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audit-cloud-avec-cis-benchmarks

Auditez les environnements AWS, Azure et GCP par rapport aux benchmarks CIS Foundations en exécutant des scans automatisés avec des outils comme Prowler et ScoutSuite, en interprétant les contrôles échoués et en assurant le suivi de la remédiation pour une conformité continue. Utilisez-le lors d’un audit de sécurité cloud, d’une validation de conformité CIS (CIS v5 AWS, v4 Azure, v4 GCP) ou pour mettre en place une surveillance de conformité cloud continue.

Qu'est-ce que audit-cloud-avec-cis-benchmarks ?

Cette compétence permet d’auditer les environnements cloud (AWS, Azure et GCP) par rapport aux benchmarks CIS Foundations en utilisant des outils open-source comme Prowler et ScoutSuite. Elle guide l’utilisateur à travers un workflow complet : sélection de la version appropriée du benchmark, exécution des scans automatisés, interprétation des résultats, remédiation prioritaire des contrôles échoués, et mise en place d’une surveillance continue de la conformité via AWS Security Hub, Azure Policy ou GCP Security Command Center. Idéale pour les audits de sécurité initiaux, la préparation aux certifications SOC 2 ou ISO 27001, et l’établissement d’une base de sécurité mesurable. La compétence couvre les profils CIS Niveau 1 (hygiène de sécurité pratique) et Niveau 2 (défense en profondeur), avec des exemples concrets de commandes CLI et de scripts de remédiation. Elle ne doit pas être utilisée pour la détection de menaces en temps réel ni pour les tests de sécurité applicatifs.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentation

Audit du Cloud avec les Benchmarks CIS

Quand l'utiliser

  • Lors de l'exécution d'audits de sécurité initiaux d'environnements cloud par rapport aux benchmarks standard de l'industrie
  • Lors de la préparation aux audits SOC 2, ISO 27001 ou réglementaires qui font référence aux contrôles CIS
  • Lors de l'établissement d'une base de sécurité mesurable pour de nouveaux comptes ou abonnements cloud
  • Lors du suivi de l'amélioration de la conformité avec des réévaluations périodiques
  • Lors de l'évaluation de la posture de sécurité d'environnements cloud acquis ou hérités

Ne pas utiliser pour la détection de menaces en temps réel (voir detecting-cloud-threats-with-guardduty), pour les tests de sécurité au niveau applicatif (voir conducting-cloud-penetration-testing), ou pour les cadres de conformité non basés sur CIS (se référer aux fichiers de compétence réglementaires spécifiques).

Prérequis

  • Accès en lecture seule aux comptes cloud cibles (politique AWS SecurityAudit, rôle Azure Lecteur, rôle GCP Lecteur)
  • Prowler, ScoutSuite ou outils CSPM natifs cloud installés et configurés
  • Compréhension de la structure du benchmark CIS : sections, contrôles, profils (Niveau 1 et Niveau 2)
  • Accès de remédiation pour implémenter les correctifs (séparé des identifiants d'audit)

Workflow

Étape 1 : Sélectionner la version appropriée du benchmark CIS

Choisissez la version correcte du benchmark pour chaque fournisseur cloud. Les versions actuelles en 2025 incluent CIS AWS Foundations Benchmark v5.0, CIS Azure Foundations Benchmark v4.0 et CIS GCP Foundations Benchmark v4.0.

Zones de couverture du benchmark CIS :
+-------------------+-------------------------+------------------------+
| Section           | AWS v5.0                | Azure v4.0             |
+-------------------+-------------------------+------------------------+
| Identité & Accès  | Politiques IAM, MFA, root| Azure AD, RBAC, PIM    |
| Journalisation    | CloudTrail, Config      | Journal d'activité, Diag|
| Surveillance      | Alarmes CloudWatch      | Defender, Sentinel     |
| Réseau            | VPC, SG, NACLs         | NSG, ASG, Pare-feu     |
| Stockage          | Chiffrement S3, accès   | Chiffrement du stockage|
| Base de données   | Chiffrement RDS         | SQL TDE, audit         |
+-------------------+-------------------------+------------------------+

Niveaux de profil CIS :
  Niveau 1 : Paramètres de sécurité pratiques pouvant être implémentés sans impact
             significatif sur les performances ou réduction de fonctionnalité
  Niveau 2 : Paramètres de défense en profondeur pouvant réduire les fonctionnalités
             ou nécessiter une planification supplémentaire pour l'implémentation

Étape 2 : Exécuter une évaluation automatisée avec Prowler

Exécutez des analyses complètes du benchmark CIS à l'aide de Prowler pour une évaluation automatisée des contrôles sur AWS, Azure et GCP.

# Évaluation 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)

# Évaluation 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)

# Évaluation 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)

# Scan multi-compte AWS avec ScoutSuite
scout suite aws \
  --profile audit-account \
  --report-dir ./scout-report \
  --ruleset cis-5.0 \
  --force

Étape 3 : Interpréter les résultats et prioriser la remédiation

Analysez les résultats d'audit par section et par sévérité. Priorisez d'abord les contrôles de Niveau 1 car ils représentent une hygiène de sécurité fondamentale, puis traitez les contrôles de Niveau 2 pour la défense en profondeur.

# Analyser les résultats Prowler pour les contrôles échoués
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)'

# Générer le score de conformité par section
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)
  })'

Étape 4 : Remédier aux contrôles critiques et élevés

Corrigez les contrôles échoués en commençant par les éléments à plus fort impact. Utilisez la remédiation AWS Config, Azure Policy ou Terraform pour appliquer les correctifs systématiquement.

# CIS 1.4 : S'assurer qu'aucune clé d'accès root n'existe
aws iam list-access-keys --user-name root
# Si des clés existent, les supprimer
aws iam delete-access-key --user-name root --access-key-id AKIAEXAMPLE

# CIS 2.1.1 : S'assurer que le chiffrement par défaut des buckets S3 est activé
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 "Chiffré : $bucket" || echo "ÉCHEC : $bucket"
done

# CIS 3.1 : S'assurer que CloudTrail est activé dans toutes les régions
aws cloudtrail create-trail \
  --name organisation-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 organisation-trail

# CIS 4.x : Configurer les filtres de métriques CloudWatch et les alarmes
aws logs put-metric-filter \
  --log-group-name CloudTrail/DefaultLogGroup \
  --filter-name AppelsAPIUnautorisés \
  --filter-pattern '{ ($.errorCode = "*UnauthorizedAccess*") || ($.errorCode = "AccessDenied*") }' \
  --metric-transformations metricName=UnauthorizedAPICalls,metricNamespace=CISBenchmark,metricValue=1

Étape 5 : Mettre en place une surveillance continue de la conformité

Déployez une surveillance automatisée de la conformité pour détecter les dérives de configuration entre les audits périodiques. Utilisez AWS Security Hub, Azure Policy ou GCP Security Command Center.

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

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

# Planifier des évaluations périodiques avec Prowler
# Exécuter chaque semaine via cron ou 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)

Concepts clés

TermeDéfinition
Benchmark CISLignes directrices prescriptives de configuration de sécurité développées par le Center for Internet Security par consensus communautaire
Profil Niveau 1Contrôles de sécurité pratiques implémentables sans impact significatif sur les performances ou les fonctionnalités, représentant l'hygiène de sécurité
Profil Niveau 2Contrôles de défense en profondeur pouvant restreindre les fonctionnalités et nécessitant une planification minutieuse avant implémentation
Foundations BenchmarkBenchmark CIS spécifiquement pour les fournisseurs cloud couvrant la sécurité IAM, la journalisation, la surveillance, le réseau et le stockage
ID de contrôleIdentifiant numérique unique pour chaque recommandation CIS (par exemple, 1.4 pour les vérifications de clés d'accès root, 2.1.1 pour le chiffrement S3)
Score de conformitéPourcentage de contrôles CIS dans un état de réussite, suivi dans le temps pour mesurer l'amélioration de la posture de sécurité
Évaluation automatiséeÉvaluation pilotée par des outils des contrôles CIS utilisant les API des fournisseurs cloud pour vérifier les configurations des ressources par rapport aux exigences du benchmark
Runbook de remédiationProcédure documentée étape par étape pour corriger un contrôle CIS échoué spécifique, incluant des pré-vérifications et une validation

Outils & Systèmes

  • Prowler : Outil cloud open-source de sécurité effectuant plus de 300 vérifications, y compris les évaluations de benchmark CIS pour AWS, Azure et GCP
  • ScoutSuite : Outil d'audit de sécurité multi-cloud avec des ensembles de règles de benchmark CIS générant des rapports HTML
  • AWS Security Hub : Service natif AWS prenant en charge le benchmark CIS AWS Foundations en tant que standard de sécurité
  • Azure Policy : Service de gouvernance avec des initiatives de politique de benchmark CIS intégrées pour la surveillance automatisée de la conformité
  • GCP Security Command Center : Service natif GCP évaluant les configurations par rapport au benchmark CIS GCP Foundations

Scénarios courants

Scénario : Évaluation CIS pré-audit pour la certification SOC 2

Contexte : Une entreprise SaaS poursuivant la certification SOC 2 Type II doit démontrer des contrôles de sécurité cloud alignés sur les benchmarks CIS. L'auditeur exige des preuves de surveillance continue de la conformité sur 45 comptes AWS.

Approche :

  1. Exécuter l'évaluation Prowler CIS v5.0 sur les 45 comptes pour établir le score de conformité de base
  2. Exporter les résultats au format CSV et catégoriser les échecs par section (IAM, Journalisation, Surveillance, Réseau)
  3. Mapper chaque contrôle CIS aux critères de services SOC 2 pertinents (CC6.1, CC6.6, CC7.1, etc.)
  4. Remédier à tous les échecs de contrôle de Niveau 1 dans les 30 jours et de Niveau 2 dans les 60 jours
  5. Activer CIS v5.0 dans AWS Security Hub pour une surveillance continue et une détection automatisée des dérives
  6. Générer des rapports de conformité hebdomadaires montrant la trajectoire d'amélioration pour l'auditeur
  7. Documenter les exceptions pour les contrôles intentionnellement non implémentés avec une justification d'acceptation des risques

Pièges : Remédier aux contrôles sans les tester d'abord dans un environnement de staging peut casser les charges de travail de production. Ignorer complètement les contrôles de Niveau 2 affaiblit le récit d'audit même s'ils ne sont pas strictement requis.

Format de sortie

Rapport d'audit du benchmark CIS
==================================
Fournisseur Cloud : AWS
Version du Benchmark : CIS AWS Foundations Benchmark v5.0
Comptes audités : 45
Date d'audit : 2025-02-23
Outil : Prowler v4.3.0

SCORE DE CONFORMITÉ GLOBAL : 74%

CONFORMITÉ PAR SECTION :
  1. Gestion des identités et des accès :  68% (41/60 contrôles réussis)
  2. Stockage :                            82% (28/34 contrôles réussis)
  3. Journalisation :                      91% (20/22 contrôles réussis)
  4. Surveillance :                        55% (18/33 contrôles réussis)
  5. Réseau :                              78% (32/41 contrôles réussis)

PRINCIPAUX CONTRÔLES ÉCHOUÉS (par comptes concernés) :
  [1.4]   Le compte root a des clés d'accès actives                - 3/45 comptes
  [1.5]   MFA non activé pour le compte root                       - 2/45 comptes
  [2.1.1] Chiffrement par défaut S3 non activé                     - 12/45 comptes
  [3.1]   CloudTrail non multi-région                              - 8/45 comptes
  [4.3]   Aucune alarme pour l'utilisation du compte root          - 28/45 comptes
  [5.1]   Les journaux de flux VPC ne sont pas activés             - 15/45 comptes
  [5.4]   Les groupes de sécurité autorisent le trafic entrant 0.0.0.0/0 - 22/45 comptes

PRIORITÉ DE REMÉDIATION :
  Critique (Corriger sous 7 jours) :  Clés d'accès root, MFA root manquant
  Élevé (Corriger sous 30 jours) :    Chiffrement S3, CloudTrail, journaux de flux VPC
  Moyen (Corriger sous 60 jours) :    Alarmes CloudWatch, restrictions des groupes de sécurité
  Faible (Corriger sous 90 jours) :   Contrôles de Niveau 2, éléments informatifs

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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