通过Bucket Level Policy加强AWS S3数据安全防护

2022-11-20 约 1117 字预计阅读 3 分钟

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通过Bucket Level Policy合理限制S3 Bucket访问请求来源后，能够在AKSK泄露的情况下仍然保障AWS S3 Bucket的数据安全。

背景

随着公有云的不断发展，越来越多的企业通过云服务来构建基础设施，并采用对象存储作为企业的数据底座。

由于安全意识较弱，大量的技术人员为了方便，喜欢通过AKSK（Access Key and Secret Key）的授权方式对资源进行访问。AKSK由两串字符构成，通过AKSK能够直接用命令行工具或API代码获取到对应用户的权限。以AWS为例，通过一个简单的aws s3 sync命令就可以将S3 Bucket的数据全部拖走。

由于AKSK泄露造成对象存储中数据被拖走的案例，可谓是屡见不鲜，部分案例所造成的影响甚至可以用骇人听闻来形容。采用技术手段规避掉这类风险是很有必要的，以AWS为例，通过Bucket Level Policy合理限制S3 Bucket的访问请求来源后，能够在AKSK泄露的情况下仍然保障AWS S3 Bucket的数据安全。

当然，这里还有一个前提，就是泄露的AKSK对应用户的权限不能太大，比如具备管理员权限或包含其它服务如IAM、EC2、Lambda等服务的完整权限。否则仍然可能通过其它服务绕过Bucket Level Policy的合理限制或修改重置Bucket Level Policy，造成权限蔓延。对于这类情况，可以通过SCP从组织账号级别对各种服务进行限制，Policy也会更复杂一些。

Policy示例

以下Bucket Level Policy示例代码默认采用了Deny（禁用）策略，仅对以下几种请求放行：

当请求直接来自于AWS Service；
当请求来自于指定的VPC ID；
当请求来自于指定的Role；
当请求来自于指定的IP。

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{
    "Version": "2012-10-17",
    "Id": "RestrictVPCsAndARNsAndSourceIPs",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "VPCsAndARNsAndSourceIPs",
            "Effect": "Deny",
            "Principal": "*",
            "Action": "s3:*",
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::bucket-name",
                "arn:aws:s3:::bucket-name/*"
            ],
            "Condition": {
                "Bool": {
                    "aws:ViaAWSService": "false"
                },            
                "StringNotEqualsIfExists": {
                    "aws:SourceVpc": [
                        "vpc-857abc857abc875aa",
                        "vpc-857cba857cba875bb"
                    ]
                },
                "ArnNotLikeIfExists": {
                    "aws:PrincipalArn": [
                        "arn:aws:iam::857857857857:role/role-name",
                        "arn:aws:iam::361361361361:role/role-name",
                        "arn:aws:iam::857857857857:role/role*",
                        "arn:aws:iam::361361361361:role/role*"
                    ]
                },
                "NotIpAddressIfExists": {
                    "aws:SourceIp": [
                        "8.5.7.11/32",
                        "8.5.7.22/32"
                    ]
                }
            }
        }
    ]
}

更完善的方案

更加完善地保障S3 Bucket的数据安全，可以通过访问来源、最小访问权限、安全监测、日志监控、数据加密、配置检查、数据副本等方面开展：

通过SCP从组织账号级别限制S3以及其它AWS Service的访问来源
通过Bucket Level Policy限制具体的S3 Action
启用GuardDuty监测可疑的S3访问活动
使用Macie扫描S3中的敏感数据
启用KMS加密S3中的数据
启用S3 Versioning保留数据副本避免误删除，或启用S3 Object Lock禁用数据删除功能
启用S3访问日志和CloudTrail日志监控
通过Security Hub检查S3设置，对CloudWatch日志进行自定义分析和报警
采用S3跨区域复制功能自动同步备份

参考

https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/example-bucket-policies.html

https://aws.amazon.com/cn/blogs/security/top-10-security-best-practices-for-securing-data-in-amazon-s3/