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https://github.com/m-mizutani/m-mizutani/commit/067a421f3e3e8405cba870bb461446c545128a2e 2021年7月30日を最終出社日として現職のCookpadを退職し、9月からUbieという医療系のスタートアップに入社します。 Cookpadでのこれまで 2017年11月に入社したので、在籍期間は4年弱でした。この間、組織変更に伴う部署異動はありましたが、ずっと情報セキュリティに関わる業務をやってきました。 システムのセキュリティ対策 主な業務は「インフラや社内システム、開発サービスに対するセキュリティの機能をエンジニアリングによって向上させること」でした。 製品やサービスをそのまま導入することもありますが、自分たちの必要に応じて既存ツールを拡張したり、全く新しいシステムを自作することもありました。 例えば以下が

TL;DR AWSのマネージドサービスを活用して低インタラクション型のハニーポット環境を作った コストも月々約$15で運用可能 コマンド3回ぐらいで誰でもデプロイできるようになっているので興味があれば使ってみてくれよな 背景 AWSに置く低インタラクション型ハニーポット（synに対してsynackだけ返して後は送られてくる通信を監視するやつ）、今ならシャキッとスパッと実装できるんだろうなあああと過去のクソ実装を思い出して悶絶してる— Masayoshi MIZUTANI (@m_mizutani) 2019年2月1日 という感じで昔クラウド上で運用していたハニーポットのことをふと思い出したのですが、仕事で多少AWSのサービスを理解した今だったらもうちょっとまともに実装できそうだよなぁ、実装するならインスタンスで完結するんじゃなくてクラウドのマネージドサービスちゃんと使って消耗しない作りにし

タイトルの通りなのですが、昔ちょっとやっていたテーマに関連したツールをGo言語の練習がてら作ってみました*1。 ログファイルから元のログフォーマットを分析するとは ここで言うログのフォーマットというのは所謂フォーマット文のことを指します。 log.Printf("Requested from %s", ipAddr) このコードから以下のようなログが出力されます。 2018/05/23 23:25:00 Requested from 10.0.2.1 2018/05/23 23:25:10 Requested from 192.168.1.5 2018/05/23 23:25:24 Requested from 10.0.1.5 元になったフォーマットは %s の部分にIPアドレスらしきものが埋め込まれて下図のようなテキストとして出力されます。この例は非常に簡単なので下から上を推測するのは

11月にSI企業からCookpadにセキュリティエンジニアとして転職して1ヶ月たったのですが、いろいろ感銘をうけたのでその気持を忘れぬうちに文章に残しておきたいと思います。 disclaimer 個人の主観であり、客観的にSI企業が悪いとかWeb系が良いとか言っているわけではありません。 かなり前職disな話っぽくなってしまっていますが、そこは企業としての性質の違いだとご理解いただければ幸いです。 当該企業からはお金を頂いています。予めあしからずご了承ください。 しがらみが少ない CookpadはWeb系の中でもかなり規模が大きい方だとは思うのですが、それでも前職のグローバル含めた規模のおそらく1/1000ぐらいであり、自分にとってはとても風通しの良い体質に思えます。 新しく何かを始めようとするときも、関係する人と立ち話で「こんな感じにしようと思うんだけどどうですかね」みたいなところをざっ

先日転職したわけですが、転職活動序盤に「そもそも情報セキュリティ関連の求人ってどういうのがあるんだろう？」と思ってばーっといろいろな職種を見渡していました。その結果、概ねこういうカテゴリの募集があるのか、という知見を得たのでまとめてみます。これから情報セキュリティ関連の職種への就職・転職を考えている人の参考になれば幸いです。 なお、筆者の個人的嗜好によってバイアスがかかっている可能性は多分にあり、まったくもって網羅性を保証するものではありません。 脆弱性診断 自社で開発するプロダクトやサービスを検査し、脆弱性を発見する仕事。また開発物のチェックだけでなく、セキュアな開発のガイドラインを作成するというような仕事が付け加えられている場合もある。プロダクトやサービスに直接関連する開発の知識・経験が求められる。 SOCオペレータ サーバやネットワークを監視してセキュリティインシデントを発見・対応す

2017年10月31日をもって，6年7ヶ月お世話になった日本IBMを退職します． 何やってたの？ 最初に入社したときは研究部門（東京基礎研究所）につとめていてIBMクラウド上のログ管理のシステムやSIEM関連の開発をやっていました．2015年4月から1年半ほどIBM Tokyo SOC (Security Operation Center) で働かせていただいたのですが，いろいろな力学によって2016年9月ごろにはまた研究部門に戻っていました． 研究所では，自分はどちらかというと開発よりのプロジェクトをやることが多く，実験したり論文書いたりというようなアカデミックな活動はあまりできていません．ただ，やはりまわりは一流の研究者というか超人のような人たちが多く，色々刺激されたり勉強させてもらいました．特に学生時代の研究は我流で突き進んでいたところが少なからずあったので，改めて研究のやりかたにつ

悪意のあるドメイン名のブラックリストを取得・管理する mdstore というツールを作って公開しました。 github.com 世の中にはフィッシング詐欺やマルウェアによる攻撃に使われるドメイン名のブラックリストを公開しているサービスがいくつかあります（参考）。近年はDGA(Domain Generation Algorithm)を利用したマルウェアもあるためブラックリスト化だけでは追いつかない場合もありますが、それでも既知の攻撃に利用されるドメイン名の名前解決を発見もしくは防止できれば、水際で攻撃による被害を食い止められる可能性があります。 ただ、このようなブラックリストは提供しているサイトによってカバーしている領域などが違うため、ブラックリストごとに違うドメインが扱われています。多くのドメインを網羅しようとすると複数のサイトからデータを取得する必要がありますが、フォーマットが異なるなど

練習などを兼ねてちょいと書いてみました。 自分のMacBookProで作業をしていた時に取得した通信データから、通信相手をドメイン名で判定し、送受信量をもとにツリーマップにしてみました。通信からのデータ取得は自作ツールを使い、出力結果をPythonでごにょっといじった後にd3jsで描画しました。通信データは約5時間ほど。 HTML版はここに公開しています。細かい通信量とか見えます。 送信データ量のツリーマップ 送信データ量と受信データ量は一度に表現するのが難しいので、今回は分けてみました。まずは送信データ量から。 解説を入れるとこんな感じです。 送信データ量そのものは多くないのですが、作業していたソースコードがDropbox配下にあったので頻繁にDropboxにデータを送信していたため、Dropboxがとても大きく出ています。といっても、送信データ量はDropboxの島を全部あわせて70M