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@@ -19,12 +19,12 @@ AWS CloudTrail **आपके AWS वातावरण के भीतर ग
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- अनुरोध पैरामीटर: `requestParameters`
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- प्रतिक्रिया तत्व: `responseElements`
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घटनाएँ **लगभग हर 5 मिनट में एक JSON फ़ाइल में एक नए लॉग फ़ाइल में लिखी जाती हैं**, इन्हें CloudTrail द्वारा रखा जाता है और अंततः, लॉग फ़ाइलें **लगभग 15 मिनट बाद S3 में भेजी जाती हैं।**\
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घटनाएँ **लगभग हर 5 मिनट में एक JSON फ़ाइल में एक नए लॉग फ़ाइल में लिखी जाती हैं**, इन्हें CloudTrail द्वारा रखा जाता है और अंततः, लॉग फ़ाइलें **लगभग 15 मिनट बाद S3 में वितरित की जाती हैं।**\
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CloudTrail के लॉग को **खातों और क्षेत्रों के बीच समेकित किया जा सकता है।**\
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CloudTrail **लॉग फ़ाइल की अखंडता का उपयोग करने की अनुमति देता है ताकि आप यह सत्यापित कर सकें कि आपकी लॉग फ़ाइलें CloudTrail द्वारा आपको भेजे जाने के बाद अपरिवर्तित रही हैं।** यह लॉग के अंदर एक डाइजेस्ट फ़ाइल में SHA-256 हैश बनाता है। नए लॉग का sha-256 हैश हर घंटे बनाया जाता है।\
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CloudTrail **लॉग फ़ाइल की अखंडता का उपयोग करने की अनुमति देता है ताकि आप यह सत्यापित कर सकें कि आपकी लॉग फ़ाइलें तब से अपरिवर्तित रही हैं जब से CloudTrail ने उन्हें आपको वितरित किया।** यह लॉग के अंदर एक डाइजेस्ट फ़ाइल में SHA-256 हैश बनाता है। नए लॉग का sha-256 हैश हर घंटे बनाया जाता है।\
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जब एक ट्रेल बनाया जाता है, तो इवेंट चयनकर्ता आपको लॉग करने के लिए ट्रेल को इंगित करने की अनुमति देंगे: प्रबंधन, डेटा या अंतर्दृष्टि घटनाएँ।
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लॉग एक S3 बकेट में सहेजे जाते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से सर्वर साइड एन्क्रिप्शन का उपयोग किया जाता है (SSE-S3) इसलिए AWS उन लोगों के लिए सामग्री को डिक्रिप्ट करेगा जिनके पास इसका एक्सेस है, लेकिन अतिरिक्त सुरक्षा के लिए आप KMS और अपनी स्वयं की कुंजियों के साथ SSE का उपयोग कर सकते हैं।
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लॉग एक S3 बकेट में सहेजे जाते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से सर्वर साइड एन्क्रिप्शन का उपयोग किया जाता है (SSE-S3) ताकि AWS उन लोगों के लिए सामग्री को डिक्रिप्ट करेगा जिनके पास इसका एक्सेस है, लेकिन अतिरिक्त सुरक्षा के लिए आप KMS और अपनी स्वयं की कुंजियों के साथ SSE का उपयोग कर सकते हैं।
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लॉग एक **S3 बकेट में इस नाम प्रारूप के साथ संग्रहीत होते हैं**:
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@@ -44,14 +44,14 @@ CloudTrail **लॉग फ़ाइल की अखंडता का उप
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### कई खातों से लॉग समेकित करना
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- उस AWS खाते में एक ट्रेल बनाएं जहाँ आप लॉग फ़ाइलें भेजी जाना चाहते हैं
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- उस AWS खाते में एक ट्रेल बनाएं जहाँ आप लॉग फ़ाइलें वितरित करना चाहते हैं
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- गंतव्य S3 बकेट पर अनुमतियाँ लागू करें जो CloudTrail के लिए क्रॉस-खाता एक्सेस की अनुमति देती हैं और प्रत्येक AWS खाते को अनुमति दें जिसे एक्सेस की आवश्यकता है
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- अन्य AWS खातों में एक नया ट्रेल बनाएं और चरण 1 में बनाए गए बकेट का उपयोग करने का चयन करें
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हालांकि, भले ही आप सभी लॉग को एक ही S3 बकेट में सहेज सकते हैं, आप एक ही AWS खाते से संबंधित CloudWatch लॉग में कई खातों से CloudTrail लॉग को समेकित नहीं कर सकते।
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> [!CAUTION]
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> याद रखें कि एक खाते में **विभिन्न ट्रेल्स** हो सकते हैं जो CloudTrail **सक्षम** हैं और विभिन्न बकेट में समान (या विभिन्न) लॉग को स्टोर कर सकते हैं।
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> याद रखें कि एक खाते में **विभिन्न ट्रेल्स** हो सकते हैं जो CloudTrail **सक्षम** हैं, जो विभिन्न बकेट में समान (या विभिन्न) लॉग को संग्रहीत करते हैं।
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### सभी संगठन खातों से 1 में CloudTrail
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@@ -59,21 +59,21 @@ CloudTrail **लॉग फ़ाइल की अखंडता का उप
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<figure><img src="../../../../images/image (200).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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इस तरह आप सभी खातों के सभी क्षेत्रों में CloudTrail को आसानी से कॉन्फ़िगर कर सकते हैं और लॉग को 1 खाते में केंद्रीकृत कर सकते हैं (जिसे आपको सुरक्षित करना चाहिए)।
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इस तरह आप सभी खातों के सभी क्षेत्रों में CloudTrail को आसानी से कॉन्फ़िगर कर सकते हैं और 1 खाते में लॉग को केंद्रीकृत कर सकते हैं (जिसे आपको सुरक्षित करना चाहिए)।
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### लॉग फ़ाइलों की जांच
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आप यह जांच सकते हैं कि लॉग में कोई परिवर्तन नहीं हुआ है।
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आप यह जांच सकते हैं कि लॉग में परिवर्तन नहीं किया गया है।
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```javascript
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aws cloudtrail validate-logs --trail-arn <trailARN> --start-time <start-time> [--end-time <end-time>] [--s3-bucket <bucket-name>] [--s3-prefix <prefix>] [--verbose]
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```
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### Logs to CloudWatch
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**CloudTrail स्वचालित रूप से लॉग को CloudWatch में भेज सकता है ताकि आप संदिग्ध गतिविधियों के प्रदर्शन पर चेतावनी देने वाले अलर्ट सेट कर सकें।**\
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ध्यान दें कि CloudTrail को CloudWatch में लॉग भेजने की अनुमति देने के लिए एक **भूमिका** बनाई जानी चाहिए जो उस क्रिया की अनुमति देती है। यदि संभव हो, तो इन क्रियाओं को करने के लिए AWS डिफ़ॉल्ट भूमिका का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है। यह भूमिका CloudTrail को अनुमति देगी:
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ध्यान दें कि CloudTrail को CloudWatch में लॉग भेजने की अनुमति देने के लिए एक **भूमिका** बनाई जानी चाहिए जो उस क्रिया की अनुमति देती है। यदि संभव हो, तो इन क्रियाओं को करने के लिए AWS की डिफ़ॉल्ट भूमिका का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है। यह भूमिका CloudTrail को अनुमति देगी:
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- CreateLogStream: यह CloudWatch Logs लॉग स्ट्रीम बनाने की अनुमति देता है
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- PutLogEvents: CloudTrail लॉग को CloudWatch Logs लॉग स्ट्रीम में वितरित करें
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- PutLogEvents: CloudTrail लॉग को CloudWatch Logs लॉग स्ट्रीम में भेजता है
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### Event History
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@@ -83,20 +83,20 @@ CloudTrail Event History आपको एक तालिका में रि
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### Insights
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**CloudTrail Insights** स्वचालित रूप से **लिखित प्रबंधन घटनाओं का विश्लेषण** करता है जो CloudTrail ट्रेल्स से आती हैं और आपको **असामान्य गतिविधि** के बारे में **चेतावनी** देता है। उदाहरण के लिए, यदि `TerminateInstance` घटनाओं में वृद्धि होती है जो स्थापित बुनियादी रेखाओं से भिन्न होती है, तो आप इसे एक Insight घटना के रूप में देखेंगे। ये घटनाएँ **असामान्य API गतिविधि को ढूंढना और प्रतिक्रिया देना पहले से कहीं अधिक आसान बनाती हैं**।
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**CloudTrail Insights** स्वचालित रूप से **लिखित प्रबंधन घटनाओं का विश्लेषण** करता है जो CloudTrail ट्रेल से आती हैं और आपको **असामान्य गतिविधि** के बारे में **चेतावनी** देता है। उदाहरण के लिए, यदि `TerminateInstance` घटनाओं में वृद्धि होती है जो स्थापित बुनियादी रेखाओं से भिन्न होती है, तो आप इसे एक Insight घटना के रूप में देखेंगे। ये घटनाएँ **असामान्य API गतिविधि को ढूंढना और प्रतिक्रिया देना पहले से कहीं अधिक आसान बनाती हैं**।
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Insights उसी बकेट में CloudTrail लॉग के साथ संग्रहीत होते हैं: `BucketName/AWSLogs/AccountID/CloudTrail-Insight`
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### Security
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| CloudTrail Log File Integrity | <ul><li>जांचें कि क्या लॉग में छेड़छाड़ की गई है (संशोधित या हटाए गए)</li><li><p>डाइजेस्ट फ़ाइलों का उपयोग करता है (प्रत्येक फ़ाइल के लिए हैश बनाएं)</p><ul><li>SHA-256 हैशिंग</li><li>डिजिटल हस्ताक्षर के लिए SHA-256 के साथ RSA</li><li>प्राइवेट की अमेज़न के पास है</li></ul></li><li>डाइजेस्ट फ़ाइल बनाने में 1 घंटा लगता है (हर घंटे के शुरू में किया जाता है)</li></ul> |
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| Control Name | Implementation Details |
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| ------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
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| CloudTrail Log File Integrity | <ul><li>जांचें कि क्या लॉग में छेड़छाड़ की गई है (संशोधित या हटाए गए)</li><li><p>डाइजेस्ट फ़ाइलों का उपयोग करता है (प्रत्येक फ़ाइल के लिए हैश बनाएं)</p><ul><li>SHA-256 हैशिंग</li><li>डिजिटल हस्ताक्षर के लिए SHA-256 के साथ RSA</li><li>प्राइवेट की अमेज़न के पास है</li></ul></li><li>डाइजेस्ट फ़ाइल बनाने में 1 घंटा लगता है (हर घंटे के शुरू में किया जाता है)</li></ul> |
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| Stop unauthorized access | <ul><li><p>IAM नीतियों और S3 बकेट नीतियों का उपयोग करें</p><ul><li>सुरक्षा टीम —> व्यवस्थापक पहुंच</li><li>ऑडिटर्स —> केवल पढ़ने की पहुंच</li></ul></li><li>लॉग को एन्क्रिप्ट करने के लिए SSE-S3/SSE-KMS का उपयोग करें</li></ul> |
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| Prevent log files from being deleted | <ul><li>IAM और बकेट नीतियों के साथ हटाने की पहुंच को प्रतिबंधित करें</li><li>S3 MFA हटाने के लिए कॉन्फ़िगर करें</li><li>लॉग फ़ाइल सत्यापन के साथ मान्य करें</li></ul> |
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| Prevent log files from being deleted | <ul><li>IAM और बकेट नीतियों के साथ हटाने की पहुंच को प्रतिबंधित करें</li><li>S3 MFA हटाने के लिए कॉन्फ़िगर करें</li><li>लॉग फ़ाइल सत्यापन के साथ सत्यापित करें</li></ul> |
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## Access Advisor
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AWS Access Advisor अंतिम 400 दिनों के AWS **CloudTrail लॉग पर निर्भर करता है ताकि इसके अंतर्दृष्टि एकत्र की जा सकें**। CloudTrail AWS API कॉल और संबंधित घटनाओं का एक इतिहास कैप्चर करता है जो AWS खाते में की गई हैं। Access Advisor इस डेटा का उपयोग **यह दिखाने के लिए करता है कि सेवाओं को अंतिम बार कब एक्सेस किया गया था**। CloudTrail लॉग का विश्लेषण करके, Access Advisor यह निर्धारित कर सकता है कि किसी IAM उपयोगकर्ता या भूमिका ने कौन सी AWS सेवाओं का उपयोग किया है और वह एक्सेस कब हुआ। यह AWS प्रशासकों को **अनुमतियों को परिष्कृत करने** के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद करता है, क्योंकि वे उन सेवाओं की पहचान कर सकते हैं जिन्हें लंबे समय तक एक्सेस नहीं किया गया है और संभावित रूप से वास्तविक उपयोग पैटर्न के आधार पर अत्यधिक व्यापक अनुमतियों को कम कर सकते हैं।
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AWS Access Advisor अंतिम 400 दिनों के AWS **CloudTrail लॉग पर निर्भर करता है ताकि इसके अंतर्दृष्टि एकत्र की जा सकें**। CloudTrail AWS खाते में किए गए AWS API कॉल और संबंधित घटनाओं का इतिहास कैप्चर करता है। Access Advisor इस डेटा का उपयोग **यह दिखाने के लिए करता है कि सेवाओं को अंतिम बार कब एक्सेस किया गया था**। CloudTrail लॉग का विश्लेषण करके, Access Advisor यह निर्धारित कर सकता है कि किसी IAM उपयोगकर्ता या भूमिका ने किन AWS सेवाओं का उपयोग किया है और वह एक्सेस कब हुआ। यह AWS प्रशासकों को **अनुमतियों को परिष्कृत करने** के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद करता है, क्योंकि वे उन सेवाओं की पहचान कर सकते हैं जिन्हें लंबे समय तक एक्सेस नहीं किया गया है और वास्तविक उपयोग पैटर्न के आधार पर अत्यधिक व्यापक अनुमतियों को कम कर सकते हैं।
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> [!TIP]
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> इसलिए, Access Advisor **उपयोगकर्ताओं को दी गई अनावश्यक अनुमतियों** के बारे में सूचित करता है ताकि व्यवस्थापक उन्हें हटा सके
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@@ -136,7 +136,7 @@ S3BucketName="random"
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)
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print(response)
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```
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अधिक जानकारी के लिए CSV इनजेक्शन के बारे में पृष्ठ देखें:
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अधिक जानकारी के लिए CSV इनजेक्शंस के बारे में पृष्ठ देखें:
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{{#ref}}
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https://book.hacktricks.wiki/en/pentesting-web/formula-csv-doc-latex-ghostscript-injection.html
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@@ -204,11 +204,11 @@ Check more information in the [**orginal research**](https://medium.com/@TalBeer
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### तीसरी अवसंरचना तक पहुँच
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कुछ AWS सेवाएँ **कुछ अवसंरचना** जैसे **डेटाबेस** या **कुबरनेट्स** क्लस्टर (EKS) उत्पन्न करेंगी। एक उपयोगकर्ता **सीधे उन सेवाओं से बात कर रहा है** (जैसे कुबरनेट्स API) **AWS API का उपयोग नहीं करेगा**, इसलिए CloudTrail इस संचार को नहीं देख पाएगा।
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कुछ AWS सेवाएँ **कुछ अवसंरचना उत्पन्न करेंगी** जैसे **डेटाबेस** या **कुबरनेट्स** क्लस्टर (EKS)। एक उपयोगकर्ता **सीधे उन सेवाओं से बात कर रहा है** (जैसे कुबरनेट्स API) **AWS API का उपयोग नहीं करेगा**, इसलिए CloudTrail इस संचार को नहीं देख पाएगा।
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इसलिए, EKS तक पहुँच रखने वाला एक उपयोगकर्ता जिसने EKS API का URL खोज लिया है, वह स्थानीय रूप से एक टोकन उत्पन्न कर सकता है और **API सेवा से सीधे बात कर सकता है बिना Cloudtrail द्वारा पता लगाए**।
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अधिक जानकारी में:
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अधिक जानकारी के लिए:
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{{#ref}}
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../../aws-post-exploitation/aws-eks-post-exploitation.md
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@@ -220,7 +220,7 @@ Check more information in the [**orginal research**](https://medium.com/@TalBeer
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```bash
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aws cloudtrail delete-trail --name [trail-name]
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```
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#### स्टॉप ट्रेल्स
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#### ट्रेल्स रोकें
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```bash
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aws cloudtrail stop-logging --name [trail-name]
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```
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@@ -236,7 +236,7 @@ aws cloudtrail put-event-selectors --trail-name <trail_name> --event-selectors '
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# Remove all selectors (stop Insights)
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aws cloudtrail put-event-selectors --trail-name <trail_name> --event-selectors '[]' --region <region>
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```
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पहले उदाहरण में, एकल इवेंट चयनकर्ता को एक JSON एरे के रूप में एकल ऑब्जेक्ट के साथ प्रदान किया गया है। `"ReadWriteType": "ReadOnly"` यह संकेत करता है कि **इवेंट चयनकर्ता को केवल पढ़ने के लिए इवेंट कैप्चर करना चाहिए** (इसलिए CloudTrail insights **लिखने के इवेंट की जांच नहीं करेगा** उदाहरण के लिए)।
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पहले उदाहरण में, एकल इवेंट चयनकर्ता को एक JSON एरे के रूप में एकल ऑब्जेक्ट के साथ प्रदान किया गया है। `"ReadWriteType": "ReadOnly"` यह संकेत करता है कि **इवेंट चयनकर्ता को केवल पढ़ने के लिए इवेंट कैप्चर करना चाहिए** (इसलिए CloudTrail अंतर्दृष्टि **लिखने के इवेंट की जांच नहीं करेगी** उदाहरण के लिए)।
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आप अपने विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर इवेंट चयनकर्ता को अनुकूलित कर सकते हैं।
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@@ -244,7 +244,7 @@ aws cloudtrail put-event-selectors --trail-name <trail_name> --event-selectors '
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```bash
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aws s3api put-bucket-lifecycle --bucket <bucket_name> --lifecycle-configuration '{"Rules": [{"Status": "Enabled", "Prefix": "", "Expiration": {"Days": 7}}]}' --region <region>
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```
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### बकेट कॉन्फ़िगरेशन को संशोधित करना
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### बकेट कॉन्फ़िगरेशन में संशोधन
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- S3 बकेट को हटाएँ
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- बकेट नीति को बदलें ताकि CloudTrail सेवा से किसी भी लेखन को अस्वीकार किया जा सके
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@@ -6,7 +6,7 @@
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**CloudWatch** **निगरानी** और संचालन **डेटा** को लॉग/मेट्रिक्स/इवेंट के रूप में एकत्र करता है, जो **AWS संसाधनों**, अनुप्रयोगों और सेवाओं का **एकीकृत दृश्य** प्रदान करता है।\
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CloudWatch लॉग इवेंट में **प्रत्येक लॉग लाइन पर 256KB का आकार सीमा** होती है।\
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यह **उच्च संकल्प अलार्म** सेट कर सकता है, **लॉग** और **मेट्रिक्स** को एक साथ दृश्य बना सकता है, स्वचालित क्रियाएँ कर सकता है, समस्याओं का समाधान कर सकता है, और अनुप्रयोगों को अनुकूलित करने के लिए अंतर्दृष्टि खोज सकता है।
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यह **उच्च संकल्प अलार्म** सेट कर सकता है, **लॉग** और **मेट्रिक्स** को एक साथ दृश्य में दिखा सकता है, स्वचालित क्रियाएँ कर सकता है, समस्याओं का समाधान कर सकता है, और अनुप्रयोगों को अनुकूलित करने के लिए अंतर्दृष्टि खोज सकता है।
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आप उदाहरण के लिए CloudTrail से लॉग की निगरानी कर सकते हैं। जिन घटनाओं की निगरानी की जाती है:
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@@ -27,37 +27,37 @@ CloudWatch लॉग इवेंट में **प्रत्येक लॉ
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### Metrics
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मेट्रिक्स समय के साथ एकत्रित डेटा बिंदु होते हैं जो AWS संसाधनों के प्रदर्शन या उपयोग को दर्शाते हैं। मेट्रिक्स को AWS सेवाओं, कस्टम अनुप्रयोगों, या तृतीय-पक्ष एकीकरण से एकत्रित किया जा सकता है।
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मेट्रिक्स समय के साथ एकत्रित डेटा बिंदु होते हैं जो AWS संसाधनों के प्रदर्शन या उपयोग को दर्शाते हैं। मेट्रिक्स को AWS सेवाओं, कस्टम अनुप्रयोगों, या तृतीय-पक्ष एकीकरणों से एकत्र किया जा सकता है।
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- **उदाहरण**: CPUUtilization, NetworkIn, DiskReadOps।
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### Dimensions
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Dimensions मेट्रिक्स का हिस्सा होते हैं जो कुंजी-मूल्य जोड़े होते हैं। वे एक मेट्रिक की अद्वितीय पहचान करने में मदद करते हैं और अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करते हैं, जिसमें 30 सबसे अधिक संख्या होती है जो एक मेट्रिक के साथ जुड़ी हो सकती है। Dimensions विशिष्ट विशेषताओं के आधार पर मेट्रिक्स को फ़िल्टर और समेकित करने की अनुमति भी देते हैं।
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Dimensions कुंजी-मूल्य जोड़े होते हैं जो मेट्रिक्स का हिस्सा होते हैं। वे एक मेट्रिक की अद्वितीय पहचान करने में मदद करते हैं और अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करते हैं, 30 सबसे अधिक संख्या के Dimensions होते हैं जो एक मेट्रिक के साथ जुड़े हो सकते हैं। Dimensions विशिष्ट विशेषताओं के आधार पर मेट्रिक्स को फ़िल्टर और समेकित करने की अनुमति भी देते हैं।
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- **उदाहरण**: EC2 इंस्टेंस के लिए, dimensions में InstanceId, InstanceType, और AvailabilityZone शामिल हो सकते हैं।
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- **उदाहरण**: EC2 इंस्टेंस के लिए, Dimensions में InstanceId, InstanceType, और AvailabilityZone शामिल हो सकते हैं।
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### Statistics
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Statistics मेट्रिक डेटा पर किए गए गणितीय गणनाएँ हैं जो इसे समय के साथ संक्षिप्त करती हैं। सामान्य सांख्यिकी में औसत, योग, न्यूनतम, अधिकतम, और नमूना गणना शामिल हैं।
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Statistics मेट्रिक डेटा पर किए गए गणितीय गणनाएँ हैं जो इसे समय के साथ संक्षिप्त करती हैं। सामान्य Statistics में Average, Sum, Minimum, Maximum, और SampleCount शामिल हैं।
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- **उदाहरण**: एक घंटे की अवधि में CPU उपयोग का औसत निकालना।
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### Units
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Units मेट्रिक से जुड़े मापने के प्रकार होते हैं। Units मेट्रिक डेटा को संदर्भ और अर्थ प्रदान करने में मदद करते हैं। सामान्य यूनिट्स में प्रतिशत, बाइट्स, सेकंड, गणना शामिल हैं।
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Units मेट्रिक से जुड़े मापने के प्रकार होते हैं। Units मेट्रिक डेटा को संदर्भ और अर्थ प्रदान करने में मदद करते हैं। सामान्य Units में Percent, Bytes, Seconds, Count शामिल हैं।
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- **उदाहरण**: CPUUtilization प्रतिशत में मापा जा सकता है, जबकि NetworkIn बाइट्स में मापा जा सकता है।
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- **उदाहरण**: CPUUtilization को Percent में मापा जा सकता है, जबकि NetworkIn को Bytes में मापा जा सकता है।
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## CloudWatch Features
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### Dashboard
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**CloudWatch डैशबोर्ड** आपके AWS CloudWatch मेट्रिक्स के अनुकूलन योग्य **दृश्यों** को प्रदान करते हैं। डेटा को दृश्य बनाने और एकल दृश्य में संसाधनों की निगरानी करने के लिए डैशबोर्ड बनाने और कॉन्फ़िगर करना संभव है, विभिन्न AWS सेवाओं से विभिन्न मेट्रिक्स को संयोजित करना।
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**CloudWatch Dashboards** आपके AWS CloudWatch मेट्रिक्स के अनुकूलन योग्य **दृश्यों** को प्रदान करते हैं। डेटा को दृश्य में देखने और संसाधनों की निगरानी करने के लिए विभिन्न AWS सेवाओं से विभिन्न मेट्रिक्स को संयोजित करते हुए डैशबोर्ड बनाने और कॉन्फ़िगर करना संभव है।
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**मुख्य विशेषताएँ**:
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- **विजेट्स**: डैशबोर्ड के निर्माण खंड, जिसमें ग्राफ़, पाठ, अलार्म, और अधिक शामिल हैं।
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- **Widgets**: डैशबोर्ड के निर्माण खंड, जिसमें ग्राफ़, पाठ, अलार्म, और अधिक शामिल हैं।
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- **अनुकूलन**: लेआउट और सामग्री को विशिष्ट निगरानी आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है।
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**उदाहरण उपयोग मामला**:
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@@ -66,38 +66,38 @@ Units मेट्रिक से जुड़े मापने के प्
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### Metric Stream and Metric Data
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**Metric Streams** AWS CloudWatch में आपको लगभग वास्तविक समय में CloudWatch मेट्रिक्स को आपके द्वारा चुने गए गंतव्य पर निरंतर स्ट्रीम करने की अनुमति देते हैं। यह उन्नत निगरानी, विश्लेषण, और AWS के बाहर के उपकरणों का उपयोग करके कस्टम डैशबोर्ड के लिए विशेष रूप से उपयोगी है।
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**Metric Streams** AWS CloudWatch में आपको लगभग वास्तविक समय में अपने पसंद के गंतव्य पर CloudWatch मेट्रिक्स को निरंतर स्ट्रीम करने की अनुमति देते हैं। यह उन्नत निगरानी, विश्लेषण, और AWS के बाहर के उपकरणों का उपयोग करके कस्टम डैशबोर्ड के लिए विशेष रूप से उपयोगी है।
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**Metric Data** Metric Streams के भीतर उन वास्तविक मापों या डेटा बिंदुओं को संदर्भित करता है जो स्ट्रीम किए जा रहे हैं। ये डेटा बिंदु विभिन्न मेट्रिक्स जैसे CPU उपयोग, मेमोरी उपयोग, आदि का प्रतिनिधित्व करते हैं, AWS संसाधनों के लिए।
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**Metric Data** Metric Streams के भीतर उन वास्तविक मापों या डेटा बिंदुओं को संदर्भित करता है जो स्ट्रीम किए जा रहे हैं। ये डेटा बिंदु CPU उपयोग, मेमोरी उपयोग, आदि जैसे विभिन्न मेट्रिक्स का प्रतिनिधित्व करते हैं।
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**उदाहरण उपयोग मामला**:
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- उन्नत विश्लेषण के लिए एक तृतीय-पक्ष निगरानी सेवा को वास्तविक समय के मेट्रिक्स भेजना।
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- दीर्घकालिक भंडारण और अनुपालन के लिए एक Amazon S3 बकेट में मेट्रिक्स का संग्रहण।
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- दीर्घकालिक भंडारण और अनुपालन के लिए Amazon S3 बकेट में मेट्रिक्स का संग्रहण करना।
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### Alarm
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**CloudWatch अलार्म** आपके मेट्रिक्स की निगरानी करते हैं और पूर्वनिर्धारित थ्रेशोल्ड के आधार पर क्रियाएँ करते हैं। जब एक मेट्रिक एक थ्रेशोल्ड को पार करता है, तो अलार्म एक या एक से अधिक क्रियाएँ कर सकता है जैसे कि SNS के माध्यम से सूचनाएँ भेजना, ऑटो-स्केलिंग नीति को सक्रिय करना, या AWS Lambda फ़ंक्शन चलाना।
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**CloudWatch Alarms** आपकी मेट्रिक्स की निगरानी करते हैं और पूर्वनिर्धारित थ्रेशोल्ड के आधार पर क्रियाएँ करते हैं। जब कोई मेट्रिक एक थ्रेशोल्ड को पार करता है, तो अलार्म एक या एक से अधिक क्रियाएँ कर सकता है जैसे कि SNS के माध्यम से सूचनाएँ भेजना, ऑटो-स्केलिंग नीति को सक्रिय करना, या AWS Lambda फ़ंक्शन चलाना।
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**मुख्य घटक**:
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- **थ्रेशोल्ड**: वह मान जिस पर अलार्म सक्रिय होता है।
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- **मूल्यांकन अवधि**: वह अवधि जिसमें डेटा का मूल्यांकन किया जाता है।
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- **अलार्म के लिए डेटा बिंदु**: अलार्म को सक्रिय करने के लिए आवश्यक पहुंची थ्रेशोल्ड के साथ अवधि की संख्या।
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- **क्रियाएँ**: जब अलार्म स्थिति सक्रिय होती है तो क्या होता है (जैसे, SNS के माध्यम से सूचित करना)।
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- **Threshold**: वह मान जिस पर अलार्म सक्रिय होता है।
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- **Evaluation Periods**: वह अवधि जिसमें डेटा का मूल्यांकन किया जाता है।
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- **Datapoints to Alarm**: अलार्म को सक्रिय करने के लिए आवश्यक पहुंची थ्रेशोल्ड के साथ अवधि की संख्या।
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- **Actions**: जब अलार्म स्थिति सक्रिय होती है तो क्या होता है (जैसे, SNS के माध्यम से सूचित करना)।
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**उदाहरण उपयोग मामला**:
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- EC2 इंस्टेंस CPU उपयोग की निगरानी करना और यदि यह 80% के लिए 5 लगातार मिनटों के लिए पार करता है तो SNS के माध्यम से एक सूचना भेजना।
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- EC2 इंस्टेंस CPU उपयोग की निगरानी करना और यदि यह 80% के लिए 5 लगातार मिनटों तक बढ़ता है तो SNS के माध्यम से एक सूचना भेजना।
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### Anomaly Detectors
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**Anomaly Detectors** मशीन लर्निंग का उपयोग करके आपके मेट्रिक्स में स्वचालित रूप से विसंगतियों का पता लगाते हैं। आप किसी भी CloudWatch मेट्रिक पर विसंगति पहचान लागू कर सकते हैं ताकि सामान्य पैटर्न से विचलन की पहचान की जा सके जो समस्याओं का संकेत दे सकता है।
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**Anomaly Detectors** मशीन लर्निंग का उपयोग करके आपकी मेट्रिक्स में स्वचालित रूप से विसंगतियों का पता लगाते हैं। आप किसी भी CloudWatch मेट्रिक पर विसंगति पहचान लागू कर सकते हैं ताकि सामान्य पैटर्न से विचलन की पहचान की जा सके जो समस्याओं का संकेत दे सकता है।
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**मुख्य घटक**:
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- **मॉडल प्रशिक्षण**: CloudWatch ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके एक मॉडल को प्रशिक्षित करता है और यह स्थापित करता है कि सामान्य व्यवहार कैसा दिखता है।
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- **विसंगति पहचान बैंड**: एक मेट्रिक के लिए अपेक्षित मानों की सीमा का दृश्य प्रतिनिधित्व।
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- **Model Training**: CloudWatch ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके एक मॉडल को प्रशिक्षित करता है और यह स्थापित करता है कि सामान्य व्यवहार कैसा दिखता है।
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- **Anomaly Detection Band**: एक मेट्रिक के लिए अपेक्षित मानों की सीमा का दृश्य प्रतिनिधित्व।
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**उदाहरण उपयोग मामला**:
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@@ -107,7 +107,7 @@ Units मेट्रिक से जुड़े मापने के प्
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**Insight Rules** आपको अपने मेट्रिक डेटा में रुझानों की पहचान करने, स्पाइक्स का पता लगाने, या अन्य रुचि के पैटर्न को पहचानने की अनुमति देते हैं, **शक्तिशाली गणितीय अभिव्यक्तियों** का उपयोग करके उन स्थितियों को परिभाषित करते हैं जिनके तहत क्रियाएँ की जानी चाहिए। ये नियम आपको अपने संसाधन प्रदर्शन और उपयोग में विसंगतियों या असामान्य व्यवहार की पहचान करने में मदद कर सकते हैं।
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**Managed Insight Rules** पूर्व-निर्धारित **insight rules हैं जो AWS द्वारा प्रदान किए जाते हैं**। ये विशिष्ट AWS सेवाओं या सामान्य उपयोग मामलों की निगरानी के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और बिना विस्तृत कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता के सक्षम किए जा सकते हैं।
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**Managed Insight Rules** पूर्व-निर्धारित **insight rules हैं जो AWS द्वारा प्रदान किए जाते हैं**। इन्हें विशिष्ट AWS सेवाओं या सामान्य उपयोग मामलों की निगरानी के लिए डिज़ाइन किया गया है और इन्हें विस्तृत कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता के बिना सक्षम किया जा सकता है।
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**उदाहरण उपयोग मामला**:
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@@ -117,23 +117,23 @@ Units मेट्रिक से जुड़े मापने के प्
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अनुप्रयोगों और सिस्टम से **लॉग को एकत्रित और निगरानी** करने की अनुमति देता है **AWS सेवाओं** (जिसमें CloudTrail शामिल है) और **ऐप्स/सिस्टम** से (**CloudWatch एजेंट** को एक होस्ट पर स्थापित किया जा सकता है)। लॉग को **अनिश्चितकालीन** (लॉग समूह सेटिंग्स के आधार पर) संग्रहीत किया जा सकता है और निर्यात किया जा सकता है।
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**घटक**:
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| **लॉग समूह** | एक **लॉग स्ट्रीम का संग्रह** जो समान रिटेंशन, निगरानी, और एक्सेस नियंत्रण सेटिंग्स साझा करता है |
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**तत्व**:
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| Term | Definition |
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| ------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| **लॉग स्ट्रीम** | एक **लॉग इवेंट्स** का अनुक्रम जो **समान स्रोत** साझा करता है |
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| **सदस्यता फ़िल्टर** | एक **फ़िल्टर पैटर्न परिभाषित करें जो घटनाओं से मेल खाता है** एक विशेष लॉग समूह में, उन्हें Kinesis डेटा फायरहोज़ स्ट्रीम, Kinesis स्ट्रीम, या एक Lambda फ़ंक्शन पर भेजें |
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||||
| **Log Group** | एक **लॉग स्ट्रीम का संग्रह** जो समान रिटेंशन, निगरानी, और एक्सेस नियंत्रण सेटिंग्स साझा करता है |
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||||
| **Log Stream** | एक **लॉग इवेंट्स** का अनुक्रम जो **समान स्रोत** साझा करता है |
|
||||
| **Subscription Filters** | एक **फ़िल्टर पैटर्न परिभाषित करें जो एक विशेष लॉग समूह में घटनाओं से मेल खाता है**, उन्हें Kinesis Data Firehose स्ट्रीम, Kinesis स्ट्रीम, या एक Lambda फ़ंक्शन पर भेजें |
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### CloudWatch Monitoring & Events
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CloudWatch **बुनियादी** हर 5 मिनट में डेटा को **संक्षिप्त** करता है ( **विस्तृत** एक मिनट में ऐसा करता है)। संक्षेपण के बाद, यह **अलार्म के थ्रेशोल्ड की जांच करता है** यदि इसे एक को सक्रिय करने की आवश्यकता है।\
|
||||
CloudWatch **बुनियादी** डेटा को **हर 5 मिनट** में एकत्र करता है ( **विस्तृत** एक **हर 1 मिनट** में करता है)। एकत्रण के बाद, यह **अलार्म के थ्रेशोल्ड की जांच करता है** यदि इसे एक को सक्रिय करने की आवश्यकता है।\
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||||
इस मामले में, CloudWatch एक इवेंट भेजने और कुछ स्वचालित क्रियाएँ करने के लिए तैयार हो सकता है (AWS Lambda फ़ंक्शन, SNS विषय, SQS कतारें, Kinesis स्ट्रीम)
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### Agent Installation
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||||
|
||||
आप अपने मशीनों/कंटेनरों के अंदर एजेंट स्थापित कर सकते हैं ताकि स्वचालित रूप से लॉग को CloudWatch पर वापस भेजा जा सके।
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||||
आप अपने मशीनों/कंटेनरों के अंदर एजेंट स्थापित कर सकते हैं ताकि स्वचालित रूप से लॉग को CloudWatch में वापस भेजा जा सके।
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||||
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||||
- **एक** **भूमिका** बनाएं और **इंस्टेंस** से **जोड़ें** जिसमें CloudWatch को इंस्टेंस से डेटा एकत्र करने के लिए अनुमति देने वाले अनुमतियाँ हों, इसके अलावा AWS सिस्टम प्रबंधक SSM के साथ बातचीत करने के लिए (CloudWatchAgentAdminPolicy & AmazonEC2RoleforSSM)
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||||
- **एक** **भूमिका** बनाएं और **इंस्टेंस** से इसे संलग्न करें जिसमें CloudWatch को इंस्टेंस से डेटा एकत्र करने की अनुमति देने वाले अनुमतियाँ हों, इसके अलावा AWS सिस्टम प्रबंधक SSM के साथ बातचीत करने की अनुमति हो (CloudWatchAgentAdminPolicy & AmazonEC2RoleforSSM)
|
||||
- **एजेंट** को EC2 इंस्टेंस पर **डाउनलोड** और **स्थापित** करें ([https://s3.amazonaws.com/amazoncloudwatch-agent/linux/amd64/latest/AmazonCloudWatchAgent.zip](https://s3.amazonaws.com/amazoncloudwatch-agent/linux/amd64/latest/AmazonCloudWatchAgent.zip)). आप इसे EC2 के अंदर से डाउनलोड कर सकते हैं या AWS सिस्टम प्रबंधक का उपयोग करके स्वचालित रूप से स्थापित कर सकते हैं, पैकेज AWS-ConfigureAWSPackage का चयन करके।
|
||||
- CloudWatch एजेंट को **कॉन्फ़िगर** और **शुरू करें**।
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@@ -218,16 +218,16 @@ aws events list-event-buses
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||||
इस अनुमति के साथ एक हमलावर एक संगठन की निगरानी और अलर्टिंग अवसंरचना को महत्वपूर्ण रूप से कमजोर कर सकता है। मौजूदा अलार्मों को हटाकर, एक हमलावर महत्वपूर्ण प्रदर्शन मुद्दों, सुरक्षा उल्लंघनों, या संचालन विफलताओं के बारे में प्रशासकों को सूचित करने वाले महत्वपूर्ण अलर्ट को निष्क्रिय कर सकता है। इसके अलावा, मेट्रिक अलार्म बनाने या संशोधित करके, हमलावर प्रशासकों को गलत अलर्ट के साथ भटका सकता है या वैध अलार्मों को चुप करा सकता है, प्रभावी रूप से दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों को छिपा सकता है और वास्तविक घटनाओं के लिए समय पर प्रतिक्रियाओं को रोक सकता है।
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||||
इसके अलावा, **`cloudwatch:PutCompositeAlarm`** अनुमति के साथ, एक हमलावर समग्र अलार्मों का एक लूप या चक्र बनाने में सक्षम होगा, जहां समग्र अलार्म A समग्र अलार्म B पर निर्भर करता है, और समग्र अलार्म B भी समग्र अलार्म A पर निर्भर करता है। इस परिदृश्य में, चक्र का हिस्सा होने वाले किसी भी समग्र अलार्म को हटाना संभव नहीं है क्योंकि हमेशा एक समग्र अलार्म होता है जो उस अलार्म पर निर्भर करता है जिसे आप हटाना चाहते हैं।
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||||
इसके अतिरिक्त, **`cloudwatch:PutCompositeAlarm`** अनुमति के साथ, एक हमलावर समग्र अलार्मों का एक लूप या चक्र बनाने में सक्षम होगा, जहां समग्र अलार्म A समग्र अलार्म B पर निर्भर करता है, और समग्र अलार्म B भी समग्र अलार्म A पर निर्भर करता है। इस परिदृश्य में, चक्र का हिस्सा होने वाले किसी भी समग्र अलार्म को हटाना संभव नहीं है क्योंकि हमेशा एक समग्र अलार्म होता है जो उस अलार्म पर निर्भर करता है जिसे आप हटाना चाहते हैं।
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||||
```bash
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||||
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>
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||||
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>] ]
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||||
```
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||||
उदाहरण दिखाता है कि एक मैट्रिक अलार्म को कैसे अप्रभावी बनाया जा सकता है:
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उदाहरण दिखाता है कि एक मैट्रिक अलार्म को अप्रभावी कैसे बनाया जाए:
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||||
- यह मैट्रिक अलार्म एक विशिष्ट EC2 इंस्टेंस की औसत CPU उपयोगिता की निगरानी करता है, हर 300 सेकंड में मैट्रिक का मूल्यांकन करता है और 6 मूल्यांकन अवधियों की आवश्यकता होती है (कुल 30 मिनट)। यदि औसत CPU उपयोगिता इन अवधियों में से कम से कम 4 के लिए 60% से अधिक हो जाती है, तो अलार्म ट्रिगर होगा और निर्दिष्ट SNS विषय को एक सूचना भेजेगा।
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||||
- थ्रेशोल्ड को 99% से अधिक करने, पीरियड को 10 सेकंड सेट करने, मूल्यांकन अवधियों को 8640 (क्योंकि 10 सेकंड के 8640 अवधियों का मतलब 1 दिन है) और डाटापॉइंट्स को अलार्म के लिए 8640 करने से, CPU उपयोगिता को पूरे 24 घंटे की अवधि में हर 10 सेकंड में 99% से अधिक होना आवश्यक होगा ताकि अलार्म ट्रिगर हो सके।
|
||||
- यह मैट्रिक अलार्म एक विशिष्ट EC2 इंस्टेंस की औसत CPU उपयोगिता की निगरानी करता है, हर 300 सेकंड में मैट्रिक का मूल्यांकन करता है और 6 मूल्यांकन अवधियों (कुल 30 मिनट) की आवश्यकता होती है। यदि औसत CPU उपयोगिता इन अवधियों में से कम से कम 4 के लिए 60% से अधिक हो जाती है, तो अलार्म ट्रिगर होगा और निर्दिष्ट SNS विषय को एक सूचना भेजेगा।
|
||||
- थ्रेशोल्ड को 99% से अधिक, पीरियड को 10 सेकंड, मूल्यांकन अवधियों को 8640 (क्योंकि 10 सेकंड के 8640 अवधियों का मतलब 1 दिन है), और डाटापॉइंट्स को अलार्म के लिए 8640 सेट करके, CPU उपयोगिता को पूरे 24 घंटे की अवधि में हर 10 सेकंड में 99% से अधिक होना आवश्यक होगा ताकि अलार्म ट्रिगर हो सके।
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||||
|
||||
{{#tabs }}
|
||||
{{#tab name="Original Metric Alarm" }}
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||||
@@ -254,7 +254,7 @@ aws cloudwatch put-composite-alarm --alarm-name <value> --alarm-rule <value> [--
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||||
```
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||||
{{#endtab }}
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||||
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||||
{{#tab name="संशोधित मैट्रिक अलार्म" }}
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||||
{{#tab name="Modified Metric Alarm" }}
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||||
```json
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||||
{
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||||
"Namespace": "AWS/EC2",
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||||
@@ -285,24 +285,24 @@ aws cloudwatch put-composite-alarm --alarm-name <value> --alarm-rule <value> [--
|
||||
|
||||
अलार्म क्रियाओं को हटाकर, हमलावर महत्वपूर्ण अलर्ट और स्वचालित प्रतिक्रियाओं को रोक सकता है जब अलार्म स्थिति प्राप्त होती है, जैसे कि प्रशासकों को सूचित करना या ऑटो-स्केलिंग गतिविधियों को सक्रिय करना। अनुचित रूप से अलार्म क्रियाओं को सक्षम या पुनः सक्षम करना भी अप्रत्याशित व्यवहार का कारण बन सकता है, या तो पहले से अक्षम की गई क्रियाओं को फिर से सक्रिय करके या यह संशोधित करके कि कौन सी क्रियाएँ सक्रिय होती हैं, संभावित रूप से घटना प्रतिक्रिया में भ्रम और गलत दिशा का कारण बनता है।
|
||||
|
||||
इसके अलावा, एक हमलावर जिसके पास अनुमति है, अलार्म स्थितियों में हेरफेर कर सकता है, झूठे अलार्म बनाने में सक्षम हो सकता है ताकि प्रशासकों को विचलित और भ्रमित किया जा सके, या चल रही दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों या महत्वपूर्ण प्रणाली विफलताओं को छिपाने के लिए वास्तविक अलार्मों को चुप करा सके।
|
||||
इसके अतिरिक्त, एक हमलावर जिसके पास अनुमति है, अलार्म स्थितियों में हेरफेर कर सकता है, झूठे अलार्म बनाने में सक्षम हो सकता है ताकि प्रशासकों को विचलित और भ्रमित किया जा सके, या चल रही दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों या महत्वपूर्ण प्रणाली विफलताओं को छिपाने के लिए वास्तविक अलार्म को चुप करा सके।
|
||||
|
||||
- यदि आप **`SetAlarmState`** का उपयोग एक समग्र अलार्म पर करते हैं, तो समग्र अलार्म को इसकी वास्तविक स्थिति पर लौटने की गारंटी नहीं है। यह केवल तब अपनी वास्तविक स्थिति पर लौटता है जब इसके किसी भी बच्चे अलार्म की स्थिति बदलती है। यदि आप इसकी कॉन्फ़िगरेशन को अपडेट करते हैं तो इसे फिर से मूल्यांकन किया जाता है।
|
||||
- यदि आप **`SetAlarmState`** का उपयोग एक समग्र अलार्म पर करते हैं, तो समग्र अलार्म को इसकी वास्तविक स्थिति पर लौटने की गारंटी नहीं है। यह केवल तब अपनी वास्तविक स्थिति पर लौटता है जब इसके किसी भी बच्चे अलार्म की स्थिति बदलती है। यदि आप इसकी कॉन्फ़िगरेशन को अपडेट करते हैं तो इसे फिर से मूल्यांकन भी किया जाता है।
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||||
```bash
|
||||
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>]
|
||||
```
|
||||
**संभावित प्रभाव**: महत्वपूर्ण घटनाओं के लिए सूचनाओं की कमी, संभावित अप्रयुक्त मुद्दे, गलत अलर्ट, वास्तविक अलर्ट को दबाना और वास्तविक घटनाओं की संभावित पहचान को चूकना।
|
||||
**संभावित प्रभाव**: महत्वपूर्ण घटनाओं के लिए सूचनाओं की कमी, संभावित अप्रयुक्त मुद्दे, झूठी चेतावनियाँ, वास्तविक चेतावनियों को दबाना और वास्तविक घटनाओं की संभावित पहचान को चूकना।
|
||||
|
||||
### **`cloudwatch:DeleteAnomalyDetector`, `cloudwatch:PutAnomalyDetector`**
|
||||
|
||||
एक हमलावर मेट्रिक डेटा में असामान्य पैटर्न या विसंगतियों का पता लगाने और प्रतिक्रिया देने की क्षमता को कमजोर कर सकेगा। मौजूदा विसंगति डिटेक्टरों को हटाकर, एक हमलावर महत्वपूर्ण अलर्टिंग तंत्र को निष्क्रिय कर सकता है; और उन्हें बनाने या संशोधित करके, यह निगरानी को भटकाने या अभिभूत करने के लिए गलत कॉन्फ़िगर या गलत सकारात्मक बनाने में सक्षम होगा।
|
||||
एक हमलावर मेट्रिक डेटा में असामान्य पैटर्न या विसंगतियों का पता लगाने और प्रतिक्रिया देने की क्षमता को कमजोर कर सकता है। मौजूदा विसंगति डिटेक्टर्स को हटाकर, एक हमलावर महत्वपूर्ण अलर्टिंग तंत्र को निष्क्रिय कर सकता है; और उन्हें बनाने या संशोधित करके, यह निगरानी को भटकाने या अभिभूत करने के लिए गलत कॉन्फ़िगर या झूठे सकारात्मक बना सकता है।
|
||||
```bash
|
||||
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>]
|
||||
```
|
||||
निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि एक मैट्रिक विसंगति डिटेक्टर को अप्रभावी कैसे बनाया जाए। यह मैट्रिक विसंगति डिटेक्टर एक विशिष्ट EC2 इंस्टेंस के औसत CPU उपयोग की निगरानी करता है, और बस "ExcludedTimeRanges" पैरामीटर को वांछित समय सीमा के साथ जोड़ने से यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त होगा कि विसंगति डिटेक्टर उस अवधि के दौरान किसी भी प्रासंगिक डेटा का विश्लेषण या अलर्ट नहीं करता है।
|
||||
निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि एक मैट्रिक विसंगति डिटेक्टर को कैसे अप्रभावी बनाया जाए। यह मैट्रिक विसंगति डिटेक्टर एक विशिष्ट EC2 इंस्टेंस के औसत CPU उपयोग की निगरानी करता है, और बस “ExcludedTimeRanges” पैरामीटर को वांछित समय सीमा के साथ जोड़ने से यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त होगा कि विसंगति डिटेक्टर उस अवधि के दौरान किसी भी प्रासंगिक डेटा का विश्लेषण या अलर्ट नहीं करता है।
|
||||
|
||||
{{#tabs }}
|
||||
{{#tab name="Original Metric Anomaly Detector" }}
|
||||
@@ -323,7 +323,7 @@ aws cloudwatch put-anomaly-detector [--cli-input-json <value> | --namespace <val
|
||||
```
|
||||
{{#endtab }}
|
||||
|
||||
{{#tab name="संशोधित मैट्रिक विसंगति डिटेक्टर" }}
|
||||
{{#tab name="Modified Metric Anomaly Detector" }}
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"SingleMetricAnomalyDetector": {
|
||||
@@ -355,7 +355,7 @@ aws cloudwatch put-anomaly-detector [--cli-input-json <value> | --namespace <val
|
||||
|
||||
### **`cloudwatch:DeleteDashboards`, `cloudwatch:PutDashboard`**
|
||||
|
||||
एक हमलावर संगठन की निगरानी और दृश्यता क्षमताओं को उसके डैशबोर्ड बनाने, संशोधित करने या हटाने के द्वारा समझौता कर सकता है। इस अनुमति का उपयोग सिस्टम के प्रदर्शन और स्वास्थ्य में महत्वपूर्ण दृश्यता को हटाने, डैशबोर्ड को गलत डेटा प्रदर्शित करने के लिए बदलने या दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों को छिपाने के लिए किया जा सकता है।
|
||||
एक हमलावर संगठन की निगरानी और दृश्यता क्षमताओं को उसके डैशबोर्ड बनाने, संशोधित करने या हटाने के द्वारा समझौता कर सकता है। ये अनुमतियाँ सिस्टम के प्रदर्शन और स्वास्थ्य में महत्वपूर्ण दृश्यता को हटाने, डैशबोर्ड को गलत डेटा प्रदर्शित करने के लिए बदलने या दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों को छिपाने के लिए उपयोग की जा सकती हैं।
|
||||
```bash
|
||||
aws cloudwatch delete-dashboards --dashboard-names <value>
|
||||
aws cloudwatch put-dashboard --dashboard-name <value> --dashboard-body <value>
|
||||
@@ -374,22 +374,22 @@ aws cloudwatch put-managed-insight-rules --managed-rules <value>
|
||||
|
||||
### **`cloudwatch:DisableInsightRules`, `cloudwatch:EnableInsightRules`**
|
||||
|
||||
महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि नियमों को निष्क्रिय करके, एक हमलावर संगठन को प्रमुख प्रदर्शन और सुरक्षा मैट्रिक्स के प्रति प्रभावी रूप से अंधा कर सकता है। इसके विपरीत, भ्रामक नियमों को सक्षम या कॉन्फ़िगर करके, गलत डेटा उत्पन्न करना, शोर बनाना, या दुर्भावनापूर्ण गतिविधि को छिपाना संभव हो सकता है।
|
||||
महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि नियमों को निष्क्रिय करके, एक हमलावर संगठन को प्रमुख प्रदर्शन और सुरक्षा मैट्रिक्स के प्रति अंधा कर सकता है। इसके विपरीत, भ्रामक नियमों को सक्षम या कॉन्फ़िगर करके, गलत डेटा उत्पन्न करना, शोर बनाना, या दुर्भावनापूर्ण गतिविधि को छिपाना संभव हो सकता है।
|
||||
```bash
|
||||
aws cloudwatch disable-insight-rules --rule-names <value>
|
||||
aws cloudwatch enable-insight-rules --rule-names <value>
|
||||
```
|
||||
**संभावित प्रभाव**: संचालन टीम के बीच भ्रम, वास्तविक मुद्दों के प्रति देरी से प्रतिक्रिया और झूठी चेतावनियों के आधार पर अनावश्यक कार्रवाई।
|
||||
**संभावित प्रभाव**: संचालन टीम के बीच भ्रम, जिसके परिणामस्वरूप वास्तविक मुद्दों के लिए देरी से प्रतिक्रिया और झूठी चेतावनियों के आधार पर अनावश्यक कार्रवाई।
|
||||
|
||||
### **`cloudwatch:DeleteMetricStream` , `cloudwatch:PutMetricStream` , `cloudwatch:PutMetricData`**
|
||||
|
||||
एक हमलावर जिसके पास **`cloudwatch:DeleteMetricStream`** , **`cloudwatch:PutMetricStream`** अनुमतियाँ हैं, वह मेट्रिक डेटा स्ट्रीम बनाने और हटाने में सक्षम होगा, जिससे सुरक्षा, निगरानी और डेटा की अखंडता प्रभावित होगी:
|
||||
|
||||
- **दुष्ट स्ट्रीम बनाना**: संवेदनशील डेटा को अनधिकृत स्थलों पर भेजने के लिए मेट्रिक स्ट्रीम बनाना।
|
||||
- **संसाधन हेरफेर**: अत्यधिक डेटा के साथ नए मेट्रिक स्ट्रीम बनाने से बहुत अधिक शोर उत्पन्न हो सकता है, जिससे गलत चेतावनियाँ उत्पन्न होती हैं, और वास्तविक मुद्दों को छिपा दिया जाता है।
|
||||
- **निगरानी में विघटन**: मेट्रिक स्ट्रीम को हटाने से, हमलावर निरंतर निगरानी डेटा के प्रवाह को बाधित कर देंगे। इस तरह, उनकी दुष्ट गतिविधियाँ प्रभावी रूप से छिपी रहेंगी।
|
||||
- **संसाधन हेरफेर**: अत्यधिक डेटा के साथ नए मेट्रिक स्ट्रीम बनाने से बहुत अधिक शोर उत्पन्न हो सकता है, जिससे गलत अलर्ट उत्पन्न होते हैं, और वास्तविक मुद्दों को छिपा दिया जाता है।
|
||||
- **निगरानी में विघटन**: मेट्रिक स्ट्रीम को हटाने से, हमलावर निगरानी डेटा के निरंतर प्रवाह को बाधित करेंगे। इस तरह, उनकी दुष्ट गतिविधियाँ प्रभावी रूप से छिपी रहेंगी।
|
||||
|
||||
इसी तरह, **`cloudwatch:PutMetricData`** अनुमति के साथ, मेट्रिक स्ट्रीम में डेटा जोड़ना संभव होगा। इससे DoS हो सकता है क्योंकि जो गलत डेटा जोड़ा गया है, उसकी मात्रा के कारण यह पूरी तरह से बेकार हो जाएगा।
|
||||
इसी तरह, **`cloudwatch:PutMetricData`** अनुमति के साथ, एक मेट्रिक स्ट्रीम में डेटा जोड़ना संभव होगा। इससे DoS हो सकता है क्योंकि जो गलत डेटा जोड़ा गया है, उसकी मात्रा इसे पूरी तरह से बेकार बना देती है।
|
||||
```bash
|
||||
aws cloudwatch delete-metric-stream --name <value>
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||||
aws cloudwatch put-metric-stream --name <value> [--include-filters <value>] [--exclude-filters <value>] --firehose-arn <value> --role-arn <value> --output-format <value>
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||||
@@ -412,7 +412,7 @@ aws cloudwatch start-metric-streams --names <value>
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||||
### **`cloudwatch:TagResource`, `cloudwatch:UntagResource`**
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||||
एक हमलावर CloudWatch संसाधनों (वर्तमान में केवल अलार्म और Contributor Insights नियम) से टैग जोड़ने, संशोधित करने या हटाने में सक्षम होगा। इससे आपके संगठन की टैग के आधार पर पहुंच नियंत्रण नीतियों में बाधा आ सकती है।
|
||||
एक हमलावर CloudWatch संसाधनों (वर्तमान में केवल अलार्म और Contributor Insights नियम) से टैग जोड़ने, संशोधित करने या हटाने में सक्षम होगा। इससे आपके संगठन की टैग के आधार पर पहुँच नियंत्रण नीतियों में बाधा आ सकती है।
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||||
```bash
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||||
aws cloudwatch tag-resource --resource-arn <value> --tags <value>
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||||
aws cloudwatch untag-resource --resource-arn <value> --tag-keys <value>
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