Question#60(SCS-C01)
ある会社は AWS の月額請求額が増加した原因を調査したところ、悪意ある第三者により一部の Amazon EC2 インスタンスが侵害され、大規模なメールフィッシングキャンペーン用のウェブページが配信されていたことが分かりました。 セキュリティエンジニアは、将来の不正活動の検知に役立つよう、コスト増加を最も早く検知できる監視ソリューションを実装する必要があります。 どのソリューションが最も早期にコスト増加を検知できますか。
正解：B
最も早い検知を目的とするなら、AWS Cost Anomaly Detection（CAD） の機械学習ベースの異常検知と即時アラート連携が最適です。CAD はサービス単位やアカウント/コストカテゴリ単位のモニターを作成し、期待値からの乖離を検知すると Amazon SNS へ自動通知できます。これにより人手の確認やバッチ処理を待たず、発生直後のコスト異常を早期に把握できます。
回答１ の Data Exports（旧 CUR）＋ Lambda 方式は、データの生成・配信に遅延があり（レポートの反映に数時間〜最大24時間程度かかることがある）、加えて自作解析ロジックの保守も必要です。最も早期という要件には不利です。回答３ は人手の「日次」確認で検知が遅れます。回答４はネットワークの挙動から間接的に兆候を捉えるアプローチで、コストの異常そのものを最速で検知する仕組みではありません。
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