Registros de aplicación como fuente de caza

2 tareas · 40 min · Principiante

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En arquitecturas SaaS basadas en microservicios, los registros del sistema operativo no revelan abusos de la lógica de negocio (como manipulación de parámetros de suscripción o escalada de privilegios a nivel de inquilino). Los registros estructurados de aplicación (JSON logs) y el rastreo distribuido (OpenTelemetry) aportan campos como tenant_id, user_role, endpoint_duration y códigos de estado que permiten cazar anomalías a nivel aplicativo.

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¿Qué ventaja aportan los registros estructurados de aplicación frente a los registros del sistema operativo para cazar en plataformas SaaS?

Eliminan la necesidad de utilizar bases de datos relacionales en la nube Permiten inspeccionar el contexto de la lógica del negocio (identificador de inquilino, permisos y transacciones de usuario) Cifran automáticamente todo el código fuente del proyecto para que nadie pueda leerlo Garantizan que las solicitudes web respondan en menos de un microsegundo

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Aportan visibilidad granular sobre la lógica de negocio, inquilinos y funciones de la aplicación.

Verifica en git_commits_audit la marca temporal (commit_time_utc) registrada para el commit no verificado.

Esta tarea se hace en el laboratorio

Una consola para consultar la base de datos, aquí en la página. No instalas nada y no puedes romper nada.

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¿Qué commit_time_utc figura en la tabla para el commit sospechoso?

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Copia el valor íntegro de la columna commit_time_utc en git_commits_audit.

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Tablas

git_commits_audit

commit_hash
author_email
committer_email
commit_time_utc
files_changed
signing_status
risk_state

ci_pipeline_runs

pipeline_id
workflow_file
trigger_actor
secrets_accessed
artifact_output
audit_alert

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1 Telemetría de lógica de negocio y rastreo distribuido (OpenTelemetry)

2 Hora del commit de madrugada en git_commits_audit Lab

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