2018.09.14 コンサルティングサービス事業本部 サイバーインテリジェンスグループ 吉川 孝志 普段我々がWindows PCを操作するときに必ず目にする領域、いわゆる、ファイルやフォルダのアイコンが並んでいる「デスクトップ」という領域があります。 実はそのデスクトップの裏側に、通常では見ることのできない「隠されたデスクトップ」が存在し悪用されている可能性があります。本記事では、その脅威と仕組みを掘り下げて解説します。 結論から述べると、Windows OSでは通常のデスクトップ（”Default”という名称のデスクトップ）の他に新たな別のデスクトップを任意に作成することができる仕組みが存在します。ただし、一般のユーザーが簡単に作成できるような方法や手段は用意されていません。あくまでプログラムからデスクトップを新たに作成するコード（Win32API）を呼び出して明示的に作成する必要が

新人福田のランサム統計だより：4月号 このブログは私が所属するCIGチームが2023年1月号から毎月公開しているランサムウェアの統計情報からいくつか抜粋してご紹介するためのブログです。

Webブラウザー拡張機能に潜む脅威 今月の「マルウエア徹底解剖」は、これまで数え切れないほど出現してきたブラウザ拡張機能型マルウェアに焦点を当てる。独自検証による調査結果を踏まえ、脅威が生…

「三井物産・企業リスクプロテクション協議会主催セミナー」… 2月27日（火）に開催される「三井物産・企業リスクプロテクション協議会主催セミナー」にて、弊社エンジニアが「生成AIの進化に伴う新たな脅威と対策とは？」…

ChatGPTで脆弱性を探す テストサイトのソースコードの脆弱性をChatGPTに探させた結果を紹介します。

2017.06.27 プロフェッショナルサービス事業部 高江洲 勲 「レコメンド」と聞くと、オンラインショップで自分の嗜好に合った商品を推薦する仕組みを思い浮かべる方が多いと思います。このレコメンドという手法は様々なシステムに組み込まれており、例えば音楽配信サービスにおける楽曲の推薦、不動産紹介サービスにおける不動産情報の推薦等、広く実用されています。 今回は、レコメンドの手法をセキュリティ分野に拡張し、Webアプリケーションの脆弱性を精査するための検査文字列を人間にレコメンドする検証システム「PyRecommender」を開発しましたので、そのロジック説明とデモをお見せします。 なお、本システムでは、過去の膨大な脆弱性検査結果を基に、脆弱性の様々な発現パターンをベクトル化し、機械学習を用いて学習しています。そして、新たに脆弱性の可能性のある挙動を検知した場合、学習結果に基づいて最適な検査