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Cloud-Umgebungen mit CIS-Benchmarks prüfen

Führen Sie automatisierte Scans mit Tools wie Prowler und ScoutSuite durch, um AWS-, Azure- und GCP-Umgebungen auf die CIS Foundations Benchmarks zu prüfen, fehlgeschlagene Kontrollen zu interpretieren und die Behebung für die kontinuierliche Compliance nachzuverfolgen.

Was ist Cloud-Umgebungen mit CIS-Benchmarks prüfen?

Diese Fähigkeit ermöglicht es einem KI-Agenten, Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP) systematisch gegen die CIS Foundations Benchmarks zu auditieren. Sie unterstützt die Durchführung automatisierter Scans mit Tools wie Prowler und ScoutSuite, die Hunderte von Sicherheitskontrollen prüfen, und die Interpretation der Ergebnisse, um Prioritäten für die Behebung zu setzen. Der Workflow umfasst die Auswahl der passenden Benchmark-Version (z. B. CIS AWS v5.0), die Ausführung der Scans, die Priorisierung von Level-1-Kontrollen und die Implementierung von Korrekturen über CLI-Befehle oder Infrastructure-as-Code (IaC). Zusätzlich wird die Einrichtung einer kontinuierlichen Compliance-Überwachung über native Dienste wie AWS Security Hub, Azure Policy oder GCP Security Command Center beschrieben. Damit eignet sich die Fähigkeit besonders für Vorbereitungen auf SOC-2- oder ISO-27001-Audits, für die Bewertung der Sicherheitslage neuer Cloud-Konten sowie für die regelmäßige Nachverfolgung der Compliance-Verbesserung.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/auditing-cloud-with-cis-benchmarks

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Dokumentation

Was macht Cloud-Umgebungen mit CIS-Benchmarks prüfen?

Wann verwenden

  • Bei der Durchführung erster Sicherheitsaudits von Cloud-Umgebungen gegenüber branchenüblichen Benchmarks
  • Bei der Vorbereitung auf SOC 2-, ISO 27001- oder regulatorische Audits, die auf CIS-Kontrollen verweisen
  • Bei der Festlegung eines messbaren Sicherheitsbaselines für neue Cloud-Konten oder Abonnements
  • Bei der Verfolgung der Compliance-Verbesserung im Laufe der Zeit durch regelmäßige Neubewertungen
  • Bei der Bewertung der Sicherheitslage übernommener oder geerbter Cloud-Umgebungen

Nicht verwenden für die Erkennung von Laufzeitbedrohungen (siehe detecting-cloud-threats-with-guardduty), für Anwendungssicherheitstests (siehe conducting-cloud-penetration-testing) oder für Compliance-Frameworks, die nicht auf CIS basieren (siehe spezifische regulatorische Skill-Dateien).

Voraussetzungen

  • Schreibgeschützter Zugriff auf die Ziel-Cloud-Konten (AWS SecurityAudit-Richtlinie, Azure Reader-Rolle, GCP Viewer-Rolle)
  • Prowler, ScoutSuite oder cloud-native CSPM-Tools installiert und konfiguriert
  • Verständnis der CIS-Benchmark-Struktur: Abschnitte, Kontrollen, Profile (Level 1 und Level 2)
  • Zugriff für die Behebung (getrennt von den Audit-Anmeldeinformationen)

Arbeitsablauf

Schritt 1: Auswahl der passenden CIS-Benchmark-Version

Wählen Sie die richtige Benchmark-Version für jeden Cloud-Anbieter. Aktuelle Versionen (Stand 2025) umfassen CIS AWS Foundations Benchmark v5.0, CIS Azure Foundations Benchmark v4.0 und CIS GCP Foundations Benchmark v4.0.

Abdeckungsbereiche der CIS-Benchmarks:
+-------------------+------------------------+-------------------------+
| Abschnitt         | AWS v5.0               | Azure v4.0             |
+-------------------+------------------------+-------------------------+
| Identität & Zugriff | IAM-Richtlinien, MFA, Root | Azure AD, RBAC, PIM    |
| Protokollierung   | CloudTrail, Config      | Activity Log, Diag     |
| Überwachung       | CloudWatch-Alarme       | Defender, Sentinel     |
| Netzwerk          | VPC, SG, NACLs          | NSG, ASG, Firewall     |
| Speicher          | S3-Verschlüsselung, Zugriff | Speicherverschlüsselung |
| Datenbank         | RDS-Verschlüsselung     | SQL TDE, Auditing      |
+-------------------+------------------------+-------------------------+

CIS-Profillevel:
  Level 1: Praktische Sicherheitseinstellungen, die ohne signifikante Leistungseinbußen oder
           Funktionseinschränkungen implementiert werden können
  Level 2: Defense-in-Depth-Einstellungen, die die Funktionalität einschränken oder eine
           zusätzliche Planung für die Implementierung erfordern können

Schritt 2: Automatisierte Bewertung mit Prowler durchführen

Führen Sie umfassende CIS-Benchmark-Scans mit Prowler zur automatisierten Kontrollbewertung in AWS, Azure und GCP durch.

# AWS CIS v5.0-Bewertung
prowler aws \
  --compliance cis_5.0_aws \
  --profile audit-account \
  --output-formats json-ocsf,html,csv \
  --output-directory ./cis-audit-$(date +%Y%m%d)

# Azure CIS v4.0-Bewertung
prowler azure \
  --compliance cis_4.0_azure \
  --subscription-ids "sub-id-1,sub-id-2" \
  --output-formats json-ocsf,html,csv \
  --output-directory ./cis-audit-azure-$(date +%Y%m%d)

# GCP CIS v4.0-Bewertung
prowler gcp \
  --compliance cis_4.0_gcp \
  --project-ids "project-1,project-2" \
  --output-formats json-ocsf,html,csv \
  --output-directory ./cis-audit-gcp-$(date +%Y%m%d)

# Multi-Account-AWS-Scan mit ScoutSuite
scout suite aws \
  --profile audit-account \
  --report-dir ./scout-report \
  --ruleset cis-5.0 \
  --force

Schritt 3: Ergebnisse interpretieren und Prioritäten für die Behebung festlegen

Analysieren Sie die Audit-Ergebnisse nach Abschnitt und Schweregrad. Priorisieren Sie zuerst Level-1-Kontrollen, da sie die grundlegende Sicherheitshygiene darstellen, und dann Level-2-Kontrollen für Defense in Depth.

# Prowler-Ergebnisse nach fehlgeschlagenen Kontrollen parsen
cat ./cis-audit-*/prowler-output-*.json | \
  jq '[.[] | select(.StatusExtended == "FAIL")] | group_by(.CheckID) |
  map({control: .[0].CheckID, description: .[0].CheckTitle,
  failed_resources: length, severity: .[0].Severity}) |
  sort_by(-.failed_resources)'

# Compliance-Score pro Abschnitt generieren
cat ./cis-audit-*/prowler-output-*.json | \
  jq 'group_by(.Section) | map({
    section: .[0].Section,
    total: length,
    passed: [.[] | select(.StatusExtended == "PASS")] | length,
    failed: [.[] | select(.StatusExtended == "FAIL")] | length,
    score: (([.[] | select(.StatusExtended == "PASS")] | length) / length * 100 | round)
  })'

Schritt 4: Kritische und hohe Kontrollen beheben

Beheben Sie fehlgeschlagene Kontrollen, beginnend mit den Elementen mit der höchsten Auswirkung. Verwenden Sie AWS Config Remediation, Azure Policy oder Terraform, um Korrekturen systematisch anzuwenden.

# CIS 1.4: Sicherstellen, dass kein Root-Account-Zugriffsschlüssel existiert
aws iam list-access-keys --user-name root
# Wenn Schlüssel existieren, löschen
aws iam delete-access-key --user-name root --access-key-id AKIAEXAMPLE

# CIS 2.1.1: Sicherstellen, dass die Standardverschlüsselung von S3-Buckets aktiviert ist
for bucket in $(aws s3api list-buckets --query 'Buckets[*].Name' --output text); do
  aws s3api put-bucket-encryption --bucket "$bucket" \
    --server-side-encryption-configuration '{
      "Rules": [{"ApplyServerSideEncryptionByDefault": {"SSEAlgorithm": "AES256"}}]
    }' 2>/dev/null && echo "Verschlüsselt: $bucket" || echo "FEHLGESCHLAGEN: $bucket"
done

# CIS 3.1: Sicherstellen, dass CloudTrail in allen Regionen aktiviert ist
aws cloudtrail create-trail \
  --name organization-trail \
  --s3-bucket-name cloudtrail-logs-bucket \
  --is-multi-region-trail \
  --enable-log-file-validation \
  --kms-key-id arn:aws:kms:us-east-1:123456789012:key/key-id

aws cloudtrail start-logging --name organization-trail

# CIS 4.x: CloudWatch-Metrikfilter und Alarme konfigurieren
aws logs put-metric-filter \
  --log-group-name CloudTrail/DefaultLogGroup \
  --filter-name UnauthorizedAPICalls \
  --filter-pattern '{ ($.errorCode = "*UnauthorizedAccess*") || ($.errorCode = "AccessDenied*") }' \
  --metric-transformations metricName=UnauthorizedAPICalls,metricNamespace=CISBenchmark,metricValue=1

Schritt 5: Kontinuierliche Compliance-Überwachung einrichten

Stellen Sie eine automatisierte Compliance-Überwachung bereit, um Konfigurationsänderungen zwischen regelmäßigen Audits zu erkennen. Verwenden Sie AWS Security Hub, Azure Policy oder GCP Security Command Center.

# AWS: CIS v5.0 in Security Hub aktivieren
aws securityhub batch-enable-standards \
  --standards-subscription-requests '[
    {"StandardsArn": "arn:aws:securityhub:::ruleset/cis-aws-foundations-benchmark/v/5.0.0"}
  ]'

# Azure: CIS-Benchmark-Richtlinieninitiative zuweisen
az policy assignment create \
  --name cis-azure-benchmark \
  --scope "/subscriptions/<sub-id>" \
  --policy-set-definition "1a5bb27d-173f-493e-9568-eb56638dbd0e" \
  --params '{"effect": {"value": "AuditIfNotExists"}}'

# Zeitgesteuerte regelmäßige Prowler-Bewertungen
# Wöchentlich per Cron oder CI/CD-Pipeline ausführen
0 2 * * 1 prowler aws --compliance cis_5.0_aws --output-formats csv --output-directory /opt/audits/weekly-$(date +\%Y\%m\%d)

Schlüsselkonzepte

BegriffDefinition
CIS BenchmarkVorschreibende Sicherheitskonfigurationsrichtlinien, die vom Center for Internet Security durch Community-Konsens entwickelt wurden
Level-1-ProfilPraktische Sicherheitskontrollen, die ohne signifikante Leistungs- oder Funktionseinschränkungen implementiert werden können. Sie repräsentieren die Sicherheitshygiene.
Level-2-ProfilDefense-in-Depth-Kontrollen, die die Funktionalität einschränken können und eine sorgfältige Planung vor der Implementierung erfordern
Foundations BenchmarkCIS-Benchmark speziell für Cloud-Anbieter, der IAM, Protokollierung, Überwachung, Netzwerk und Speichersicherheit abdeckt
Kontroll-IDEindeutige numerische Kennung für jede CIS-Empfehlung (z. B. 1.4 für Root-Zugriffsschlüssel, 2.1.1 für S3-Verschlüsselung)
Compliance-ScoreProzentsatz der CIS-Kontrollen, die sich in einem bestandenen Zustand befinden, verfolgt im Zeitverlauf, um die Verbesserung der Sicherheitslage zu messen
Automatisierte BewertungToolgesteuerte Bewertung von CIS-Kontrollen unter Verwendung von Cloud-Anbieter-APIs, um Ressourcenkonfigurationen anhand der Benchmark-Anforderungen zu prüfen
Remediation-RunbookDokumentierte Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Behebung einer bestimmten fehlgeschlagenen CIS-Kontrolle, einschließlich Vorprüfungen und Validierung

Tools und Systeme

  • Prowler: Open-Source-Cloud-Sicherheitstool, das über 300 Prüfungen einschließlich CIS-Benchmark-Bewertungen für AWS, Azure und GCP durchführt
  • ScoutSuite: Multi-Cloud-Sicherheits-Audit-Tool mit CIS-Benchmark-Regelsätzen, die HTML-Berichte generieren
  • AWS Security Hub: Nativer AWS-Dienst, der den CIS AWS Foundations Benchmark als Sicherheitsstandard unterstützt
  • Azure Policy: Governance-Dienst mit integrierten CIS-Benchmark-Richtlinieninitiativen für die automatisierte Compliance-Überwachung
  • GCP Security Command Center: Nativer GCP-Dienst, der Konfigurationen anhand des CIS GCP Foundations Benchmark bewertet

Häufige Szenarien

Szenario: Pre-Audit-CIS-Bewertung für die SOC-2-Zertifizierung

Kontext: Ein SaaS-Unternehmen, das die SOC-2-Typ-II-Zertifizierung anstrebt, muss Cloud-Sicherheitskontrollen nachweisen, die auf die CIS-Benchmarks abgestimmt sind. Der Prüfer benötigt Nachweise für die kontinuierliche Compliance-Überwachung in 45 AWS-Konten.

Vorgehen:

  1. Führen Sie die Prowler-CIS-v5.0-Bewertung in allen 45 Konten durch, um den Basis-Compliance-Score zu ermitteln
  2. Exportieren Sie die Ergebnisse in CSV und kategorisieren Sie die Fehler nach Abschnitt (IAM, Protokollierung, Überwachung, Netzwerk)
  3. Ordnen Sie jede CIS-Kontrolle den relevanten SOC-2-Vertrauensdienstkriterien zu (CC6.1, CC6.6, CC7.1 usw.)
  4. Beheben Sie alle Fehler der Level-1-Kontrollen innerhalb von 30 Tagen und der Level-2-Kontrollen innerhalb von 60 Tagen
  5. Aktivieren Sie CIS v5.0 in AWS Security Hub für die kontinuierliche Überwachung und automatische Erkennung von Abweichungen
  6. Generieren Sie wöchentliche Compliance-Berichte, die dem Prüfer den Verbesserungsverlauf zeigen
  7. Dokumentieren Sie Ausnahmen für Kontrollen, die bewusst nicht implementiert wurden, mit einer Begründung für die Risikoakzeptanz

Fallstricke: Das Beheben von Kontrollen ohne vorherige Tests in einer Staging-Umgebung kann Produktionsworkloads beeinträchtigen. Das vollständige Ignorieren von Level-2-Kontrollen schwächt die Audit-Narrative, auch wenn sie nicht streng erforderlich sind.

Ausgabeformat

CIS-Benchmark-Auditbericht
============================
Cloud-Anbieter: AWS
Benchmark-Version: CIS AWS Foundations Benchmark v5.0
Bewertete Konten: 45
Bewertungsdatum: 2025-02-23
Tool: Prowler v4.3.0

GESAMT-COMPLIANCE-SCORE: 74%

COMPLIANCE NACH ABSCHNITT:
  1. Identitäts- und Zugriffsverwaltung:   68% (41/60 Kontrollen bestanden)
  2. Speicher:                             82% (28/34 Kontrollen bestanden)
  3. Protokollierung:                      91% (20/22 Kontrollen bestanden)
  4. Überwachung:                          55% (18/33 Kontrollen bestanden)
  5. Netzwerk:                             78% (32/41 Kontrollen bestanden)

TOP-FEHLERGESCHLAGENE KONTROLLEN (nach betroffenen Konten):
  [1.4]   Root-Konto hat aktive Zugriffsschlüssel                - 3/45 Konten
  [1.5]   MFA für Root-Konto nicht aktiviert                     - 2/45 Konten
  [2.1.1] S3-Standardverschlüsselung nicht aktiviert             - 12/45 Konten
  [3.1]   CloudTrail nicht Multi-Region                          - 8/45 Konten
  [4.3]   Kein Alarm für Root-Konto-Nutzung                      - 28/45 Konten
  [5.1]   VPC-Flow-Logs nicht aktiviert                          - 15/45 Konten
  [5.4]   Sicherheitsgruppen erlauben 0.0.0.0/0 eingehend        - 22/45 Konten

BEHEBUNGSPRIORITÄT:
  Kritisch (innerhalb von 7 Tagen beheben):  Root-Zugriffsschlüssel, fehlende Root-MFA
  Hoch (innerhalb von 30 Tagen beheben):     S3-Verschlüsselung, CloudTrail, VPC-Flow-Logs
  Mittel (innerhalb von 60 Tagen beheben):   CloudWatch-Alarme, Sicherheitsgruppen-Einschränkungen
  Niedrig (innerhalb von 90 Tagen beheben):  Level-2-Kontrollen, informative Elemente

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

abusing-dpapi-for-credential-access

Extract and decrypt Windows DPAPI-protected secrets (Credential Manager, browser logins/cookies, Wi-Fi credentials, KeePass keys) online or offline using SharpDPAPI, SharpChrome, Mimikatz, or Impacket

abusing-shadow-credentials-for-privesc

Take over Active Directory accounts by writing attacker-controlled public keys to msDS-KeyCredentialLink (Shadow Credentials) with pyWhisker, Whisker, or Certipy, then authenticate via PKINIT to recover the target

achieving-cmmc-level-2-compliance

>-

acquiring-disk-image-with-dd-and-dcfldd

Create forensically sound bit-for-bit disk images with dd or dcfldd on a Linux forensic workstation, preserving evidence integrity through hash verification (MD5/SHA) during acquisition. Use when imaging a suspect drive, USB device, or memory card for investigation, preserving volatile disk evidence during incident response, or producing a verified copy for legal or law-enforcement proceedings before any destructive analysis.

analyzing-active-directory-acl-abuse

Detect dangerous ACL misconfigurations in Active Directory using ldap3

analyzing-android-malware-with-apktool

Perform static analysis of Android APK malware using apktool for resource decompilation, jadx for Java source recovery, and androguard for manifest inspection, dangerous permission-combination detection, and identification of obfuscated code, dynamic code loading, and reflection-based API calls. Use to statically triage a suspicious APK without executing it or to build mobile malware detection rules.

analyzing-api-gateway-access-logs

Parses API Gateway access logs (AWS API Gateway, Kong, Nginx) to detect

analyzing-apt-group-with-mitre-navigator

Query ATT&CK data with attackcti, mitreattack-python, and stix2, then build MITRE ATT&CK Navigator layers and multi-layer heatmap overlays mapping one or more APT groups

analyzing-azure-activity-logs-for-threats

Queries Azure Monitor activity logs and sign-in logs via azure-monitor-query

analyzing-bootkit-and-rootkit-samples

Analyzes bootkit and advanced rootkit malware infecting the Master

analyzing-browser-forensics-with-hindsight

Parse Chromium-based browser databases with Hindsight to extract and correlate browsing history, downloads, cookies, cached content, autofill data, saved passwords, and extensions from Chrome, Edge, Brave, Opera, and Vivaldi into a unified timeline (XLSX, JSON, or SQLite output). Use during incident response, insider-threat investigations, or criminal cases when you need to reconstruct a user

analyzing-campaign-attribution-evidence

Systematically evaluate cyber-campaign evidence to attribute an operation to a threat actor, using the Diamond Model and Analysis of Competing Hypotheses (ACH) to weigh infrastructure overlaps, TTP consistency, malware code similarity, and timing/language artifacts into confidence-weighted attribution assessments. Use when an incident investigation needs a defensible attribution confidence level.

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Monitor Certificate Transparency logs using crt.sh and Certstream to

analyzing-cloud-storage-access-patterns

Detect abnormal access in AWS S3, GCS, and Azure Blob Storage by analyzing CloudTrail Data Events, GCS audit logs, and Azure Storage Analytics for after-hours bulk downloads, new-IP access, and API-call spikes (e.g. GetObject) via statistical baselines and time-series anomaly detection. Use when investigating suspected cloud data exfiltration or building related detection rules.

analyzing-cobalt-strike-beacon-configuration

Extract and analyze Cobalt Strike beacon configuration from PE files

analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles

Parse and analyze Cobalt Strike Malleable C2 profiles with dissect.cobaltstrike (profiles and beacon-payload configs) and pyMalleableC2 (AST parsing) to extract HTTP/DNS transforms, URIs, headers, sleep/jitter, and injection behavior, then generate network detection signatures. Use when reverse-engineering a captured malleable profile or building detections against Cobalt Strike Beacon traffic.

analyzing-command-and-control-communication

Analyzes malware C2 communication over HTTP, HTTPS, DNS, and custom

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Analyzes intrusion activity against the Lockheed Martin Cyber Kill Chain

analyzing-disk-image-with-autopsy

Perform comprehensive forensic analysis of raw (dd), E01, or AFF disk images with Autopsy and The Sleuth Kit, recovering deleted files, examining metadata and embedded artifacts, keyword searching, and building investigation timelines with visual reports. Use for structured analysis of a forensic disk image or when stakeholders need visual reports from evidence.

analyzing-dns-logs-for-exfiltration

Analyzes DNS query logs to detect data exfiltration via DNS tunneling,

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