Log4Shellの事例から見直すセキュリティ対策 | 技術者ブログ | 三井物産セキュアディレクション株式会社
はじめに 2021年12月9日に、任意のコード実行ができるApache Log4jの脆弱性(Log4Shell:CVE-2021-44228)が公開されました。 この脆弱性は、非常に影響度が高く、HeartBleedやShellShockに並ぶとも言われました。また、脆弱性の公開から攻撃開始までが非常に早く、しかも、修正版にも何度も脆弱性が公開され、対応に多くの負担がかかるものでした。組織/システムによって、何も影響がなかったところ、対応が落ち着いたところ、まだまだ対応中のところ等あるかと思いますが、今一度セキュリティ対策について見直す機会になったかと思います。 そこで、次回以降、大きな脆弱性が公開された際にスムーズに対応できるようにするために、また、被害を最小限に抑えるために、今回のLog4Shellを例にして、いくつかの観点から対策案をご紹介します。 FWでのアウトバウンド制限 Log
プロセス情報をデタラメにする攻撃「Process Herpaderping」の内部構造を紐解く | 技術者ブログ | 三井物産セキュアディレクション株式会社
早速ですが、まずは以下の図１をご覧ください。 真ん中にメッセージボックスが表示されていますが、このメッセージボックスを表示するプロセスがどこから起動しているのか、つまり、実体EXEファイルの場所がこの図からわかるでしょうか？ 図 1 プロセス情報がデタラメになっている様子 図１では、Process ExplorerやProcess Hackerで見る限り、プロセス名は「こんばんは！★」(拡張子なし)となっています。各ツールで表示されたプロセスのプロパティ情報を見ると、Process Explorerでは実体の場所がExplorer.exeであるかのように見えてしまっています。 一方でProcess Hackerでは、メッセージボックスのプロセスがMicrosoftの有効なデジタル署名を持っているかのように見えており、実体の場所が「こんばんは！★」を指しているように見えます。 では該当の「こ
AWS環境における実践的なインシデントレスポンス演習の作成 | 技術者ブログ | 三井物産セキュアディレクション株式会社
はじめに 皆さん、こんにちは！MBSDに所属する『とある診断員』の洲崎です。今年の10/18～12/6に開催されたセキュリティ・キャンプ2020全国大会にて、AWS環境におけるインシデントレスポンスをテーマとした以下の講義を行いました。 なぜ、Webサイトは乗っ取られたのか？AWS環境における実践的なインシデントレスポンス https://www.ipa.go.jp/jinzai/camp/2020/zenkoku2020_program_list.html#list_c1 また、上記講義で作成した演習環境を利用した一般向けのセキュリティイベントを12/12にSecurity-JAWSさんと共催にて開催しました。こちらのイベントにはなんと130人以上の方が参加してくださいました！ とある診断員とSecurity-JAWS#02 https://tigersecjaws.connpass.c
機械学習モデルの学習データを推論する方法 | 技術者ブログ | 三井物産セキュアディレクション株式会社
近年、機械学習を使用した医療診断技術や顔認識・音声認識技術などが登場しており、患者のレントゲン写真から病気の種類を予想するシステムや、顔認証を行うシステムなどに利用されています。その一方で、システムが学習したデータを特定する攻撃手法も盛んに研究されており、データ・プライバシー侵害の懸念も広がっています。特に、システムの挙動から学習データを推論する「メンバーシップ推論攻撃（Membership Inference Attacks）」は数年前から多くの検証が行われており、現実的な脅威になる可能性が高まっています。 メンバーシップ推論攻撃は、攻撃対象の分類器（以下、標的分類器）に正常な入力データを与え、標的分類器から応答された分類結果を観察することで、入力したデータが分類器の学習データに含まれているか否か（=メンバーシップか否か）を推論します。仮に、近年プライバシーや自由の侵害などを理由に反対意
「WannaCry 2.0」の内部構造を紐解く | 技術者ブログ | 三井物産セキュアディレクション株式会社
ここ連日ランサムウェア「WannaCry」が世間を騒がせています。 弊社では3月時点で「WannaCry 1.0」の検体を入手しており、ランサムウェアとしての「WannaCry」は以前からDropbox等で一般のランサムウェアと同様に拡散されていたことを把握しています。 本記事では、今回の一連の攻撃で利用された「WannaCry 2.0」を構成する複数のファイルおよびその関係性、そして「WannaCry 1.0」との比較分析により見えた「WannaCry 2.0」の特徴について解説します。 ■WannaCryに感染するまでの複数検体の関連について まず初めに、今回の感染で利用される一連のファイルの関連図を以下に示します。 世間で公開されている今回の攻撃の分析において、個別のファイルの視点で捉えているケースはあまり多くないと思われますが、実際にはこれだけ多くのファイルが関連しあって今回の攻撃
機械学習を用いた診断AIの概要 | 技術者ブログ | 三井物産セキュアディレクション株式会社
1. はじめに 先日、某セキュリティ系の勉強会で「AIにWebアプリケーション診断をさせてみる」と題し、Webアプリケーション診断（以下、Webアプリ診断）を行う人工知能（以下、診断AI）のデモを行ったところ、意外にも好評でしたので、本Blogで少し深堀したいと思います。 なお、本Blogでは機械学習アルゴリズムにも触れますが、これらの詳細な解説は行っておりません。機械学習アルゴリズムの詳細については、「6.参考文献」に示した書籍やWebサイトで解説されておりますので、そちらでご確認いただければ幸いです。 それでは、診断AIの概要について解説を始めます。 2. 最終目標 以下の動作を実現できる「診断AI」を目指して開発を進めています。 「人間の診断員と同じように、診断対象のWebアプリをクローリングしながら診断を行い、発見した脆弱性を開発者、または、サイトオーナに報告することができる。」
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