ScoutSuite)
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||||
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||||
O Scout Suite coleta dados de configuração para inspeção manual e destaca áreas de risco. É uma ferramenta de auditoria de segurança multi-cloud, que permite a avaliação da postura de segurança de ambientes em nuvem.
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||||
ScoutSuite reúne dados de configuração para inspeção manual e destaca áreas de risco. É uma ferramenta de auditoria de segurança multi-cloud que permite a avaliação da postura de segurança de ambientes na nuvem.
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||||
```bash
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||||
virtualenv -p python3 venv
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||||
source venv/bin/activate
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||||
@@ -241,14 +242,14 @@ python scout.py azure --cli
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||||
```
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||||
### [Azure-MG-Sub-Governance-Reporting](https://github.com/JulianHayward/Azure-MG-Sub-Governance-Reporting)
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||||
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||||
É um script do powershell que ajuda você a **visualizar todos os recursos e permissões dentro de um Grupo de Gerenciamento e do tenant Entra ID** e encontrar configurações de segurança incorretas.
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||||
É um powershell script que ajuda a **visualizar todos os recursos e permissões dentro de um Management Group e do Entra ID** tenant e a encontrar misconfigurações de segurança.
|
||||
|
||||
Funciona usando o módulo Az PowerShell, então qualquer autenticação suportada por esta ferramenta é suportada pela ferramenta.
|
||||
Ele funciona usando o Az PowerShell module, então qualquer autenticação suportada por esta ferramenta é suportada pela ferramenta.
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||||
```bash
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||||
import-module Az
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||||
.\AzGovVizParallel.ps1 -ManagementGroupId <management-group-id> [-SubscriptionIdWhitelist <subscription-id>]
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||||
```
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||||
## Ferramentas de Pós-Exploração Automatizadas
|
||||
## Ferramentas automatizadas de pós-exploração
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||||
|
||||
### [**ROADRecon**](https://github.com/dirkjanm/ROADtools)
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||||
|
||||
@@ -264,20 +265,89 @@ roadrecon gather
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||||
roadrecon gui
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||||
```
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||||
### [**AzureHound**](https://github.com/BloodHoundAD/AzureHound)
|
||||
```bash
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||||
# Launch AzureHound
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||||
## Login with app secret
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||||
azurehound -a "<client-id>" -s "<secret>" --tenant "<tenant-id>" list -o ./output.json
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||||
## Login with user creds
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||||
azurehound -u "<user-email>" -p "<password>" --tenant "<tenant-id>" list -o ./output.json
|
||||
```
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||||
Inicie a **BloodHound** web com **`curl -L https://ghst.ly/getbhce | docker compose -f - up`** e importe o arquivo `output.json`.
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||||
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||||
Em seguida, na aba **EXPLORE**, na seção **CYPHER**, você pode ver um ícone de **pasta** que contém consultas pré-construídas.
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||||
AzureHound é o coletor do BloodHound para Microsoft Entra ID e Azure. É um único binário Go estático para Windows/Linux/macOS que se comunica diretamente com:
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||||
- Microsoft Graph (Entra ID directory, M365) e
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||||
- Azure Resource Manager (ARM) control plane (subscriptions, resource groups, compute, storage, key vault, app services, AKS, etc.)
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||||
Principais características
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- Executa de qualquer lugar na internet pública contra as APIs do tenant (não requer acesso à rede interna)
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||||
- Gera JSON para ingestão pelo BloodHound CE para visualizar caminhos de ataque através de identidades e recursos na nuvem
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||||
- User-Agent padrão observado: azurehound/v2.x.x
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||||
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||||
Opções de autenticação
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||||
- Nome de usuário + senha: -u <upn> -p <password>
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||||
- Refresh token: --refresh-token <rt>
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||||
- JSON Web Token (token de acesso): --jwt <jwt>
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||||
- Segredo do service principal: -a <appId> -s <secret>
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||||
- Certificado do service principal: -a <appId> --cert <cert.pem> --key <key.pem> [--keypass <pass>]
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||||
Exemplos
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```bash
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||||
# Full tenant collection to file using different auth flows
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## User creds
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||||
azurehound list -u "<user>@<tenant>" -p "<pass>" -t "<tenant-id|domain>" -o ./output.json
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||||
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||||
## Use an access token (JWT) from az cli for Graph
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||||
JWT=$(az account get-access-token --resource https://graph.microsoft.com -o tsv --query accessToken)
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||||
azurehound list --jwt "$JWT" -t "<tenant-id>" -o ./output.json
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||||
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||||
## Use a refresh token (e.g., from device code flow)
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||||
azurehound list --refresh-token "<refresh_token>" -t "<tenant-id>" -o ./output.json
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||||
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||||
## Service principal secret
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||||
azurehound list -a "<client-id>" -s "<secret>" -t "<tenant-id>" -o ./output.json
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||||
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||||
## Service principal certificate
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||||
azurehound list -a "<client-id>" --cert "/path/cert.pem" --key "/path/key.pem" -t "<tenant-id>" -o ./output.json
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||||
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||||
# Targeted discovery
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||||
azurehound list users -t "<tenant-id>" -o users.json
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||||
azurehound list groups -t "<tenant-id>" -o groups.json
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||||
azurehound list roles -t "<tenant-id>" -o roles.json
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||||
azurehound list role-assignments -t "<tenant-id>" -o role-assignments.json
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||||
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||||
# Azure resources via ARM
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||||
azurehound list subscriptions -t "<tenant-id>" -o subs.json
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||||
azurehound list resource-groups -t "<tenant-id>" -o rgs.json
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||||
azurehound list virtual-machines -t "<tenant-id>" -o vms.json
|
||||
azurehound list key-vaults -t "<tenant-id>" -o kv.json
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||||
azurehound list storage-accounts -t "<tenant-id>" -o sa.json
|
||||
azurehound list storage-containers -t "<tenant-id>" -o containers.json
|
||||
azurehound list web-apps -t "<tenant-id>" -o webapps.json
|
||||
azurehound list function-apps -t "<tenant-id>" -o funcapps.json
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||||
```
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||||
What gets queried
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||||
- Graph endpoints (examples):
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||||
- /v1.0/organization, /v1.0/users, /v1.0/groups, /v1.0/roleManagement/directory/roleDefinitions, directoryRoles, owners/members
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||||
- ARM endpoints (examples):
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||||
- management.azure.com/subscriptions/.../providers/Microsoft.Storage/storageAccounts
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||||
- .../Microsoft.KeyVault/vaults, .../Microsoft.Compute/virtualMachines, .../Microsoft.Web/sites, .../Microsoft.ContainerService/managedClusters
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||||
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||||
Preflight behavior and endpoints
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||||
- Cada azurehound list <object> normalmente executa estas chamadas de teste antes da enumeração:
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||||
1) Plataforma de identidade: login.microsoftonline.com
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||||
2) Graph: GET https://graph.microsoft.com/v1.0/organization
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||||
3) ARM: GET https://management.azure.com/subscriptions?api-version=...
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||||
- As base URLs do ambiente cloud diferem para Government/China/Germany. Veja constants/environments.go no repositório.
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||||
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||||
ARM-heavy objects (less visible in Activity/Resource logs)
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||||
- A lista abaixo foca predominantemente em leituras do plano de controle ARM: automation-accounts, container-registries, function-apps, key-vaults, logic-apps, managed-clusters, management-groups, resource-groups, storage-accounts, storage-containers, virtual-machines, vm-scale-sets, web-apps.
|
||||
- Essas operações GET/list normalmente não são gravadas em Activity Logs; leituras do data-plane (p.ex., *.blob.core.windows.net, *.vault.azure.net) são cobertas por Diagnostic Settings no nível do recurso.
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||||
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||||
OPSEC and logging notes
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||||
- Microsoft Graph Activity Logs não estão habilitados por padrão; habilite e exporte para um SIEM para obter visibilidade das chamadas Graph. Espere o preflight GET /v1.0/organization do Graph com UA azurehound/v2.x.x.
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||||
- Os non-interactive sign-in logs do Entra ID registram a autenticação da plataforma de identidade (login.microsoftonline.com) usada pelo AzureHound.
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||||
- Operações de leitura/list do plano de controle ARM não são registradas em Activity Logs; muitas operações azurehound list contra recursos não aparecerão lá. Somente o logging do data-plane (via Diagnostic Settings) capturará leituras para endpoints de serviço.
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||||
- Defender XDR GraphApiAuditEvents (preview) pode expor chamadas Graph e identificadores de token, mas pode não incluir UserAgent e ter retenção limitada.
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||||
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||||
Tip: Ao enumerar caminhos de privilégio, exporte users, groups, roles e role assignments, depois importe no BloodHound e use consultas cypher pré-construídas para evidenciar Global Administrator/Privileged Role Administrator e escalonamento transitivo via nested groups e RBAC assignments.
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||||
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||||
Launch the BloodHound web with `curl -L https://ghst.ly/getbhce | docker compose -f - up` and import the `output.json` file. Then, in the EXPLORE tab, in the CYPHER section you can see a folder icon that contains pre-built queries.
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||||
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||||
### [**MicroBurst**](https://github.com/NetSPI/MicroBurst)
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MicroBurst inclui funções e scripts que suportam a descoberta de Serviços Azure, auditoria de configurações fracas e ações de pós-exploração, como extração de credenciais. É destinado a ser usado durante testes de penetração onde o Azure está em uso.
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||||
MicroBurst includes functions and scripts that support Azure Services discovery, weak configuration auditing, and post exploitation actions such as credential dumping. It is intended to be used during penetration tests where Azure is in use.
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||||
```bash
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||||
Import-Module .\MicroBurst.psm1
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||||
Import-Module .\Get-AzureDomainInfo.ps1
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||||
@@ -285,9 +355,9 @@ Get-AzureDomainInfo -folder MicroBurst -Verbose
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||||
```
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||||
### [**PowerZure**](https://github.com/hausec/PowerZure)
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||||
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||||
PowerZure foi criado a partir da necessidade de um framework que possa realizar tanto reconhecimento quanto exploração do Azure, EntraID e os recursos associados.
|
||||
PowerZure foi criado a partir da necessidade de um framework que possa tanto realizar reconhecimento quanto exploração do Azure, EntraID e dos recursos associados.
|
||||
|
||||
Ele usa o módulo **Az PowerShell**, portanto, qualquer autenticação suportada por esta ferramenta é suportada pela ferramenta.
|
||||
Ele usa o módulo **Az PowerShell**, portanto qualquer autenticação suportada por esse módulo é suportada pela ferramenta.
|
||||
```bash
|
||||
# Login
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||||
Import-Module Az
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||||
@@ -318,7 +388,7 @@ Invoke-AzureRunCommand -Command <command> -VMName <vmname>
|
||||
```
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||||
### [**GraphRunner**](https://github.com/dafthack/GraphRunner/wiki/Invoke%E2%80%90GraphRunner)
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||||
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||||
GraphRunner é um conjunto de ferramentas de pós-exploração para interagir com a Microsoft Graph API. Ele fornece várias ferramentas para realizar reconhecimento, persistência e pilhagem de dados de uma conta Microsoft Entra ID (Azure AD).
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||||
GraphRunner é um conjunto de ferramentas de post-exploitation para interagir com o Microsoft Graph API. Ele fornece várias ferramentas para realizar reconnaissance, persistence e pillaging de dados de uma conta Microsoft Entra ID (Azure AD).
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||||
```bash
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||||
#A good place to start is to authenticate with the Get-GraphTokens module. This module will launch a device-code login, allowing you to authenticate the session from a browser session. Access and refresh tokens will be written to the global $tokens variable. To use them with other GraphRunner modules use the Tokens flag (Example. Invoke-DumpApps -Tokens $tokens)
|
||||
Import-Module .\GraphRunner.ps1
|
||||
@@ -362,9 +432,9 @@ Invoke-GraphRunner -Tokens $tokens
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||||
```
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||||
### [Stormspotter](https://github.com/Azure/Stormspotter)
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||||
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||||
Stormspotter cria um “gráfico de ataque” dos recursos em uma assinatura Azure. Ele permite que equipes vermelhas e pentesters visualizem a superfície de ataque e as oportunidades de pivô dentro de um inquilino, e potencializa seus defensores para rapidamente se orientar e priorizar o trabalho de resposta a incidentes.
|
||||
Stormspotter cria um “attack graph” dos recursos em uma assinatura do Azure. Permite que red teams e pentesters visualizem a attack surface e oportunidades de pivot dentro de um tenant, e impulsiona seus defenders a se orientar e priorizar rapidamente o trabalho de incident response.
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||||
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||||
**Infelizmente, parece estar desatualizado**.
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||||
**Infelizmente, parece não mantido**.
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||||
```bash
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||||
# Start Backend
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||||
cd stormspotter\backend\
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||||
@@ -382,4 +452,13 @@ az login -u test@corp.onmicrosoft.com -p Welcome2022!
|
||||
python stormspotter\stormcollector\sscollector.pyz cli
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||||
# This will generate a .zip file to upload in the frontend (127.0.0.1:9091)
|
||||
```
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||||
## Referências
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||||
- [Cloud Discovery With AzureHound (Unit 42)](https://unit42.paloaltonetworks.com/threat-actor-misuse-of-azurehound/)
|
||||
- [AzureHound repository](https://github.com/SpecterOps/AzureHound)
|
||||
- [BloodHound repository](https://github.com/SpecterOps/BloodHound)
|
||||
- [AzureHound Community Edition Flags](https://bloodhound.specterops.io/collect-data/ce-collection/azurehound-flags)
|
||||
- [AzureHound constants/environments.go](https://github.com/SpecterOps/AzureHound/blob/main/constants/environments.go)
|
||||
- [AzureHound client/storage_accounts.go](https://github.com/SpecterOps/AzureHound/blob/main/client/storage_accounts.go)
|
||||
- [AzureHound client/roles.go](https://github.com/SpecterOps/AzureHound/blob/main/client/roles.go)
|
||||
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||||
{{#include ../../banners/hacktricks-training.md}}
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||||
@@ -1,54 +1,63 @@
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||||
# Az - Monitoring
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||||
# Az - Monitoramento
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||||
{{#include ../../../banners/hacktricks-training.md}}
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## Entra ID - Logs
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## Entra ID - Registros
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Existem 3 tipos de logs disponíveis no Entra ID:
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- **Sign-in Logs**: Os logs de sign-in documentam cada tentativa de autenticação, seja bem-sucedida ou falhada. Eles oferecem detalhes como endereços IP, localizações, informações do dispositivo e políticas de acesso condicional aplicadas, que são essenciais para monitorar a atividade do usuário e detectar comportamentos de login suspeitos ou potenciais ameaças à segurança.
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||||
- **Audit Logs**: Os logs de auditoria fornecem um registro de todas as alterações feitas dentro do seu ambiente Entra ID. Eles capturam atualizações de usuários, grupos, funções ou políticas, por exemplo. Esses logs são vitais para investigações de conformidade e segurança, pois permitem que você revise quem fez qual alteração e quando.
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||||
- **Provisioning Logs**: Os logs de provisionamento fornecem informações sobre usuários provisionados em seu tenant através de um serviço de terceiros (como diretórios locais ou aplicações SaaS). Esses logs ajudam você a entender como as informações de identidade são sincronizadas.
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||||
- **Sign-in Logs**: Os sign-in logs documentam toda tentativa de autenticação, bem-sucedida ou falha. Eles oferecem detalhes como endereços IP, localizações, informações do dispositivo e políticas de acesso condicional aplicadas, que são essenciais para monitorar a atividade do usuário e detectar comportamentos de login suspeitos ou potenciais ameaças à segurança.
|
||||
- **Audit Logs**: Os audit logs fornecem um registro de todas as alterações feitas no seu ambiente Entra ID. Capturam atualizações em usuários, grupos, roles ou políticas, por exemplo. Esses logs são vitais para conformidade e investigações de segurança, pois permitem revisar quem fez qual alteração e quando.
|
||||
- **Provisioning Logs**: Os provisioning logs fornecem informações sobre usuários provisionados no seu tenant através de um serviço de terceiros (como diretórios on‑premises ou aplicações SaaS). Esses logs ajudam a entender como a informação de identidade é sincronizada.
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> [!WARNING]
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||||
> Observe que esses logs são armazenados apenas por **7 dias** na versão gratuita, **30 dias** na versão P1/P2 e 60 dias adicionais em sinais de segurança para atividades de sign-in arriscadas. No entanto, nem mesmo um administrador global seria capaz de **modificá-los ou excluí-los antes**.
|
||||
> Note que esses logs são armazenados por apenas **7 dias** na versão gratuita, **30 dias** nas versões P1/P2 e 60 dias adicionais em security signals para atividade de signin arriscada. No entanto, nem mesmo um global admin seria capaz de **modificá‑los ou deletá‑los antes**.
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||||
## Entra ID - Log Systems
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## Entra ID - Sistemas de Log
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||||
- **Diagnostic Settings**: Uma configuração de diagnóstico especifica uma lista de categorias de logs de plataforma e/ou métricas que você deseja coletar de um recurso, e um ou mais destinos para os quais você os transmitirá. Ocorrerão cobranças normais de uso para o destino. Saiba mais sobre as diferentes categorias de logs e o conteúdo desses logs.
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- **Diagnostic Settings**: Um diagnostic setting especifica uma lista de categorias de platform logs e/ou métricas que você deseja coletar de um recurso, e um ou mais destinos para os quais você irá enviá‑los. Tarifas normais de uso para o destino ocorrerão. Saiba mais sobre as diferentes categorias de log e o conteúdo desses logs.
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- **Destinations**:
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- **Analytics Workspace**: Investigação através do Azure Log Analytics e criação de alertas.
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- **Storage account**: Análise estática e backup.
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- **Event hub**: Transmitir dados para sistemas externos como SIEMs de terceiros.
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- **Monitor partner solutions**: Integrações especiais entre o Azure Monitor e outras plataformas de monitoramento que não são da Microsoft.
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- **Workbooks**: Workbooks combinam texto, consultas de log, métricas e parâmetros em relatórios interativos ricos.
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- **Usage & Insights**: Útil para ver as atividades mais comuns no Entra ID.
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- **Analytics Workspace**: Investigation through Azure Log Analytics and create alerts.
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- **Storage account**: Static análysis e backup.
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- **Event hub**: Stream data to external systems like third-party SIEMs.
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- **Monitor partner solutions**: Integrações especiais entre Azure Monitor e outras plataformas de monitoramento não‑Microsoft.
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- **Workbooks**: Workbooks combinam texto, log queries, métricas e parâmetros em relatórios interativos e ricos.
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- **Usage & Insights**: Útil para ver as atividades mais comuns no Entra ID
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## Azure Monitor
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Estas são as principais características do Azure Monitor:
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Estas são as principais funcionalidades do Azure Monitor:
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- **Activity Logs**: Os logs de atividade do Azure capturam eventos e operações de gerenciamento em nível de assinatura, fornecendo uma visão geral das mudanças e ações realizadas em seus recursos.
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- **Activily logs** não podem ser modificados ou excluídos.
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- **Change Analysis**: A Análise de Mudanças detecta e visualiza automaticamente mudanças de configuração e estado em seus recursos do Azure para ajudar a diagnosticar problemas e rastrear modificações ao longo do tempo.
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- **Alerts**: Alertas do Azure Monitor são notificações automatizadas acionadas quando condições ou limites especificados são atendidos em seu ambiente Azure.
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- **Workbooks**: Workbooks são painéis interativos e personalizáveis dentro do Azure Monitor que permitem combinar e visualizar dados de várias fontes para uma análise abrangente.
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- **Investigator**: O Investigator ajuda você a aprofundar-se nos dados de log e alertas para realizar análises profundas e identificar a causa de incidentes.
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- **Insights**: Insights fornecem análises, métricas de desempenho e recomendações acionáveis (como aquelas no Application Insights ou VM Insights) para ajudar você a monitorar e otimizar a saúde e eficiência de suas aplicações e infraestrutura.
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- **Activity Logs**: Os Azure Activity Logs capturam eventos a nível de subscription e operações de management, proporcionando uma visão geral das alterações e ações realizadas nos seus recursos.
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- **Activity logs** não podem ser modificados ou deletados.
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- **Change Analysis**: Change Analysis detecta e visualiza automaticamente alterações de configuração e estado através dos seus recursos Azure para ajudar a diagnosticar problemas e rastrear modificações ao longo do tempo.
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- **Alerts**: Alerts do Azure Monitor são notificações automatizadas acionadas quando condições ou thresholds especificados são atingidos no seu ambiente Azure.
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- **Workbooks**: Workbooks são dashboards interativos e customizáveis dentro do Azure Monitor que permitem combinar e visualizar dados de várias fontes para uma análise abrangente.
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- **Investigator**: Investigator ajuda a aprofundar dados de logs e alerts para conduzir análises detalhadas e identificar a causa de incidentes.
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- **Insights**: Insights fornecem analytics, métricas de performance e recomendações acionáveis (como as do Application Insights ou VM Insights) para ajudar a monitorar e otimizar a saúde e eficiência das suas aplicações e infraestrutura.
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### Log Analytics Workspaces
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Os workspaces de Log Analytics são repositórios centrais no Azure Monitor onde você pode **coletar, analisar e visualizar dados de log e desempenho** de seus recursos do Azure e ambientes locais. Aqui estão os pontos principais:
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Log Analytics workspaces são repositórios centrais no Azure Monitor onde você pode **coletar, analisar e visualizar dados de logs e performance** dos seus recursos Azure e ambientes on‑premises. Aqui estão os pontos principais:
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- **Centralized Data Storage**: Eles servem como o local central para armazenar logs de diagnóstico, métricas de desempenho e logs personalizados gerados por suas aplicações e serviços.
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- **Powerful Query Capabilities**: Você pode executar consultas usando a Kusto Query Language (KQL) para analisar os dados, gerar insights e solucionar problemas.
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- **Integration with Monitoring Tools**: Os workspaces de Log Analytics se integram com vários serviços do Azure (como Azure Monitor, Azure Sentinel e Application Insights), permitindo que você crie painéis, configure alertas e obtenha uma visão abrangente do seu ambiente.
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- **Centralized Data Storage**: Servem como o local central para armazenar diagnostic logs, métricas de performance e custom logs gerados pelas suas aplicações e serviços.
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- **Powerful Query Capabilities**: Você pode executar queries usando Kusto Query Language (KQL) para analisar os dados, gerar insights e solucionar problemas.
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- **Integration with Monitoring Tools**: Log Analytics workspaces se integram com vários serviços Azure (como Azure Monitor, Azure Sentinel, e Application Insights) permitindo criar dashboards, configurar alerts e obter uma visão abrangente do seu ambiente.
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Em resumo, um workspace de Log Analytics é essencial para monitoramento avançado, solução de problemas e análise de segurança no Azure.
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Em resumo, um Log Analytics workspace é essencial para monitoramento avançado, troubleshooting e análise de segurança no Azure.
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Você pode configurar um recurso para enviar dados para um workspace de análise a partir das **configurações de diagnóstico** do recurso.
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Você pode configurar um recurso para enviar dados para um analytics workspace a partir das **diagnostic settings** do recurso.
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## Enumeration
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## Graph vs ARM logging visibility (útil para OPSEC/hunting)
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- Microsoft Graph Activity Logs não estão habilitados por padrão. Habilite e exporte-os (Event Hubs/Log Analytics/SIEM) para ver chamadas de leitura do Graph. Ferramentas como AzureHound realizam um preflight GET para /v1.0/organization que aparecerá aqui; UA padrão observado: azurehound/v2.x.x.
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- Entra ID non-interactive sign-in logs registram a plataforma de identidade de autenticação (login.microsoftonline.<tld>) usada por scripts/ferramentas.
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- ARM control-plane read/list (HTTP GET) operations geralmente não são escritas nos Activity Logs. A visibilidade de operações de leitura vem dos Diagnostic Settings de recurso para endpoints data‑plane apenas (por exemplo, *.blob.core.windows.net, *.vault.azure.net) e não das chamadas ARM control‑plane para management.azure.<tld>.
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- Microsoft Defender XDR Advanced Hunting GraphApiAuditEvents (preview) pode expor chamadas Graph e identificadores de token, mas pode omitir UserAgent e tem retenção padrão limitada.
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Ao caçar por AzureHound, correlacione os sign‑in logs do Entra com os Graph Activity Logs pelo session ID, IP, user/object IDs, e procure por rajadas de requisições Graph além de chamadas de management ARM que não tenham cobertura no Activity Log.
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## Enumeração
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### Entra ID
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```bash
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@@ -101,4 +110,7 @@ az monitor log-analytics workspace list --output table
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az monitor metrics alert list --output table
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az monitor activity-log alert list --output table
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```
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## Referências
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- [Descoberta na Nuvem com AzureHound (Unit 42)](https://unit42.paloaltonetworks.com/threat-actor-misuse-of-azurehound/)
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Reference in New Issue
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