企业网站运行环境|服务器故障排查|服务器防攻击挂马清除，首发于服务器安全维护工作室。

外包应用服务器运维技术顾问，为企业业务和应用提供技术咨询和指导、应急处理，为企业运营中的技术难题提供技术解决方案和技术咨询，节约企业硬件和人力维护成本。

产品亮点
更灵活的运维服务，专家技术指导，病毒木马防范、处理，性能问题解决方案，云服务器方案指导。
产品说明
企业运维技术顾问：

在服务期内，我们为签约服务器提供技术顾问服务，包含安全防护，病毒木马查杀、安全解决方案，服务器应急处理，系统性能问题定位，应用服务故障定位服务。安全专家，运维架构师为您提供高效的技术服务！

资费标准：

每台ECS，如有多台请另外再购买，我们不提供程序代码修改。

一、安全防护

提供全面安全防护设置，让服务器达到高级别安全。主要包含以下内容：

1、系统补丁更新

2、系统安全加固

3、软件安全防护

4、服务器安全策略

二、应急处理

1、网站无法访问；

2、服务器木马，病毒处理；

三、数据备份，数据安全方案

1、本地备份：对网站、MySQL、SQL Server进行本地自动备份,。

2、云 备 份：将本地备份数据传输至百度网盘或者金山网盘。

3、其它备份：根据客户实际情况，提供更高级的备份方案。

四、系统优化

依托我司丰富的经验和强大的技术，对系统进行全面优化；部分服务器性能可得到数倍提升。

五、每周安全检测

每周二，我们将安排专门技术人员检测服务器的安全、性能及硬件等状况，并通过短信、邮件等方式告知用户。

除此我们还为每台服务器安装服务器巡查系统”；该系统自动检测服务器的10余项核心参数，发现异常立即报警，避免出现严重问题以及让问题更早解决。

同时我们还为每台服务器提供7*24性能监控，您可以通过网页查看到服务器的CPU、内存、IO、带宽等资源参数，一目了然的掌握服务器情况。

六、应急响应

根据签约不同，我们正常的上班时间为9:00-22:00，其它时间可直接拨打我司电话。为客户提供最多可达7*24的应急响应服务，处理各种突发情况。

七、一站式扩展

除了以上常规服务外，我们还可以提供多样化的扩展服务；如：攻击防护方案、网站加速、系统故障排查、负载均衡方案等等。

阿里云上云方案
为企业上云提供安全架构设计，安全方案设计，安全网络规划，代码安全管理，主机、中间件、WEB安全加固及防护方案。

阿里云安全架构设计；

服务器操作系统安全；

运行环境安全；

应用程序安全，WEB安全防护；

DDOS防护，CC防护；

病毒清理，查杀木马；

阿里云安全产品组合；

服务器木马病毒清除 程序查杀 DDOS肉鸡解肉 态势感知等漏洞修复
态势感知安全提示问题解决，程序漏洞，论坛漏洞修复，系统漏洞，网页篡改，搜索引擎收录篡改，网页跳转，网站跳转，DDOS肉鸡解肉，CC防护，DDOS防护。

态势感知提示服务器有系统漏洞，程序漏洞，webshell，sql注入等问题；

网页篡改，搜索引擎收录异常，网址跳转；

程序被篡改，数据库被篡改；

网站被植入黑链，数据库被删除等问题；

服务器成为比特币挖矿机；服务器中病毒CPU资源暴增；

Discuz、Phpwind被植入木马，搜索引擎出现恶意跳转链接等；

服务器被CC攻击，暴力破解，专业技术工程师在线解决问题。

适用用户：

使用Linux CentOS、Debian、Ubuntu、Suse、Windows Server 2003/2008/2012

我们的优势：

我们最大的优势在于专业的技术团队，有各自专注于Linux多种发行版本、Windows各个版本操作系统运行环境的专业运维人员，我们的服务凝聚了所有技术人员在服务器运维领域多年的经验及技术，让我们处理问题时更便捷，效果也更加明显。

1、团队中最高十年安全运维经验。

2、众多专业技术大神，处理问题更快捷。

3、系统工程师，系统架构师，专业运维团队，专业系统安全专家。

4、多种安全方案，云产品技术服务，为企业提供云端安全保障。

5、八千多家企业用户的选择。

企业远程运维技术顾问外包，首发于服务器安全维护工作室。

云服务器时代，品质服务。7×24专业代运维服务，服务器安全、稳定，专业团队标准化运维服务，网站维护，服务器代维，安全代维，清除木马,，北京、成都、上海上门服务，堡垒机配置加固。

云服务器专业安全代维 服务器代维 阿里云代维 云主机代维 运维外包服务，首发于服务器安全维护工作室。

产品说明

企业上云迁移方案实施服务，首发于服务器安全维护工作室。

为保证客户服务器正常运行，一二三服务器代运维团队对数据迁移、解决方案、架构设计、操作系统设置、数据库设置、网站程序设置、远程监测、安全服务等一系列服务器运维问题提供。购买时可提供按次、包月、包年服务。

服务器代运维_服务器托管_服务器维护，首发于服务器安全维护工作室。

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下面我们将借助AWS Elemental MediaLive ， MediaPackage，CloudFront服务构建一套完整的直播OTT转码打包分发服务，通过这个实验您可以直观的体会到AWS的媒体服务是多么便捷，而您所需要的仅仅是一个AWS Global账号和一天可以上网的电脑。

1.  准备直播源

MediaLive支持RTP，RTMP(Push), RTMP(Pull),HLS四种输入源，如果您已经有RTMP直播源可以直接用在本实验中。

本次实验以HLS为例，使用存储在S3上的一个预先转码完成的文件做为输入源，对于MediaLive来说，这个输入源就是一个直播源。

例如https://s3-us-west-2.amazonaws.com/mytestbucket-og-media-3/keynote-hls/testvideo.m3u8

确认此目录已经开启公开访问（关于S3的更多信息请参阅https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AmazonS3/latest/dev/Welcome.html）

2.  创建MediaPackage Channel

a.  登陆AWS Global 控制台，在Services中选择MediaPackage，

b.  在Channel页面，选择 Create Channel

c.  输入ID，即自行命名这个Channel，例如ch1。可选填Description栏

d.  Input type选择Apple HLS

e.  点击Create channel

f.  点击新创建的Channel，在Channel Overview页面选择Add/edit endpoint

g.  在endpoints页面点击Add，填写 ID，例如ch1-ep1，点击Save

h.  重复上述步骤创建第二个Channel和对应的endpoint

i.  记下channel的Input URL，username和password

3.  创建MediaLive Channel

a.  在控制台Services 中选择MediaLive

b.  选择Channels页面，点击Create Channel

c.  在Channel Name中填入自行创建的通道名

d.  在IAM Role 选择Create role from template。选中Remember ARN

（关于IAM Role更多信息请参见https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html）

创建MediaLive Input

e.  在Channel input部分点击Create input

f.  在Input name 创建一个名字

g.  Input type选择HLS

h.  将第一步准备的HLS源的地址填入Input source A和Input source B的URL中。注意，出于高可用性的考虑，MediaLive Input要求2个互为主备的输入源，本试验使用两个不同的存储桶的HLS URL做为输入源，在实际生产环境中也要两个不同的输入源地址来提供高可靠性。

i.  点击Create

创建HLS Output Group

j.  在channel template部分，选择HTTP live streaming模版，将会自动添加不同分辨率和码率的10个输出。也可以不使用模版，通过手动添加自定义output

k.  点击Output groups下的模版名TN2224，点击Credentials(optional)，选中Create AWS Elemental MediaLive parameter 将第2步创建的两个channel的URL，Username，password依次填入HLS Group destination A和HLS Group destination B。见下图

l.  点击 Create channel

4.  启动channel并查看

a.  Channel创建完成后是idle状态，选中之后点击Start

b.  使用第2步创建的endpoint，使用VLC player来播放这个直播流，，例如：

https://103xxxxxxxxe303.mediapackage.us-west-2.amazonaws.com/out/v1/c78bcxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx45/index.m3u8

c.  如果不能看到直播视频流，请查看并确认MediaLive Channel 和MediaPackage Channel 的network in&out都有流量

MediaLive Channel网络状态

MediaPackage Channel网络状态

5.  使用CloudFront创建CDN发布

a.  登陆AWS Global 控制台，在Services中选择CloudFront，选择Distributions，点击Create Distribution

b.  使用Web方式，点击Get Start

c.  在Origin Domain Name中填入第2步创建的MediaPackage end point域名，例如：https://103xxxxxxxxe303.mediapackage.us-west-2.amazonaws.com

在Origin Path 中填入MediaPackage end point中的路径，例如： /out/v1/c78bcxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx45

Origin Protocol Policy 选择HTTPS only

其他选项可以不修改，（更多CloudFront相关信息，请参阅https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/cf_dg.pdf）

点击Create Distribution

d.  等待创建完成后，status由In progress变为Deployed，即可使用CLoudFront分配的域名，加上index.m3u8即可例如d2xxxxxxxxxxx4n4m.cloudfront.net/index.m3u8

使用VLC player打开这个地址即可播放，这样就完成了播放流的CDN发布，CloudFront会选择距你延时最小的边缘站点进行加速。

现在，您的直播业务就已经完成了构建，并具有全球分发和加速能力。AWS媒体服务具备内置可靠性和弹性。该服务可透明地管理多个可用区中的资源，并自动监控其运行状况，以便在不中断实时频道的情况下检测并解决任何潜在问题。借助 AWS 媒体服务，您可以获得比通常用于广播工作负载的基础设施更高的可靠性

MediaLive输入支持SD, HD, UHD，支持H.264 (AVC), HEVC (H.265), MPEG-2视频编码格式，支持AAC, Dolby Digital, Dolby Digital Plus, MPEG Audio, PCM音频格式，支持AFD，支持帧率控制，支持GOP结构设置，支持多种编码profile，支持多种字幕标准，支持时码插入，支持数字版权管理等等。

除了MediaLive+MediaPackage，您还可以使用MediaConvert做视频文件转码，使用MediaStore做内容存储，使用MediaTailor做广告插播。AWS媒体服务与包括 Amazon CloudFront、AWS CloudFormation、Amazon CloudWatch 在内的补充性 AWS 服务，以及适用于安全、管理和生产的第三方应用程序相集成，提供一整套工具来处理和交付实时的按需视频内容。最重要的是，AWS 媒体服务使您专注于内容，而非管理复杂的基础设施，让您能为观众提供卓越的体验。

使用AWS 媒体服务构建全球直播解决方案，首发于服务器安全维护工作室。

在大型企业云迁移项目组，经常会遇到企业将线下数据中心的子网迁移到 AWS 云上。线下的子网划分一般会根据子网的使用功能不同进行划分，例如防火墙子网、负载均衡器子网、配合部署高可用架构的心跳线子网、应用系统子网等。不同企业的子网划分规则、子网的掩码大小和路由规则均不相同，并且在迁移后的系统上线后，企业还会经常划分新的网段以部署新的应用系统，这就需要有一个通用的模板来协助网络管理人员简化工作流程，提高工作效率。在我所经历过的一个项目中，生产 VPC 的子网划分有47个之多，且子网掩码有/24, /25, /26. 27/, /28等不同，在添加新的子网时，需要仔细计算新的子网 CIDR 以及为新建子网配置路由表。

动态创建子网的方案概述

因为 CloudFormation 不支持程序逻辑，只支持静态资源的创建，所以在本方案中采用 AWS Lambda 来基于输入参数动态创建不同类型的子网。我们定义了3种不同类型的子网：公共子网 (Public Subnet)， 外部子网 (External Subnet)，内部子网 (Internal Subnet) Subnet。
公共子网的路由表有如下路由信息：

部署在公共子网中的服务器可以直接与 Internet 进行通信（缺省分配 Internet IP 地址，并且有指向 Internet Gateway 的缺省路由）。
外部子网的路由表有如下路由信息：

部署在外部子网的服务器可以通过 NAT Gateway 与 Internet 进行通信，并且可以不通过互联网访问 S3 和 dynamodb。
内部子网的路由表有如下路由信息：

部署在内部子网的服务器不能访问 Internet，但是能直接访问 S3 和 dynamodb。
本方案使用2个 CloudFomation 模板， 第一个模板(CreateBaseVpc.json)创建共享资源，例如 VPC、Internet Gateway、公共子网 (Public Subnet) 路由表、在各个可用区内创建公共子网、NAT Gateway、 VPC Endpoint (S3 endpoint和DynamoDB endpoint)和创建外部子网路由表。在这个模板中还创建了3个 Lambda 功能函数：

• SharedInfra – 对应 python 程序 create_shared_infra.zip

功能：根据输入的参数，在程序运行的AWS Region的每个AZ内创建公共子网，将在 CreateBaseVpc.json 模板中建立的公共子网路由表关联到每个公共子网。 在每个公共子网内创建 NAT Gateway 和VPC endpoint，创建内部子网路由表，创建外部子网路由表。删除已经创建完成的资源，包括：子网、路由表、vpc endpoint、NAT Gateway、Elastic IP。

• CreateExternalRoute – 对应 python 程序 create_external_route.zip

功能：创建外部子网路由表中的路由。因为 NAT Gateway 的创建速度比较慢，创建路由时一定要等待 NAT Gateway 的状态变成 available 后才可以成功。如果将此功能与 SharedInfra 放在一起，在执行的时候容易发生 Lambda 运行超时错误。删除已经创建的路由信息。

• SubnetAutomation – 对应 python 程序 subnet_creation.zip

功能：根据输入的参数，计算网路的子网掩码，创建公共子网、外部子网和内部子网，并将在公共子网路由表、内部子网路由表和外部子网路由表关联到相应的子网上。删除已经创建完成子网。在 CreateBaseVpc.json 模板运行时，通过创建用户定义资源 ExternalRouteCreation和SharedInfraCreation 分别触发 Lambda 功能 CreateExternalRoute 和 SharedInfra，从而完成共享资源的创建。并提供了 SubnetAutomation 的功能函数 ARN，供运行第二个模板时调用。

第二个模板 (SubnetAuto.json) 创建动态资源，例如根据输入参数的不同计算子网掩码、创建子网并分配路由表。

本方案中创建子网时的输入参数并不需要 CIDR，只需要指定子网要提供的可用 IP 地址的个数即可，程序在计算可用 IP 地址时已经排除了 AWS 子网子网中保留的5个 IP 地址。例如：如果要创建有50个 IP 的子网，则子网掩码是/26，共计有64-5=59个可用IP地址；如果要创建有16个 IP 的子网，则子网掩码是/27，共计有32-5=27个可用 IP 地址。

创建子网的参数输入规则如下：

1. 每个子网包含4个部分，之间使用“:”分隔 – 功能: IP 地址数量:可用区:子网类型
2. 可用区根据Region的不同可选项为：1a,1b,1c,1d,1e等
3. 子网类型的可选项为：p（公共子网），e（外部子网）或者 i（内部子网）
4. 不同子网之间使用“,”分隔。

安装和运行

1. 在浏览器中输入：https://github.com/shaneliuyx/autosubnet_creation， 下载2个 json 文件和3个 zip 文件。将3个 zip 文件上传到一个 S3 存储桶中。
2. 打开 AWS 控制台，并选择 CloudFormation，选择存储在本地的 json 文件 json，运行 CloudFormation 模板。
3. 假设输入缺省的 PublicSubnetCapacity 和 VpcCidr 如下：

1. 选择 Next，直至 AWS 资源开始创建
2. 最终运行结果如下：

创建的 Subnet 如下：

公共子网路由表：

1. 打开 AWS 控制台，并选择 CloudFormation，选择存储在本地的 json 文件 json，运行 CloudFormation 模板。
2. 输入 SubnetParameters：web1:50:1a:p,web1:50:1b:p,app1:50:1a:e,app1:50:1b:e,db1:50:1a:i,db1:50:1b:i

这将创建6个子网，其中 Web、APP 和 DB 各2个子网，分布在2个 AZ 中:

1. 运行结果如下:

创建的子网：

内部子网路由表：

外部子网路由表：

假设现在还要创建一个包含16个有效 IP 的公共子网用于部署网络设备，可以再运行一次SubnetAuto.json，输出参数：net1:16:1a:p,net1:16:1b:p
则可以创建出如下子网：

与其他 CloudFormation 模板配合使用，进行 Landing Zone 部署

Landing Zone 中文名称翻译成着陆区，是指 AWS 的基本环境，用户在其上部署安全和运维流程。Landing Zone 的内容包含：账户结构、账户安全基线、网络结构和AWS用户访问管理。下面简单的介绍一下 AWS Landing Zone 的最佳实践。

• 账户结构

AWS 建议账户的划分与企业的组织架构和运维部门的组织架构一致。例如按照如下结构划分账户：

• 账户安全基线

AWS 建议在所有账户内打开 CloudTrail 和 AWS Config 功能。所有日志信息要复制到安全账户内的 S3 存储桶中。建立跨账户访问的 Auditor 角色。

• 网络结构

AWS 建议删除缺省 VPC，建立客户自己定义的 VPC。建立共享 VPC（包含目录服务、邮件服务器等），应用 VPC 与共享 VP C建立 Peer 关系。通过 VPN 或者 Direct Connect 与线下的数据中心建立网络连接，或者采用 Transit VPC（参考 https://aws.amazon.com/answers/networking/aws-global-transit-network/ ，https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-solution-transit-vpc/ ）建立集中的网络控制机制。网络输入输出的安全控制（建立堡垒机，建立 Security Group、网络 ACL 或者第三方的防火墙工具）

• AWS 用户访问管理

包括建议基于 SAML 的单点登录，建立跨账户角色访问机制等。

上述介绍的建立 VPC 和子网的方法可以看成建立 Landing Zone 的基础，在此之上，我们还可以使用 CloudFormation 建立堡垒机，打开 CloudTrail 和 AWS config，建立不同账户间的日志（log）复制机制，建立 Config Rule 进行合规性检查等等。 AWS 已经开发出多个 QuickStart CloudFormation 脚本协助用户完成上述工作，但是这些脚本在中国区（BJS）运行时需要做一些修改。下表列出了一些可用的资源，其中中国区部署模板是我针对中国区的特点修改过的，可以在BJS正常运行。

建立 VPC 并基于参数动态创建子网的 CloudFormation 模板，首发于服务器安全维护工作室。

宏的使用有两个主要步骤。首先，我们需要定义宏。当然，为此我们需要使用 CloudFormation 模板。然后，为了在我们的模板中使用宏，我们需要将它添加为整个模板的转换函数，或者直接调用它。在本博文中，宏和转换函数这两个术语基本可以互换。已经准备好了解其工作原理了？

创建 CloudFormation 宏

宏的创建有两个要素：一是定义，二是实现。如要创建宏的定义，我们需要一个类型为 AWS::CloudFormation::Macro 的 CloudFormation 资源，该资源定义了需要使用的 Lamda 函数以及应当调用的宏。

Type: "AWS::CloudFormation::Macro"
Properties:
  Description: String
  FunctionName: String
  LogGroupName: String
  LogRoleARN: String
  Name: String

宏的 Name 必须在整个区域是唯一的，并且通过 FunctionName 引用的 Lambda 函数必须与要创建的宏位于同一区域。您执行宏模板时，将会使该宏对其他模板也同样可用。宏的实现由 Lambda 函数完成。宏可以位于自己的模板中，也可与其他宏组合，但无法在注册宏的模板中使用该宏。Lambda 函数会收到与以下类似的 JSON 负载：

{
    "region": "us-east-1",
    "accountId": "$ACCOUNT_ID",
    "fragment": { ... },
    "transformId": "$TRANSFORM_ID",
    "params": { ... },
    "requestId": "$REQUEST_ID",
    "templateParameterValues": { ... }
}

负载的 fragment 部分包含了整个模板或者模板的相关区段 — 具体取决于如何从调用宏的模板中调用转换函数。区段始终在 JSON 中，即使模板在 YAML 中亦是如此。

Lambda 函数预计将会返回一个简单的 JSON 应答：

{
    "requestId": "$REQUEST_ID",
    "status": "success",
    "fragment": { ... }
}

requestId 需要输入负载中收到的相同，如果 status 包含除 success（不区分大小写）以外的任何值，则变更集的创建将会失败。然后，fragment 必须包含转换后模板的有效 CloudFormation JSON。即使您的函数未执行任何操作，仍然需要返回它的区段以包含到最终模板中。

使用 CloudFormation 宏

如要使用宏，我们只需使用要求的参数调用Fn::Transform。如果您希望利用宏来对整个模板进行句法分析，则我们可以按照与 SAM: Transform: [Echo] 相同的方式，将其列入模板中的转换函数列表中。在我们执行模板时，通过调用每个宏的制定函数并返回最终模板，转换函数将会被收集到变更集中。

假设我们有一个名为 EchoFunction 的 虚拟 Lambda 函数，它只是记录通过它的数据并返回未加任何修改的区段。我们将宏定义为一种正常的 CloudFormation 资源，与以下类似：

EchoMacro:
  Type: "AWS::CloudFormation::Macro"
  Properties:
    FunctionName: arn:aws:lambda:us-east-1:1234567:function:EchoFunction
	Name: EchoMacro

Lambda 函数的代码可能简单如下：

def lambda_handler(event, context):
    print(event)
    return {
        "requestId": event['requestId'],
        "status": "success",
        "fragment": event["fragment"]
    }

然后在部署此函数并执行宏模板后，我们可以在任何其他模板的顶层的转换函数中调用宏，与以下类似：

AWSTemplateFormatVersion: 2010-09-09 
 Transform: [EchoMacro, AWS::Serverless-2016-10-31]
 Resources:
    FancyTable:
      Type: AWS::Serverless::SimpleTable

CloudFormation 会首先调用我们定义的 Echo 宏，然后调用 AWS::Serverless 转换函数，从而创建模板的变更集。它将按照列表中的顺序执行转换函数中列举的宏。

此外，我们还可以使用内部函数 Fn::Transform 调用宏，该函数允许我们输入额外的参数。例如：

AWSTemplateFormatVersion: 2010-09-09
Resources:
  MyS3Bucket:
    Type: 'AWS::S3::Bucket'
    Fn::Transform:
      Name: EchoMacro
      Parameters:
        Key: Value

内联转换函数将拥有其所有同级节点和下级节点的访问权限。转换函数的处理顺序为由深到浅，这意味着最顶层的转换函数将会最后执行。我知道大多数人都会说：不对，你不能在宏中包含宏 — 但想法不错。

在您执行 CloudFormation 模板时，它将会直接要求您创建一个变更集，并且您可以在部署前预览输出结果。

示例宏

我们正在推出多个参考宏，以帮助开发人员上手，同时我预计许多人也将发布更多的宏。以下四个宏是在此功能发布前，一个小的内部骇客马拉松的优胜作品：

以下是我认为有人可能会感兴趣实现的一些理念：

• 自动注册 R53 域 + AWS Certificate Manager (ACM) 凭证预置
• 自动分配带自定义域的 S3 静态网站或 Amazon CloudFront
• 扩展 CloudFormation 映射以读取 DynamoDB 表
• 自动为 Amazon Virtual Private Cloud 设置 IPv6
• 自动订阅 Webhook 以与 Slack、Twitter、Messenger 集成

如果您有任何奇妙的想法，我非常期待您写出来！

现已推出

CloudFormation Macros 从今天开始已在所有支持 AWS Lambda 的 AWS 区域推出。使用 Macros 不会发生额外的 CloudFormation 费用，这意味着您只需承担正常的 AWS Lambda 函数费用。更多信息请参阅文档。

使用 AWS Lambda 支持的宏扩展 AWS CloudFormation，首发于服务器安全维护工作室。

在本文中，我们将向您展示如何使用 AWS Config 监控 Amazon Simple Storage Service (S3) 存储桶 ACL 和策略，确定是否存在允许公开读写访问权限的违规行为。如果 AWS Config 发现违反策略的行为，我们会使其触发 Amazon CloudWatch Event 规则以触发 AWS Lambda 函数，从而更正 S3 存储桶 ACL，或通过 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 通知您存在违反策略且允许公开读写访问权限的行为。我们将通过五个主要步骤为您演示此过程。

1. 启用 AWS Config 来监控 Amazon S3 存储桶 ACL 和策略，以发现违规行为。
2. 创建 IAM 角色和策略，为 Lambda 函数授予读取 S3 存储桶策略和通过 SNS 发送提醒的权限。
3. 创建和配置 CloudWatch Events 规则，在 AWS Config 检测到违反 S3 存储桶 ACL 或策略的行为时触发 Lambda 函数。
4. 创建 Lambda 函数，以使用 IAM 角色审核 S3 存储桶 ACL 和策略、更正 ACL，并通知您的团队策略违规行为。
5. 验证监控解决方案。

注意：本文假设您的合规性策略要求您所监控的存储桶不允许公开读写访问权限。例如，如果您打算开放提供静态内容的存储桶，可以从本文着手，根据您的需要定制解决方案。

在本文末尾，我们将提供一个可实施本文所述解决方案的 AWS CloudFormation 模板。您可以使用该模板在多个区域快速部署解决方案。

重要说明：如果使用部署的某些资源（包括使用所提供的 CloudFormation 模板部署的资源），则在使用这些资源期间会产生费用。在提供 AWS Config 规则的每个区域使用这些规则都会产生费用。

架构

以下是我们将要实施的架构图：

步骤 1：启用 AWS Config 和 Amazon S3 存储桶监控功能

以下步骤将演示如何设置 AWS Config 来监控 Amazon S3 存储桶。

1. 登录 AWS 管理控制台，并打开AWS Config 控制台。
2. 如果这是您第一次使用 AWS Config，请选择开始使用。如果您已经使用过 AWS Config，请选择设置。
3. 在设置页面中的 Resource types to record (要记录的资源类型) 下，取消选中 All resources (所有资源) 复选框。在 Specific types (具体类型) 列表中，选择 S3 下的存储桶。

    

4. 选择用于存储配置历史记录和快照的 Amazon S3 存储桶。我们会创建一个新的 Amazon S3 存储桶。

    

   1. 如果您更希望使用账户中现有的 Amazon S3 存储桶，请选择 Choose a bucket from your account (从您的账户中选择存储桶) 单选按钮，然后使用下拉菜单选择现有的存储桶。

       

5. 在 Amazon SNS topic (Amazon SNS 主题) 下，选中 Stream configuration changes and notifications to an Amazon SNS topic (将配置更改和通知流式传输至 Amazon SNS 主题) 旁边的复选框，然后选择 Create a topic (创建主题) 旁边的单选按钮。
   1. 您也可以选择之前创建和订阅的主题。

       

   2. 如果您创建了新的 SNS 主题，则需要订阅它才能收到通知。我们将在后面的步骤中演示此操作。
6. 除非您已经有要使用的角色，否则请在 AWS Config role (AWS Config 角色) 下选择 Create a role (创建角色)。我们使用系统自动推荐的角色名称。

    

7. 选择下一步。
8. 配置 Amazon S3 存储桶监控规则：
   1. 在 AWS Config rules (AWS Config 规则) 页面上搜索 S3，选择 s3-bucket-publice-read-prohibited 和 s3-bucket-public-write-prohibited 规则，然后单击下一步。

       

   2. 在审核页面上，选择确认。AWS Config 此时会分析您的 Amazon S3 存储桶，捕获它们当前的配置，并根据我们选择的规则评估配置。
9. 如果您创建了新 Amazon SNS 主题，请打开 Amazon SNS 管理控制台并找到您创建的主题：

    

10. 复制该主题的 ARN（以 arn: 开头的字符串），您需要在后面的步骤中使用它。
11. 选择主题旁边的复选框，然后在操作菜单下选择订阅主题。
12. 选择电子邮件作为协议，输入您的电子邮件地址，然后选择创建订阅。
13. 几分钟后，您会收到一封电子邮件，要求您确认订阅与此主题有关的通知。选择对应链接以确认订阅。

步骤 2：为 Lambda 创建角色

我们的 Lambda 需要相关权限，才能检查和修改 Amazon S3 存储桶 ACL 和策略，记录 CloudWatch 日志并发布到 Amazon SNS 主题。现在，我们将设置自定义 AWS Identity and Access Management (IAM) 策略和角色来支持这些操作，并将它们分配到我们将在下一节中创建的 Lambda 函数。

1. 在 AWS 管理控制台中，在服务下选择 IAM 以访问 IAM 控制台。
2. 创建具有以下权限的策略，或者复制以下策略：

   
   {
       "Version": "2012-10-17",
       "Statement": [
           {
               "Sid": "SNSPublish",
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "sns:Publish"
               ],
               "Resource": "*"
           },
           {
               "Sid": "S3GetBucketACLandPolicy",
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "s3:GetBucketAcl",
                   "s3:GetBucketPolicy"
               ],
               "Resource": "*"
           },
           {
               "Sid": "S3PutBucketACLAccess",
               "Effect": "Allow",
               "Action": "s3:PutBucketAcl",
               "Resource": "arn:aws:s3:::*"
           },
           {
               "Sid": "LambdaBasicExecutionAccess",
               "Effect"quot;: "Allow",
               "Action": [
                   "logs:CreateLogGroup",
                   "logs:CreateLogStream",
                   "logs:PutLogEvents"
               ],
               "Resource": "*"
           }
       ]
   }
   
   

3. 为 Lambda 函数创建角色：
   1. 从要使用该角色的服务列表中选择 Lambda。
   2. 选择您之前创建的策略旁边的复选框，然后选择 Next: Review (下一步：审核)
   3. 指定角色名称，为其输入描述，然后选择创建角色。在该示例中，我们将角色命名为 LambdaS3PolicySecuringRole。

步骤 3：创建和配置 CloudWatch 规则

在这一节中，我们将创建一个 CloudWatch 规则，以便在 AWS Config 确定您的 Amazon S3 存储桶不合规时触发 Lambda 函数。

1. 在 AWS 管理控制台中，在服务下选择 CloudWatch。
2. 在左侧的事件下，选择规则。
3. 单击创建规则。
4. 在 Step 1: Create rule (第 1 步：创建规则) 中的事件源下，选择下拉列表并选择生成自定义事件模式。
5. 复制以下模式，并将其粘贴到文本框中：

   
   {
     "source": [
       "aws.config"
     ],
     "detail": {
       "requestParameters": {
         "evaluations": {
           "complianceType": [
             "NON_COMPLIANT"
           ]
         }
       },
       "additionalEventData": {
         "managedRuleIdentifier": [
           "S3_BUCKET_PUBLIC_READ_PROHIBITED",
           "S3_BUCKET_PUBLIC_WRITE_PROHIBITED"
         ]
       }
     }
   }
   
   			

   该模式会在检查 Amazon S3 存储桶的公开访问权限时匹配 AWS Config 生成的事件。

6. 我们将在稍后添加 Lambda 目标。现在，选择您之前创建的 Amazon SNS 主题，然后选择配置详细信息。

    

7. 输入规则的名称和描述。在该示例中，我们指定名称 AWSConfigFoundOpenBucket
8. 单击创建规则。

步骤 4：创建 Lambda 函数

在这一节中，我们将创建新的 Lambda 函数，用于检查 Amazon S3 存储桶的 ACL 和存储桶策略。如果发现存储桶 ACL 允许公开访问权限，该 Lambda 函数会将其覆盖，改为私密。如果找到了存储桶策略，Lambda 函数会创建 SNS 消息，将该策略添加到消息正文中，然后将其发布到我们创建的 Amazon SNS 主题。存储桶策略可能很复杂，而覆盖策略可能会导致访问权限意外丢失，因此该 Lambda 函数不会尝试对您的策略进行任何更改。

1. 获取之前创建的 Amazon SNS 主题的 ARN。
2. 在 AWS 管理控制台中，在服务下选择 Lambda 进入 Lambda 控制台。
3. 在控制面板中，选择创建函数。或者，如果您直接进入了函数页面，也可以选择右上角的创建函数按钮。
4. 在创建函数页面上：
   1. 选择从头开始创作。
   2. 为该函数提供一个名称。我们使用 AWSConfigOpenAccessResponder。
   3. 我们编写的 Lambda 函数与 Python 3.6 兼容，所以请在运行语言下拉列表中选择 Python 3.6。
   4. 在角色下选择选择现有角色。选择您在前一节中创建的角色，然后选择创建函数。

       

5. 现在，我们根据之前创建的规则添加 CloudWatch 事件。
   1. 在 Add triggers (添加触发器) 部分，选择 CloudWatch Events。CloudWatch Events 框应该会显示在 Lambda 函数左侧，还会显示一条内容为 Configuration required (需要配置) 的备注。

       

   2. 在规则下拉框中，选择您之前创建的规则，然后选择添加。
6. 向上滚动到 Designer (设计者) 部分，然后选择您的 Lambda 函数的名称。
7. 删除默认代码，然后粘贴以下代码：

   
   import boto3
   from botocore.exceptions import ClientError
   import json
   import os
   
   ACL_RD_WARNING = "The S3 bucket ACL allows public read access."
   PLCY_RD_WARNING = "The S3 bucket policy allows public read access."
   ACL_WRT_WARNING = "The S3 bucket ACL allows public write access."
   PLCY_WRT_WARNING = "The S3 bucket policy allows public write access."
   RD_COMBO_WARNING = ACL_RD_WARNING + PLCY_RD_WARNING
   WRT_COMBO_WARNING = ACL_WRT_WARNING + PLCY_WRT_WARNING
   
   def policyNotifier(bucketName, s3client):
       try:
           bucketPolicy = s3client.get_bucket_policy(Bucket = bucketName)
           # notify that the bucket policy may need to be reviewed due to security concerns
           sns = boto3.client('sns')
           subject = "Potential compliance violation in " + bucketName + " bucket policy"
           message = "Potential bucket policy compliance violation. Please review: " + json.dumps(bucketPolicy['Policy'])
           # send SNS message with warning and bucket policy
           response = sns.publish(
               TopicArn = os.environ['TOPIC_ARN'],
               Subject = subject,
               Message = message
           )
       except ClientError as e:
           # error caught due to no bucket policy
           print("No bucket policy found; no alert sent.")
   
   def lambda_handler(event, context):
       # instantiate Amazon S3 client
       s3 = boto3.client('s3')
       resource = list(event['detail']['requestParameters']['evaluations'])[0]
       bucketName = resource['complianceResourceId']
       complianceFailure = event['detail']['requestParameters']['evaluations'][0]['annotation']
       if(complianceFailure == ACL_RD_WARNING or complianceFailure == ACL_WRT_WARNING):
           s3.put_bucket_acl(Bucket = bucketName, ACL = 'private')
       elif(complianceFailure == PLCY_RD_WARNING or complianceFailure == PLCY_WRT_WARNING):
           policyNotifier(bucketName, s3)
       elif(complianceFailure == RD_COMBO_WARNING or complianceFailure == WRT_COMBO_WARNING):
           s3.put_bucket_acl(Bucket = bucketName, ACL = 'private')
           policyNotifier(bucketName, s3)
       return 0  # done
   			

8. 向下滚动到环境变量部分。该代码使用一个环境变量来存储 Amazon SNS 主题的 ARN。
   1. 输入 TOPIC_ARN 作为密钥。
   2. 输入之前创建的 Amazon SNS 主题的 ARN 作为值。
9. 在 Execution role (执行角色) 下选择选择现有角色，然后从下拉菜单中选择之前创建的角色。
10. 保留其他内容不变，然后在顶部选择保存。

步骤 5：验证效果

到现在为止，我们已经有了一个 Lambda 函数、一个 Amazon SNS 主题、监控 Amazon S3 存储桶的 AWS Config，以及在发现存储桶不合规时触发 Lambda 函数的 CloudWatch 规则。我们来进行测试，确保它们能够正常工作。

我们有在受 AWS Config 监控的区域中创建的 Amazon S3 存储桶 myconfigtestbucket，还有关联的 Lambda 函数。ACL 或策略中未设置该存储桶的公开读写访问权限，所以它是合规的。

我们来更改存储桶的 ACL，以允许公开列出对象：

保存后，该存储桶便可公开访问了。几分钟后，AWS Config 控制面板会发现一项不合规的资源：

在 Amazon S3 控制台中，我们可以看到：在调用由之前创建的 CloudWatch 规则触发的 Lambda 函数后，存储桶中不再公开列出对象。

请注意，AWS Config 控制面板此时显示没有不合规的资源了：

现在，我们来配置允许列表访问的存储桶策略，以尝试进行 Amazon S3 存储桶策略检查：

对 myconfigtestbucket 存储桶设置该存储桶策略后，AWS Config 会在几分钟后检测到该存储桶不再合规。因为这是存储桶策略而不是 ACL，所以我们将一条通知发布到我们之前创建的 SNS 主题，以通知我们可能违反策略的行为：

获知该策略允许公开列出存储桶后，我们现在可以修改或删除该策略，随后 AWS Config 会检测到资源符合策略。

结论

在本文中，我们演示了如何使用 AWS Config 监控 Amazon S3 存储桶是否使用公开的读写访问权限 ACL 和策略。另外，我们演示了如何使用 Amazon CloudWatch、Amazon SNS 和 Lambda 覆盖公开的存储桶 ACL，或者在存储桶使用可疑策略时提醒您。您可以使用 CloudFormation 模板在多个区域快速部署该解决方案。通过该方法，您将能够轻松找出并保护公开的 Amazon S3 存储桶 ACL 和策略。将该解决方案部署到多个区域后，可以使用 AWS Config 聚合器来聚合结果。阅读本文了解更多信息。

利用 AWS Config 监控和响应 Amazon Simple Storage Service (S3) 允许公开读写访问权限，首发于服务器安全维护工作室。