Die Agent Platform-Bedrohungserkennung ist ein integrierter Dienst des Security Command Center, mit dem Sie potenzielle Angriffe auf KI-Agenten, die in Agent Runtime bereitgestellt werden, erkennen und untersuchen können. Wenn die Agent Platform Threat Detection einen potenziellen Angriff erkennt, wird nahezu in Echtzeit ein Ergebnis im Security Command Center generiert.
Agent Platform Threat Detection überwacht unterstützte KI-Agenten auf gängige Laufzeitbedrohungen, einschließlich der Ausführung schädlicher Binärdateien oder Skripts, Container-Escapes, Reverse-Shell-Angriffe und Angriffstools in der Umgebung des Agenten.
Darüber hinaus analysieren Detektoren der Steuerungsebene von Event Threat Detection Audit-Logs (einschließlich Identity and Access Management-, BigQuery- und Cloud SQL-Logs) und Agent Runtime-Logs (stdout und stderr), um verdächtige Aktivitäten wie Versuche der Daten-Exfiltration, übermäßige Berechtigungsverweigerungen und verdächtige Token-Generierung zu erkennen.
Vorteile
Die Bedrohungserkennung für die Agent Platform bietet folgende Vorteile:
- Risiken für KI-Arbeitslasten proaktiv reduzieren Die Bedrohungserkennung für die Agent Platform hilft Ihnen, Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren, indem das Verhalten und die Umgebung Ihrer KI-Agenten überwacht werden.
- KI-Sicherheit an einem zentralen Ort verwalten Die Ergebnisse der Agent Platform Threat Detection werden direkt im Security Command Center angezeigt. Sie haben eine zentrale Oberfläche, über die Sie Bedrohungsergebnisse zusammen mit anderen Cloud-Sicherheitsrisiken ansehen und verwalten können.
Funktionsweise
Die Bedrohungserkennung für Agent Platform erfasst Telemetriedaten von den gehosteten KI-Agenten, um Prozesse, Skripts und Bibliotheken zu analysieren, die auf einen Laufzeitangriff hindeuten könnten. Wenn die Bedrohungserkennung für Agent Platform eine potenzielle Bedrohung erkennt, geschieht Folgendes:
Die Agent Platform-Bedrohungserkennung verwendet einen Watcher-Prozess, um Ereignisinformationen zu erfassen, während die agentische Arbeitslast ausgeführt wird. Es kann bis zu einer Minute dauern, bis der Watcher-Prozess gestartet wird und Informationen erfasst.
Die Agent Platform-Bedrohungserkennung analysiert die erfassten Ereignisinformationen, um festzustellen, ob ein Ereignis auf einen Vorfall hinweist. Agent Platform Threat Detection verwendet Natural Language Processing (NLP), um Bash- und Python-Skripts auf schädlichen Code zu analysieren.
Wenn Agent Platform Threat Detection einen Vorfall erkennt, wird er als Ergebnis im Security Command Center gemeldet.
Wenn die Bedrohungserkennung für Agent Platform keinen Vorfall erkennt, werden keine Informationen gespeichert.
Alle erhobenen Daten werden im Arbeitsspeicher verarbeitet und nach der Analyse nicht beibehalten, es sei denn, sie werden als Vorfall identifiziert und als Ergebnis gemeldet.
Informationen zum Prüfen von Agent Platform Threat Detection-Ergebnissen in derGoogle Cloud Console finden Sie unter Ergebnisse prüfen.
Detektoren
In diesem Abschnitt werden die Laufzeit- und Steuerungsebenen-Detektoren aufgeführt, die die in Agent Runtime bereitgestellten KI-Agenten überwachen.
Laufzeitdetektoren
Agent Platform Threat Detection umfasst die folgenden Laufzeitdetektoren:
| Anzeigename | Modulname | Beschreibung |
|---|---|---|
| Command and Control: Steganographie-Tool erkannt (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_STEGANOGRAPHY_TOOL_DETECTED |
Ein als Steganografietool identifiziertes Programm wurde ausgeführt, was auf einen potenziellen Versuch hindeutet, Kommunikation oder Datenübertragung zu verbergen. Angreifer können steganografische Techniken verwenden, um schädliche Command and Control-Anweisungen (C2) oder exfiltrierte Daten in scheinbar unbedenkliche digitale Dateien einzubetten, um die standardmäßige Sicherheitsüberwachung und ‑erkennung zu umgehen. Die Identifizierung der Verwendung solcher Tools ist entscheidend, um versteckte schädliche Aktivitäten aufzudecken. |
| Zugriff auf Anmeldedaten: Google Cloud -Anmeldedaten suchen (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_FIND_GCP_CREDENTIALS |
Es wurde ein Befehl ausgeführt, um in der Containerumgebung nach privaten Schlüsseln, Passwörtern oder anderen vertraulichen Anmeldedaten von Google Cloud zu suchen. Ein Angreifer kann gestohlene Google Cloud -Anmeldedaten verwenden, um unbefugten Zugriff auf sensible Daten oder Ressourcen in der Zielumgebung von Google Cloud zu erhalten. |
| Zugriff auf Anmeldedaten: Ausspähung von GPG-Schlüsseln (Vorschau) | AGENT_ENGINE_GPG_KEY_RECONNAISSANCE |
Es wurde ein Befehl ausgeführt, um nach GPG-Sicherheitsschlüsseln zu suchen. Ein Angreifer kann gestohlene GPG-Sicherheitsschlüssel verwenden, um unbefugten Zugriff auf verschlüsselte Kommunikation oder Dateien zu erhalten. |
| Zugriff auf Anmeldedaten: Suche nach privaten Schlüsseln oder Passwörtern (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_SEARCH_PRIVATE_KEYS_OR_PASSWORDS |
Es wurde ein Befehl ausgeführt, um in der Containerumgebung nach privaten Schlüsseln, Passwörtern oder anderen vertraulichen Anmeldedaten zu suchen. Dies deutet auf einen potenziellen Versuch hin, Authentifizierungsdaten zu erfassen. Angreifer suchen häufig nach Dateien mit Anmeldedaten, um unbefugten Zugriff auf Systeme zu erlangen, Berechtigungen zu eskalieren oder sich lateral innerhalb der Umgebung zu bewegen. Das Erkennen solcher Aktivitäten ist entscheidend, um Sicherheitsverstöße zu verhindern. |
| Defense Evasion: Base64 ELF File Command Line (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_BASE64_ELF_FILE_CMDLINE |
Es wurde ein Prozess ausgeführt, der ein Argument enthält, das eine ELF-Datei (Executable and Linkable Format) ist. Wenn die Ausführung einer codierten ELF-Datei erkannt wird, ist das ein Signal dafür, dass ein Angreifer versucht, Binärprogrammdaten für die Übertragung an reine ASCII-Befehlszeilen zu codieren. Angreifer könnten mit dieser Technik die Erkennung umgehen und schädlichen Code ausführen, der in eine ELF-Datei eingebettet ist. |
| Defense Evasion: Base64 Encoded Python Script Executed (Vorschau) | AGENT_ENGINE_BASE64_ENCODED_PYTHON_SCRIPT_EXECUTED |
Es wurde ein Prozess ausgeführt, der ein Argument enthält, das ein base64-codiertes Python-Script ist. Wenn die Ausführung eines codierten Python-Skripts erkannt wird, ist das ein Signal dafür, dass ein Angreifer versucht, Binärprogrammdaten für die Übertragung an reine ASCII-Befehlszeilen zu codieren. Angreifer könnten mit dieser Technik die Erkennung umgehen und schädlichen Code ausführen, der in ein Python-Script eingebettet ist. |
| Defense Evasion: Base64 Encoded Shell Script Executed (Vorschau) | AGENT_ENGINE_BASE64_ENCODED_SHELL_SCRIPT_EXECUTED |
Es wurde ein Prozess ausgeführt, der ein Argument enthält, das ein base64-codiertes Shell-Script ist. Wenn die Ausführung eines codierten Shell-Skripts erkannt wird, ist das ein Signal dafür, dass ein Angreifer versucht, Binärprogrammdaten für die Übertragung an reine ASCII-Befehlszeilen zu codieren. Angreifer könnten mit dieser Technik die Erkennung umgehen und schädlichen Code ausführen, der in ein Shell-Script eingebettet ist. |
| Defense Evasion: Compiler-Tool für Code im Container gestartet (Vorschau) | AGENT_ENGINE_LAUNCH_CODE_COMPILER_TOOL_IN_CONTAINER |
Es wurde ein Prozess gestartet, um ein Code-Compiler-Tool in der Containerumgebung zu starten. Dies deutet auf einen potenziellen Versuch hin, ausführbaren Code in einem isolierten Kontext zu erstellen oder zu ändern. Angreifer können Code-Compiler in Containern verwenden, um schädliche Nutzlasten zu entwickeln, Code in vorhandene Binärdateien einzuschleusen oder Tools zu erstellen, mit denen Sicherheitskontrollen umgangen werden. Dabei agieren sie in einer weniger streng überwachten Umgebung, um der Erkennung auf dem Hostsystem zu entgehen. |
| Ausführung: Hinzugefügtes schädliches Binärprogramm ausgeführt (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_ADDED_MALICIOUS_BINARY_EXECUTED |
Ein Prozess hat eine Binärdatei ausgeführt, die von Threat Intelligence als schädlich identifiziert wurde. Diese Binärdatei war nicht Teil der ursprünglichen agentischen Arbeitslast. Dieses Ereignis deutet stark darauf hin, dass ein Angreifer die Kontrolle über die Arbeitslast hat und schädliche Software ausführt. |
| Ausführung: Hinzugefügte schädliche Bibliothek geladen (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_ADDED_MALICIOUS_LIBRARY_LOADED |
Ein Prozess hat eine Bibliothek geladen, die von Threat Intelligence als schädlich identifiziert wurde. Diese Bibliothek war nicht Teil der ursprünglichen agentischen Arbeitslast. Dieses Ereignis deutet darauf hin, dass ein Angreifer wahrscheinlich die Kontrolle über die Arbeitslast hat und schädliche Software ausführt. |
| Ausführung: hinzugefügter schädlicher Skill ausgeführt (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_ADDED_MALICIOUS_SKILL_EXECUTED |
Ein Prozess hat eine Fähigkeit ausgeführt, die von Threat Intelligence als schädlich identifiziert wurde. Diese Fähigkeit war nicht Teil der ursprünglichen agentischen Arbeitslast. Dieses Ereignis deutet stark darauf hin, dass ein Angreifer die Kontrolle über die Arbeitslast hat und schädliche Software ausführt. |
| Ausführung: hinzugefügter schädlicher Skill geladen (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_ADDED_MALICIOUS_SKILL_LOADED |
Ein Prozess hat einen Skill geladen, der von Threat Intelligence als schädlich identifiziert wurde. Diese Fähigkeit war nicht Teil der ursprünglichen agentischen Arbeitslast. Dieses Ereignis deutet darauf hin, dass ein Angreifer wahrscheinlich die Kontrolle über die Arbeitslast hat und schädliche Software ausführt. |
| Ausführung: Integriertes schädliches Binärprogramm ausgeführt (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_BUILT_IN_MALICIOUS_BINARY_EXECUTED |
Ein Prozess hat eine Binärdatei ausgeführt, die von Threat Intelligence als schädlich identifiziert wurde. Diese Binärdatei war Teil der ursprünglichen agentischen Arbeitslast. Dieses Ereignis kann darauf hindeuten, dass ein Angreifer eine schädliche Arbeitslast bereitstellt. Der Akteur könnte beispielsweise die Kontrolle über eine legitime Build-Pipeline erlangt und die schädliche Binärdatei in die agentische Arbeitslast eingeschleust haben. |
| Ausführung: Container-Escape (Vorschau) | AGENT_ENGINE_CONTAINER_ESCAPE |
Ein im Container ausgeführter Prozess hat versucht, die Containerisolation mithilfe bekannter Exploit-Techniken oder Binärdateien zu umgehen, die von Threat Intelligence als potenzielle Bedrohungen identifiziert werden. Ein erfolgreicher Escape kann einem Angreifer Zugriff auf das Hostsystem gewähren und möglicherweise die gesamte Umgebung gefährden. Diese Aktion deutet darauf hin, dass ein Angreifer Sicherheitslücken ausnutzt, um unbefugten Zugriff auf das Hostsystem oder die gesamte Infrastruktur zu erlangen. |
| Ausführung: Dateilose Ausführung in /memfd: (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_FILELESS_EXECUTION_DETECTION_MEMFD |
Ein Prozess wurde mit einem In-Memory-Dateideskriptor ausgeführt. Ein Prozess, der aus einer speicherinternen Datei gestartet wird, kann darauf hindeuten, dass ein Angreifer versucht, andere Erkennungsmethoden zu umgehen, um schädlichen Code auszuführen. |
| Execution: Kubernetes Attack Tool Execution (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_KUBERNETES_ATTACK_TOOL_EXECUTION |
Ein Prozess hat ein Kubernetes-spezifisches Angriffstool ausgeführt, das von Threat Intelligence als potenzielle Bedrohung identifiziert wurde. Diese Aktion deutet darauf hin, dass ein Angreifer Zugriff auf den Cluster erhalten hat und das Tool verwendet, um Kubernetes-spezifische Sicherheitslücken oder Konfigurationen auszunutzen. |
| Ausführung: Ausführung eines lokalen Ausspähtools (Vorschau) | AGENT_ENGINE_LOCAL_RECONNAISSANCE_TOOL_EXECUTION |
Ein Prozess hat ein lokales Ausspähtool ausgeführt, das normalerweise nicht Teil der agentischen Arbeitslast ist. Threat Intelligence identifiziert diese Tools als potenzielle Bedrohungen. Dieses Ereignis deutet darauf hin, dass ein Angreifer versucht, interne Systeminformationen zu sammeln, z. B. die Infrastruktur zu kartieren, Sicherheitslücken zu identifizieren oder Daten zu Systemkonfigurationen zu erfassen. |
| Ausführung: Schädlicher Python-Code ausgeführt (Vorschau) | AGENT_ENGINE_MALICIOUS_PYTHON_EXECUTED |
Ein ML-Modell (maschinelles Lernen) hat ausgeführten Python-Code als schädlich identifiziert. Ein Angreifer kann Python verwenden, um Tools oder Dateien in eine kompromittierte Umgebung herunterzuladen und Befehle ohne Binärdateien auszuführen. Der Detektor verwendet Natural Language Processing (NLP), um den Inhalt des Python-Codes zu analysieren. Da dieser Ansatz nicht auf Signaturen basiert, können Detektoren bekannten und neuen schädlichen Python-Code identifizieren. |
| Ausführung: Geändertes schädliches Binärprogramm ausgeführt (Vorschau) | AGENT_ENGINE_MODIFIED_MALICIOUS_BINARY_EXECUTED |
Ein Prozess hat eine Binärdatei ausgeführt, die von Threat Intelligence als schädlich identifiziert wurde. Diese Binärdatei war Teil der ursprünglichen agentischen Arbeitslast, wurde aber zur Laufzeit geändert. Dieses Ereignis deutet darauf hin, dass ein Angreifer möglicherweise die Kontrolle über die Arbeitslast hat und schädliche Software ausführt. |
| Ausführung: Geänderte schädliche Bibliothek geladen (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_MODIFIED_MALICIOUS_LIBRARY_LOADED |
Ein Prozess hat eine Bibliothek geladen, die von Threat Intelligence als schädlich identifiziert wurde. Diese Bibliothek war Teil der ursprünglichen agentischen Arbeitslast, wurde aber zur Laufzeit geändert. Dieses Ereignis deutet darauf hin, dass ein Angreifer die Kontrolle über die Arbeitslast hat und schädliche Software ausführt. |
| Ausführung: Geänderter schädlicher Skill ausgeführt (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_MODIFIED_MALICIOUS_SKILL_EXECUTED |
Ein Prozess hat eine Fähigkeit ausgeführt, die von Threat Intelligence als schädlich identifiziert wurde. Diese Fähigkeit war Teil der ursprünglichen agentischen Arbeitslast, wurde aber zur Laufzeit geändert. Dieses Ereignis deutet darauf hin, dass ein Angreifer möglicherweise die Kontrolle über die Arbeitslast hat und schädliche Software ausführt. |
| Ausführung: Geänderter schädlicher Skill geladen (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_MODIFIED_MALICIOUS_SKILL_LOADED |
Ein Prozess hat einen Skill geladen, der von Threat Intelligence als schädlich identifiziert wurde. Diese Fähigkeit war Teil der ursprünglichen agentischen Arbeitslast, wurde aber zur Laufzeit geändert. Dieses Ereignis deutet darauf hin, dass ein Angreifer die Kontrolle über die Arbeitslast hat und schädliche Software ausführt. |
| Schädliches Script ausgeführt (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_MALICIOUS_SCRIPT_EXECUTED |
Ein ML-Modell (maschinelles Lernen) hat ausgeführten Bash-Code als schädlich identifiziert. Ein Angreifer kann Bash verwenden, um Tools oder Dateien in eine kompromittierte Umgebung herunterzuladen und Befehle ohne Binärdateien auszuführen. Der Detektor verwendet NLP, um den Inhalt des Bash-Codes zu analysieren. Da dieser Ansatz nicht auf Signaturen basiert, können Detektoren bekannten und neuen schädlichen Bash-Code identifizieren. |
| Schädliche URL beobachtet (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_MALICIOUS_URL_OBSERVED |
Die Bedrohungserkennung für Agent Platform hat eine schädliche URL in der Argumentliste eines laufenden Prozesses erkannt. Der Detektor vergleicht diese URLs mit den Listen unsicherer Webressourcen, die vom Google-Dienst Safe Browsing verwaltet werden. Wenn Sie der Meinung sind, dass Google eine URL fälschlicherweise als Phishing-Website oder Malware eingestuft hat, melden Sie das Problem unter Unvollständige Daten melden. |
| Reverse Shell (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_REVERSE_SHELL |
Ein Prozess, bei dem die Stream-Weiterleitung an einen Remote-Socket gestartet wurde. Der Detektor sucht nach Eine Reverse-Shell ermöglicht es einem Angreifer, von einer manipulierten Arbeitslast aus mit einem von ihm kontrollierten Computer zu kommunizieren. Der Angreifer kann dann die Arbeitslast steuern, z. B. als Teil eines Botnets. |
| Unerwartete untergeordnete Shell (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_UNEXPECTED_CHILD_SHELL |
Ein Prozess, der normalerweise keine Shells aufruft, hat unerwartet einen Shell-Prozess gestartet. Der Detektor überwacht die Prozessausführung und generiert ein Ergebnis, wenn ein bekannter übergeordneter Prozess unerwartet eine Shell erzeugt. |
| Ausführung: Netcat-Remote-Codeausführung im Container (Vorschau) | AGENT_ENGINE_NETCAT_REMOTE_CODE_EXECUTION_IN_CONTAINER |
Netcat, ein vielseitiges Netzwerkdienstprogramm, wurde in der Containerumgebung ausgeführt. Dies deutet möglicherweise auf einen Versuch hin, unbefugten Remotezugriff einzurichten oder Daten zu exfiltrieren. Die Verwendung von Netcat in einer containerisierten Umgebung kann darauf hindeuten, dass ein Angreifer versucht, eine Reverse-Shell zu erstellen, Lateral Movement zu ermöglichen oder beliebige Befehle auszuführen, was die Systemintegrität gefährden kann. |
| Ausführung: Mögliche Ausführung beliebiger Befehle über CUPS (CVE-2024-47177) (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_POSSIBLE_ARBITRARY_COMMAND_EXECUTION_THROUGH_CUPS |
Diese Regel erkennt, wenn der Prozess |
| Ausführung: Mögliche Remote-Befehlsausführung erkannt (Vorschau) | AGENT_ENGINE_POSSIBLE_REMOTE_COMMAND_EXECUTION_DETECTED |
Es wurde ein Prozess erkannt, der gängige UNIX-Befehle über eine Netzwerk-Socket-Verbindung ausführt. Dies deutet auf einen potenziellen Versuch hin, unbefugte Remote-Befehlsausführungsfunktionen einzurichten. Angreifer verwenden häufig Techniken, die Reverse-Shell-Angriffe imitieren, um die interaktive Kontrolle über ein kompromittiertes System zu erlangen. So können sie beliebige Befehle remote ausführen und standardmäßige Netzwerksicherheitsmaßnahmen wie Firewall-Einschränkungen umgehen. Die Erkennung der Befehlsausführung über einen Socket ist ein starker Indikator für böswilligen Remote-Zugriff. |
| Ausführung: Programmausführung mit nicht zulässiger HTTP-Proxy-Umgebung (Vorschau) | AGENT_ENGINE_PROGRAM_RUN_WITH_DISALLOWED_HTTP_PROXY_ENV |
Ein Programm wurde mit einer nicht zulässigen HTTP-Proxy-Umgebungsvariablen ausgeführt. Dies kann auf einen Versuch hindeuten, Sicherheitskontrollen zu umgehen, Traffic für böswillige Zwecke umzuleiten oder Daten über nicht autorisierte Kanäle zu exfiltrieren. Angreifer könnten unzulässige HTTP-Proxys konfigurieren, um vertrauliche Informationen abzufangen, Traffic über schädliche Server weiterzuleiten oder verdeckte Kommunikationskanäle einzurichten. Die Erkennung der Ausführung von Programmen mit diesen Umgebungsvariablen ist entscheidend, um die Netzwerksicherheit aufrechtzuerhalten und Datenpannen zu verhindern. |
| Ausführung: Socat-Reverse-Shell erkannt (Vorschau) | AGENT_ENGINE_SOCAT_REVERSE_SHELL_DETECTED |
Der Befehl
Diese Regel erkennt die Ausführung von |
| Ausführung: Verdächtiges freigegebenes OpenSSL-Objekt geladen (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_SUSPICIOUS_OPENSSL_SHARED_OBJECT_LOADED |
OpenSSL wurde ausgeführt, um ein benutzerdefiniertes freigegebenes Objekt zu laden. Angreifer können benutzerdefinierte Bibliotheken laden und vorhandene Bibliotheken ersetzen, die von OpenSSL verwendet werden, um schädlichen Code auszuführen. Die Verwendung in der Produktion ist ungewöhnlich und sollte sofort untersucht werden. |
| Exfiltration: Remote-Tools zum Kopieren von Dateien im Container gestartet (Vorschau) | AGENT_ENGINE_LAUNCH_REMOTE_FILE_COPY_TOOLS_IN_CONTAINER |
Im Container wurde die Ausführung eines Tools zum Kopieren von Remote-Dateien erkannt. Dies deutet auf eine potenzielle Daten-Exfiltration, Lateral Movement oder die Bereitstellung schädlicher Nutzlasten hin. Angreifer verwenden diese Tools häufig, um sensible Daten aus dem Container zu übertragen, sich lateral im Netzwerk zu bewegen, um andere Systeme zu kompromittieren, oder Malware für weitere schädliche Aktivitäten einzuschleusen. Die Erkennung der Verwendung von Tools zum Kopieren von Remote-Dateien ist entscheidend, um Datenpannen, unbefugten Zugriff und eine weitere Gefährdung des Containers und potenziell des Hostsystems zu verhindern. |
| Auswirkung: Erkennung schädlicher Cmdline-Dateien (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_DETECT_MALICIOUS_CMDLINES |
Ein Befehl wurde mit Argumenten ausgeführt, die bekanntermaßen potenziell destruktiv sind, z. B. Versuche, kritische Systemdateien zu löschen oder passwortbezogene Konfigurationen zu ändern. Angreifer können schädliche Befehlszeilen ausführen, um Systeminstabilität zu verursachen, die Wiederherstellung durch Löschen wichtiger Dateien zu verhindern oder durch Manipulation von Nutzeranmeldedaten unbefugten Zugriff zu erlangen. Das Erkennen dieser spezifischen Befehlsmuster ist entscheidend, um erhebliche Auswirkungen auf das System zu verhindern. |
| Auswirkung: Bulk-Entfernung von Daten von Laufwerk (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_REMOVE_BULK_DATA_FROM_DISK |
Es wurde ein Prozess erkannt, der Massenlöschvorgänge für Daten ausführt. Dies kann auf einen Versuch hindeuten, Beweise zu löschen, Dienste zu stören oder einen Datenlöschangriff in der Containerumgebung auszuführen. Angreifer entfernen möglicherweise große Datenmengen, um ihre Spuren zu verwischen, den Betrieb zu sabotieren oder die Bereitstellung von Ransomware vorzubereiten. Durch das Erkennen solcher Aktivitäten können potenzielle Bedrohungen identifiziert werden, bevor es zu einem kritischen Datenverlust kommt. |
| Auswirkung: Verdächtige Kryptowährungs-Mining-Aktivität mit dem Stratum-Protokoll (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_DETECT_CRYPTO_MINERS_USING_STRATUM_PROTOCOL |
Es wurde ein Prozess erkannt, der über das Stratum-Protokoll kommuniziert, das häufig von Kryptowährungs-Mining-Software verwendet wird. Diese Aktivität deutet auf potenzielle nicht autorisierte Mining-Vorgänge in der Containerumgebung hin. Angreifer setzen häufig Kryptowährungs-Miner ein, um Systemressourcen für finanzielle Gewinne zu nutzen. Dies führt zu Leistungseinbußen, erhöhten Betriebskosten und potenziellen Sicherheitsrisiken. Durch das Erkennen solcher Aktivitäten können Ressourcenmissbrauch und unbefugter Zugriff minimiert werden. |
| Rechteausweitung: Missbrauch von Sudo zur Rechteausweitung (CVE-2019-14287) (Vorschau) | AGENT_ENGINE_ABUSE_SUDO_FOR_PRIVILEGE_ESCALATION |
Diese Erkennung meldet einen Versuch, CVE-2019-14287 auszunutzen, was eine Rechteausweitung durch Missbrauch des Befehls |
| Rechteausweitung: Sicherheitslücke bei der lokalen Rechteausweitung in Polkit (CVE-2021-4034) (Vorschau) | AGENT_ENGINE_POLKIT_LOCAL_PRIVILEGE_ESCALATION_VULNERABILITY |
Ein Nutzer ohne Root-Berechtigung hat
Diese Regel erkennt einen Versuch, eine Sicherheitslücke zur Rechteausweitung (CVE-2021-4034) in |
| Rechteausweitung: Mögliche Rechteausweitung durch Sudo (CVE-2021-3156) (Vorschau) | AGENT_ENGINE_SUDO_POTENTIAL_PRIVILEGE_ESCALATION |
Ein Nutzer ohne Root-Berechtigung hat
Erkennt einen Versuch, eine Sicherheitslücke auszunutzen, die |
Detektoren der Steuerungsebene
In diesem Abschnitt werden die Detektoren der Steuerungsebene von Event Threat Detection beschrieben, die speziell für KI-Agenten entwickelt wurden, die in der Agent Runtime bereitgestellt werden. Event Threat Detection bietet auch Agent Runtime. Event Threat Detection bietet auch Detektoren für allgemeine KI-bezogene Bedrohungen.
Diese Detektoren für die Steuerungsebene sind standardmäßig aktiviert. Sie verwalten diese Detektoren auf dieselbe Weise wie andere Event Threat Detection-Detektoren. Weitere Informationen finden Sie unter Event Threat Detection verwenden.
In der Spalte Anreicherung sensibler Daten wird angegeben, ob ein Detektor die Anreicherung sensibler Daten unterstützt.
| Anzeigename | API-Name | Logquelltypen | Beschreibung | Anreicherung sensibler Daten |
|---|---|---|---|---|
| Discovery: Hinweise auf Scannen von Ports durch KI-Agenten (Vorschau) | AGENT_ENGINE_PORT_SCANNING_EVIDENCE |
Agent Engine-Logs: Agent Engine-Logs |
Ein KI-Agent hat horizontales oder vertikales Port-Scanning durchgeführt. Ergebnisse werden standardmäßig als Niedrig eingestuft. | – |
| Erkennung: Nicht autorisierter API-Aufruf des Dienstkontos durch KI-Agenten (Vorschau) | AGENT_ENGINE_UNAUTHORIZED_SERVICE_ACCOUNT_API_CALL |
Cloud-Audit-Logs: Audit-Logs zu Administratoraktivitäten |
Ein Dienstkonto hat über einen KI-Agenten einen nicht autorisierten API-Aufruf an ein externes Projekt gesendet. Dieses Verhalten kann darauf hindeuten, dass ein nicht autorisierter Nutzer versucht, über einen KI-Agenten Details zu Ressourcen zu erhalten, Dienste zu aktivieren oder zu deaktivieren oder andere nicht autorisierte Aktionen auszuführen. Ergebnisse werden standardmäßig als Niedrig klassifiziert. |
Kategorie: Discovery: AI Agent Unauthorized Service Account API Call Affecting Sensitive DataSchweregrad: Niedrig bis mittel |
| Erkennung: Selbstprüfung des Dienstkontos des KI-Agenten (Vorschau) | AGENT_ENGINE_IAM_ANOMALOUS_BEHAVIOR_SERVICE_ACCOUNT_GETS_OWN_IAM_POLICY |
Cloud-Audit-Logs: IAM-Datenzugriffs-Audit-Logs Berechtigungen: DATA_READ
|
Eine mit einem KI-Agenten verknüpfte Identität wurde verwendet, um die Rollen und Berechtigungen zu untersuchen, die mit diesem Dienstkonto verknüpft sind. Ergebnisse werden als Niedrig eingestuft, wenn die Anfrage autorisiert wurde, oder als Hoch, wenn die Anfrage nicht autorisiert wurde. |
– |
| Zugriff auf Anmeldedaten: KI-Agent: anomaler Zugriff auf Metadatendienst (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_ANOMALOUS_ACCESS_TO_METADATA_SERVICE |
Agent Engine-Logs: Agent Engine-Logs |
Ein KI-Agent hat ein Dienstkontotoken von einem Metadatenserver abgerufen. Ergebnisse werden standardmäßig als Niedrig klassifiziert. | – |
| Exfiltration: KI-Agent: BigQuery-VPC-Perimeterverstoß initiiert (Vorschau) |
AGENT_ENGINE_BIG_QUERY_EXFIL_VPC_PERIMETER_VIOLATION |
Cloud-Audit-Logs:
BigQueryAuditMetadata-Datenzugriffslogs
Berechtigungen:DATA_READ
|
Erkennt den Versuch eines KI-Agenten, auf BigQuery-Ressourcen zuzugreifen, die durch VPC Service Controls geschützt sind. Ergebnisse werden standardmäßig als Niedrig klassifiziert. |
– |
| Exfiltration: KI-Agent: BigQuery-Daten-Exfiltration in externe Tabelle initiiert (Vorschau) |
AGENT_ENGINE_BIG_QUERY_EXFIL_TO_EXTERNAL_TABLE |
Cloud-Audit-Logs:
BigQueryAuditMetadata-Datenzugriffslogs
Berechtigungen:DATA_READ
|
Erkennt, wenn Ressourcen, die der geschützten Organisation gehören, von einem KI-Agenten außerhalb der Organisation gespeichert wurden, einschließlich Kopier- oder Übertragungsvorgängen. Ergebnisse werden standardmäßig als Hoch eingestuft. |
Kategorie: Exfiltration: AI Agent Initiated Sensitive BigQuery Data Exfiltration to External TableSchweregrad: Keine Änderung (Standard: Hoch) |
| Exfiltration: KI-Agent: Cloud SQL-Exfiltration in öffentlichen Bucket initiiert (Vorabversion) |
AGENT_ENGINE_CLOUDSQL_EXFIL_EXPORT_TO_PUBLIC_GCS |
Cloud-Audit-Logs:
MySQL-Datenzugriffslogs PostgreSQL-Datenzugriffslogs SQL Server-Datenzugriffslogs |
Erkennt, wenn Live-Instanzdaten von einem KI-Agenten in einen Cloud Storage-Bucket exportiert wurden, der der Organisation gehört und öffentlich zugänglich ist. Bei der Aktivierung der Security Command Center Premium-Stufe auf Projektebene ist dieses Ergebnis nur verfügbar, wenn die Standard-Legacy-Stufe in der übergeordneten Organisation aktiviert ist. Ergebnisse werden standardmäßig als Hoch eingestuft. |
– |
| Exfiltration: KI-Agent: Cloud SQL-Exfiltration in externen Bucket initiiert (Vorabversion) |
AGENT_ENGINE_CLOUDSQL_EXFIL_EXPORT_TO_EXTERNAL_GCS
|
Cloud-Audit-Logs:
MySQL-Datenzugriffslogs PostgreSQL-Datenzugriffslogs SQL Server-Datenzugriffslogs |
Erkennt, wenn Live-Instanzdaten von einem KI-Agenten in einen Cloud Storage-Bucket außerhalb der Organisation exportiert wurden. Bei der Aktivierung der Security Command Center Premium-Stufe auf Projektebene ist dieses Ergebnis nur verfügbar, wenn die Standard-Legacy-Stufe in der übergeordneten Organisation aktiviert ist. Ergebnisse werden standardmäßig als Hoch eingestuft. |
– |
| Exfiltration: KI-Agent: BigQuery-Datenextraktion initiiert (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_BIG_QUERY_EXFIL_TO_CLOUD_STORAGE |
Cloud-Audit-Logs:
BigQueryAuditMetadata-Datenzugriffslogs
Berechtigungen:DATA_READ
|
Erkennt die folgenden Szenarien einer BigQuery-Datenextraktion, die von einem KI-Agenten initiiert wurde:
Bei der Aktivierung der Security Command Center Premium-Stufe auf Projektebene ist dieses Ergebnis nur verfügbar, wenn die Standard-Legacy-Stufe in der übergeordneten Organisation aktiviert ist. Ergebnisse werden standardmäßig als Niedrig eingestuft. |
Kategorie: Exfiltration: AI Agent Initiated Sensitive BigQuery Data ExtractionSchweregrad: Niedrig bis mittel |
| Anfänglicher Zugriff: Häufung von „Berechtigung verweigert“-Aktionen für die Identität des KI-Agenten (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_EXCESSIVE_FAILED_ATTEMPT |
Cloud-Audit-Logs: Administratoraktivitätslogs | Eine mit einem KI-Agenten verknüpfte Identität hat wiederholt Fehler vom Typ Berechtigung verweigert ausgelöst, indem sie versucht hat, Änderungen über mehrere Methoden und Dienste hinweg vorzunehmen. Ergebnisse werden standardmäßig als Mittel eingestuft. | – |
| Rechteausweitung: KI-Agent: Tokengenerierung mit signJwt (Vorschau) | AGENT_ENGINE_SUSPICIOUS_TOKEN_GENERATION_SIGN_JWT |
Cloud-Audit-Logs: IAM-Datenzugriffs-Audit-Logs |
Ein mit einem KI-Agenten verknüpftes Dienstkonto hat die Methode
Ergebnisse werden standardmäßig als Niedrig eingestuft. |
– |
| Rechteausweitung: KI-Agent: Tokengenerierung mit impliziter Delegierung (Vorschau) | AGENT_ENGINE_SUSPICIOUS_TOKEN_GENERATION_IMPLICIT_DELEGATION |
Cloud-Audit-Logs: IAM-Datenzugriffs-Audit-Logs |
Die Berechtigung iam.serviceAccounts.implicitDelegation wurde missbraucht, um Zugriffstokens von einem Dienstkonto mit höheren Berechtigungen über einen KI-Agenten zu generieren.
Ergebnisse werden standardmäßig als Niedrig eingestuft.
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– |
| Rechteausweitung: KI-Agent: projektübergreifende OpenID-Tokengenerierung (Vorschau) | AGENT_ENGINE_SUSPICIOUS_TOKEN_GENERATION_CROSS_PROJECT_OPENID |
Cloud-Audit-Logs: IAM-Datenzugriffs-Audit-Logs |
Die IAM-Berechtigung Dieses Ergebnis ist für Aktivierungen auf Projektebene nicht verfügbar. Ergebnisse werden standardmäßig als Niedrig klassifiziert. |
– |
| Rechteausweitung: KI-Agent: projektübergreifende Zugriffstokengenerierung (Vorabversion) | AGENT_ENGINE_SUSPICIOUS_TOKEN_GENERATION_CROSS_PROJECT_ACCESS_TOKEN |
Cloud-Audit-Logs: IAM-Datenzugriffs-Audit-Logs |
Die IAM-Berechtigung Dieses Ergebnis ist für Aktivierungen auf Projektebene nicht verfügbar. Ergebnisse werden standardmäßig als Niedrig eingestuft. |
– |