analyzing-cloud-storage-access-patterns
Detect abnormal access patterns in AWS S3, GCS, and Azure Blob Storage by analyzing CloudTrail Data Events, GCS audit logs, and Azure Storage Analytics. Identifies after-hours bulk downloads, acces...
Informations de source
- Dépôt
- GrayCodeAI/starling
- Dernière activité de la source
- 13 juillet 2026 à 09:28
- Langue détectée de SKILL.md
- anglais
- Étoiles
- 2
- Forks
- 0
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SKILL.md
Instructions source · Aperçu en lecture seule- name
- analyzing-cloud-storage-access-patterns
- description
- Detect abnormal access patterns in AWS S3, GCS, and Azure Blob Storage by analyzing CloudTrail Data Events, GCS audit logs, and Azure Storage Analytics. Identifies after-hours bulk downloads, acces...
- license
- MIT
- tags
- ["analyzing","cloud","storage","access"]
- domain
- cybersecurity
- subdomain
- cloud-security
- version
- 1
- author
- mahipal
## Instructions
1. Install dependencies: `pip install boto3 requests`
2. Query CloudTrail for S3 Data Events using AWS CLI or boto3.
3. Build access baselines: hourly request volume, per-user object counts, source IP history.
4. Detect anomalies:
- After-hours access (outside 8am-6pm local time)
- Bulk downloads: >100 GetObject calls from single principal in 1 hour
- New source IPs not seen in the prior 30 days
- ListBucket enumeration spikes (reconnaissance indicator)
5. Generate prioritized findings report.
```bash
python scripts/agent.py --bucket my-sensitive-data --hours-back 24 --output s3_access_report.json
```
## Examples
### CloudTrail S3 Data Event
```json
{"eventName": "GetObject", "requestParameters": {"bucketName": "sensitive-data", "key": "financials/q4.xlsx"},
"sourceIPAddress": "203.0.113.50", "userIdentity": {"arn": "arn:aws:iam::123456789012:user/analyst"}}
```
@ref(api-reference.md)
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