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auditoría-cloud-con-benchmarks-cis

Audita entornos AWS, Azure y GCP frente a los Benchmarks de Fundamentos CIS mediante ejecución de escaneos automatizados con herramientas como Prowler y ScoutSuite, interpretando controles fallidos y realizando seguimiento de la remediación para lograr cumplimiento continuo. Útil al realizar una auditoría de seguridad en la nube, validar cumplimiento CIS (CIS v5 AWS, v4 Azure, v4 GCP) o establecer monitoreo continuo de cumplimiento en la nube.

¿Qué es auditoría-cloud-con-benchmarks-cis?

Este skill automatiza la auditoría de seguridad en la nube utilizando los Benchmarks de Fundamentos CIS (Center for Internet Security) para AWS, Azure y GCP. Ejecuta escaneos con herramientas como Prowler y ScoutSuite, interpreta los controles fallidos según las versiones actuales de los benchmarks (CIS v5.0 AWS, v4.0 Azure, v4.0 GCP) y propone un flujo de trabajo estructurado de cinco pasos que incluye selección de perfil (Nivel 1 o 2), ejecución de evaluación, interpretación de resultados, remediación priorizada y establecimiento de monitoreo continuo. Es especialmente útil para preparar auditorías SOC 2 o ISO 27001, establecer una línea base de seguridad medible en cuentas nuevas, o mejorar el cumplimiento a lo largo del tiempo mediante reevaluaciones periódicas. El skill incluye ejemplos de comandos reales para Prowler, AWS CLI y Azure CLI, tablas de cobertura por sección, y un formato de reporte de auditoría detallado con puntuación de cumplimiento, controles más fallidos y prioridades de remediación.

Compatible con~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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Documentación

Auditoría de la Nube con Benchmarks CIS

Cuándo Usarlo

  • Al realizar auditorías de seguridad iniciales de entornos cloud frente a benchmarks estándar de la industria
  • Al prepararse para auditorías SOC 2, ISO 27001 o regulatorias que referencien controles CIS
  • Al establecer una línea base de seguridad medible para nuevas cuentas o suscripciones en la nube
  • Al rastrear la mejora del cumplimiento a lo largo del tiempo con reevaluaciones periódicas
  • Al evaluar la postura de seguridad de entornos cloud adquiridos o heredados

No usar para detección de amenazas en tiempo de ejecución (ver detecting-cloud-threats-with-guardduty), para pruebas de seguridad a nivel de aplicación (ver conducting-cloud-penetration-testing) o para marcos de cumplimiento no basados en CIS (consultar archivos de skill regulatorios específicos).

Prerrequisitos

  • Acceso de solo lectura a las cuentas cloud objetivo (política AWS SecurityAudit, rol Azure Reader, rol GCP Viewer)
  • Prowler, ScoutSuite o herramientas CSPM nativas de la nube instaladas y configuradas
  • Comprensión de la estructura del benchmark CIS: secciones, controles, perfiles (Nivel 1 y Nivel 2)
  • Acceso de remediación para implementar correcciones (separado de las credenciales de auditoría)

Flujo de Trabajo

Paso 1: Seleccionar la Versión Apropiada del Benchmark CIS

Elige la versión correcta del benchmark para cada proveedor cloud. Las versiones actuales a partir de 2025 incluyen CIS AWS Foundations Benchmark v5.0, CIS Azure Foundations Benchmark v4.0 y CIS GCP Foundations Benchmark v4.0.

Áreas de Cobertura del Benchmark CIS:
+-------------------+-------------------------+------------------------+
| Sección           | AWS v5.0                | Azure v4.0             |
+-------------------+-------------------------+------------------------+
| Identidad y Acceso| Políticas IAM, MFA, root| Azure AD, RBAC, PIM    |
| Registro          | CloudTrail, Config      | Activity Log, Diag     |
| Monitoreo         | Alarmas CloudWatch      | Defender, Sentinel     |
| Redes             | VPC, SG, NACLs          | NSG, ASG, Firewall     |
| Almacenamiento    | Cifrado S3, acceso      | Cifrado Storage        |
| Base de Datos     | Cifrado RDS             | SQL TDE, auditoría     |
+-------------------+-------------------------+------------------------+

Niveles de Perfil CIS:
  Nivel 1: Configuraciones de seguridad prácticas que pueden implementarse sin impacto
           significativo en el rendimiento o funcionalidad reducida
  Nivel 2: Configuraciones de defensa en profundidad que pueden reducir funcionalidad o
           requerir planificación adicional para su implementación

Paso 2: Ejecutar Evaluación Automatizada con Prowler

Ejecuta escaneos completos del benchmark CIS usando Prowler para la evaluación automatizada de controles en AWS, Azure y GCP.

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

# Evaluación Azure CIS v4.0
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)

# Evaluación GCP CIS v4.0
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)

# Escaneo multi-cuenta AWS usando ScoutSuite
scout suite aws \
  --profile audit-account \
  --report-dir ./scout-report \
  --ruleset cis-5.0 \
  --force

Paso 3: Interpretar Resultados y Priorizar la Remediación

Analiza los resultados de la auditoría por sección y gravedad. Prioriza primero los controles de Nivel 1, ya que representan la higiene de seguridad fundamental, luego aborda los controles de Nivel 2 para defensa en profundidad.

# Analizar resultados de Prowler para controles fallidos
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)'

# Generar puntuación de cumplimiento por sección
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)
  })'

Paso 4: Remediar Controles Críticos y Altos

Aborda los controles fallidos comenzando por los elementos de mayor impacto. Usa AWS Config remediation, Azure Policy o Terraform para aplicar las correcciones de manera sistemática.

# CIS 1.4: Asegurar que no exista clave de acceso para la cuenta raíz
aws iam list-access-keys --user-name root
# Si existen claves, eliminarlas
aws iam delete-access-key --user-name root --access-key-id AKIAEXAMPLE

# CIS 2.1.1: Asegurar que el cifrado predeterminado de S3 esté habilitado
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 "Cifrado: $bucket" || echo "FALLÓ: $bucket"
done

# CIS 3.1: Asegurar que CloudTrail esté habilitado en todas las regiones
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: Configurar filtros de métricas y alarmas de CloudWatch
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

Paso 5: Establecer Monitoreo Continuo de Cumplimiento

Despliega monitoreo automatizado de cumplimiento para detectar desviaciones de configuración entre auditorías periódicas. Usa AWS Security Hub, Azure Policy o GCP Security Command Center.

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

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

# Programar evaluaciones periódicas con Prowler
# Ejecutar semanalmente mediante cron o pipeline CI/CD
0 2 * * 1 prowler aws --compliance cis_5.0_aws --output-formats csv --output-directory /opt/audits/weekly-$(date +\%Y\%m\%d)

Conceptos Clave

TérminoDefinición
Benchmark CISPautas prescriptivas de configuración de seguridad desarrolladas por el Center for Internet Security mediante consenso comunitario
Perfil Nivel 1Controles de seguridad prácticos implementables sin impacto significativo en el rendimiento o la funcionalidad, representando la higiene de seguridad
Perfil Nivel 2Controles de defensa en profundidad que pueden restringir la funcionalidad y requieren planificación cuidadosa antes de su implementación
Benchmark de FundamentosBenchmark CIS específico para proveedores cloud que cubre seguridad de IAM, registro, monitoreo, redes y almacenamiento
ID de ControlIdentificador numérico único para cada recomendación CIS (ej. 1.4 para verificación de claves raíz, 2.1.1 para cifrado S3)
Puntuación de CumplimientoPorcentaje de controles CIS en estado de aprobación, rastreado a lo largo del tiempo para medir la mejora de la postura de seguridad
Evaluación AutomatizadaEvaluación de controles CIS impulsada por herramientas que utiliza las API del proveedor cloud para verificar las configuraciones de recursos frente a los requisitos del benchmark
Runbook de RemediaciónProcedimiento documentado paso a paso para corregir un control CIS fallido específico, incluyendo verificaciones previas y validación

Herramientas y Sistemas

  • Prowler: Herramienta de seguridad cloud de código abierto que realiza más de 300 verificaciones, incluyendo evaluaciones de benchmark CIS para AWS, Azure y GCP
  • ScoutSuite: Herramienta de auditoría de seguridad multi-cloud con conjuntos de reglas de benchmark CIS que genera informes HTML
  • AWS Security Hub: Servicio nativo de AWS que admite el Benchmark de Fundamentos CIS AWS como estándar de seguridad
  • Azure Policy: Servicio de gobernanza con iniciativas de política de benchmark CIS integradas para monitoreo automatizado de cumplimiento
  • GCP Security Command Center: Servicio nativo de GCP que evalúa configuraciones frente al Benchmark de Fundamentos CIS GCP

Escenarios Comunes

Escenario: Evaluación CIS Pre-Auditoría para Certificación SOC 2

Contexto: Una empresa SaaS que busca la certificación SOC 2 Tipo II necesita demostrar controles de seguridad en la nube alineados con los benchmarks CIS. El auditor requiere evidencia de monitoreo continuo de cumplimiento en 45 cuentas AWS.

Enfoque:

  1. Ejecutar evaluación Prowler CIS v5.0 en las 45 cuentas para establecer la puntuación de cumplimiento base
  2. Exportar resultados a CSV y categorizar fallos por sección (IAM, Registro, Monitoreo, Redes)
  3. Mapear cada control CIS al criterio de Servicios de Confianza SOC 2 relevante (CC6.1, CC6.6, CC7.1, etc.)
  4. Remediar todos los fallos de control de Nivel 1 en un plazo de 30 días y los de Nivel 2 en un plazo de 60 días
  5. Habilitar CIS v5.0 en AWS Security Hub para monitoreo continuo y detección automatizada de desviaciones
  6. Generar informes de cumplimiento semanales que muestren la trayectoria de mejora para el auditor
  7. Documentar excepciones para controles intencionalmente no implementados con justificación de aceptación de riesgo

Errores comunes: Remediar controles sin probarlos primero en un entorno de pruebas puede romper cargas de trabajo en producción. Ignorar por completo los controles de Nivel 2 debilita la narrativa de auditoría incluso si no son estrictamente requeridos.

Formato de Salida

Informe de Auditoría de Benchmark CIS
========================================
Proveedor Cloud: AWS
Versión del Benchmark: CIS AWS Foundations Benchmark v5.0
Cuentas Evaluadas: 45
Fecha de Evaluación: 2025-02-23
Herramienta: Prowler v4.3.0

PUNTUACIÓN DE CUMPLIMIENTO GENERAL: 74%

CUMPLIMIENTO POR SECCIÓN:
  1. Gestión de Identidad y Acceso:  68% (41/60 controles aprobados)
  2. Almacenamiento:                 82% (28/34 controles aprobados)
  3. Registro:                       91% (20/22 controles aprobados)
  4. Monitoreo:                      55% (18/33 controles aprobados)
  5. Redes:                          78% (32/41 controles aprobados)

CONTROLES MÁS FALLIDOS (por cuentas afectadas):
  [1.4]   La cuenta raíz tiene claves de acceso activas           - 3/45 cuentas
  [1.5]   MFA no habilitado para la cuenta raíz                   - 2/45 cuentas
  [2.1.1] Cifrado predeterminado de S3 no habilitado              - 12/45 cuentas
  [3.1]   CloudTrail no es multi-región                           - 8/45 cuentas
  [4.3]   No hay alarma para uso de la cuenta raíz                - 28/45 cuentas
  [5.1]   Flujos de VPC no habilitados                            - 15/45 cuentas
  [5.4]   Grupos de seguridad permiten entrada 0.0.0.0/0          - 22/45 cuentas

PRIORIDAD DE REMEDIACIÓN:
  Crítico (Corregir en 7 días):  Claves de acceso raíz, MFA raíz faltante
  Alta (Corregir en 30 días):    Cifrado S3, CloudTrail, flujos de VPC
  Media (Corregir en 60 días):   Alarmas CloudWatch, restricciones de grupos de seguridad
  Baja (Corregir en 90 días):    Controles de Nivel 2, elementos informativos

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.

analyzing-certificate-transparency-for-phishing

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

analyzing-cyber-kill-chain

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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