Intro Origin は Web におけるセキュリティモデルの一つとして、コンテンツ間の Communication に関する境界を定義し、リソースを保護してきた。 しかし、 Spectre の発覚以降、 Communication に関する制限だけではなく Isolation によるメモリレベルでのアクセス制御が必要となった。 そこで現在作業されているのが、 CORB, CORP, COEP, COOP といった仕様群であり、これは Web におけるセキュリティモデルの更新作業と見ることができる。 概要と現状について解説する。 DEMO & Resources 量が多いため、動作する DEMO と関連リソースは、ページ下部にまとめてある。 CORS による Cross Origin Communication の制限 CORS は、平たく言えば、リソース提供元(サーバ)が、クライアン

2020/02/13 DevSumi 発表資料

サマリ Capital OneからのSSRF攻撃による大規模な情報漏えい等をうけて、Amazonはインスタンスメタデータに対する保護策としてInstance Metadata Service (IMDSv2) を発表した。本稿では、IMDSv2が生まれた背景、使い方、効果、限界を説明した上で、SSRF対策におけるIMDSv2の位置づけについて説明する。 SSRFとは SSRFは、下図のように「外部から直接アクセスできないエンドポイント」に対して、公開サーバーなどを踏み台としてアクセスする攻撃方法です。SSRF(Server Side Request Forgery)の詳細については過去記事「SSRF(Server Side Request Forgery)徹底入門」を参照ください。 最終的な攻撃目標は多様ですが、近年問題になっているのが、クラウドサービスのインスタンス・メタデータを取得する

ゼロトラストネットワークとは、ファイアウォールやVPNに代表される従来型のセキュリティ（境界防御モデル）が通用しなくなった現状を踏まえ、すべてのトラフィックを信頼しないことを前提とし、検証することで脅威を防ぐというアプローチです。近年、クラウドサービスやモバイルの普及により、セキュリティで守るべき内外の境界があいまいになってきたことにより、強く注目を集めています。本書は、ゼロトラストネットワークの概念と実装するために必要な知識が学べる解説書です。基本的な概念の説明に始まり、デバイス、ユーザー、アプリケーション、トラフィックの信頼を実際にどのように確立していくかについて、詳しく紐解いていきます。また、Googleのゼロトラストモデル「BeyondCorp」を含む2つの詳細なケーススタディも収録しており、実装に役立つ知識を深めることができます。 はじめに 1章　ゼロトラストの基礎 1.1　ゼロ

2019年9月16日、VPNサービスのレビュー等を行うvpnMentorはインターネット上でエクアドル国民に関わる大量の情報を発見したと発表しました。ここでは関連する情報をまとめます。 vpnMentorの発表 www.vpnmentor.com 数百万人のエクアドル国民に影響が及ぶ可能性がある大規模なデータを発見した。 発見したのはvpnMentorのリサーチャー Noam Rotem氏、Ran Loca氏の二人。 露出していたElasticsearchには2000万人を超える個人に関わる情報が含まれていた。 vpnMentorはZDnetへ情報提供を行っており、同件の報道が行われている。 どうやって発見したのか vpnMentorは大規模なWebマッピングプロジェクトの一部で確認したと説明している。 既知のIPブロックに対してポートスキャンを実行。 公開状態のデータベースに対してシステ

こんにちは、臼田です。 皆さん、セキュリティ意識してますか？(挨拶 今回はお客様宛にAWSのセキュリティベストプラクティスについて補足・解説したものを汎用化して共有します。 公式のドキュメントだと少し硬くて読みづらいみたいなイメージもあるかと思いますので、こちらの記事を参考に感覚を掴んでいただければと思います。なお、いろいろ簡潔にしたりするためにすべてのことについて説明していませんのでご了承ください。 熟読いただきたい資料 AWSのセキュリティベストプラクティスの資料は本当は熟読していただきたいです。しかしながら、最初はとっつき辛いと思うのでこの先の内容を見ていただいて、余力があればこちらのセキュリティベストプラクティスを見ていってください。 https://d1.awsstatic.com/whitepapers/ja_JP/Security/AWS_Security_Best_Prac

この1～2年の間に機械学習を使用したサービスやプロダクトが数多くリリースされています。それと同時に、機械学習モデルに対する攻撃手法も多く発表されています[1] [2] [3]。 本ブログでは、EPFLのFlorian氏らが発表した論文「Stealing Machine Learning Models via Prediction APIs」から「Model Extraction Attacks」と呼ばれる機械学習モデルに対する攻撃手法の一例を紹介します。 Model Extraction Attacks 「Model Extraction Attacks」とは、機械学習サービス(ML Service)に対する入力値と、それに対応する出力値を基に、ML Serviceで使用しているMLモデル(Logistic Regression、Multilayer Perceptron、Decision

Pythonは、習得が容易で、より大きく複雑なアプリケーションの開発にすぐに適用していけることから、コンピューティング環境に広く普及し、勢いを強めています。ただ、あまりに明瞭で親しみやすい言語なので、ソフトウェアエンジニアやシステムアドミニストレータが警戒を解いてしまい、セキュリティに重大な影響を及ぼすコーディングミスを誘発する可能性はあるかもしれません。主に、初めてPythonを使う人を対象とするこの記事では、この言語のセキュリティ関連のクセに触れます。ベテラン開発者にとってもその特異性を意識するきっかけになればと思います。 入力関数 Python 2に多数存在するビルトイン関数の中で、 input はセキュリティの面で完全に難点です。この関数をひとたび呼び出すと、標準入力から読み込んだものが即座にPythonコードとして評価されます。 $ python2 >>> input() dir

http://secnight.connpass.com/event/30672/ http://togetter.com/li/974201 シャノン技術ブログ http://shanon-tech.blogspot.jp/ Read less

プロダクト拡大フェーズでプロダクト検証サイクル効率化を目指す過程で見えたもの / Streamlining Product Validation in Growth Phase

(訳注：2015/11/1、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 成長し続ける様々な脅威に対抗すべく、この10年間でWeb認証システムは進化を遂げてきました。この記事では、架空のWebアプリケーション開発者とアタッカーのせめぎ合いを通じて、最新のセキュリティ技術がどのように様々な脅威に対抗することができるかを提示したいと思います。 以下のやり取りにおいて、ユーザはアタッカーが出現する前に、すでにディフェンダーでいくつかのトラストアンカー（パスワードやハードウェアトークンなど）を正規に確立していることが前提となっています。暗号は、時間や空間にわたって、既存のトラストや秘密を伝達する場合にのみ 使うことができます 。もし、トラストやセキュリティが確立される前にアタッカーがディフェンダーになりすましたとしたら、正規のものを見分けるのは極めて難しいでしょう。また、サイトには

以前IPv6 summitに参加したときに聞いたお話の中にあった、昨年(2013年）8月に発表された新たなDNSキャッシュポイズニング手法「第一フラグメント便乗攻撃」について興味がわいたのでいろいろ調べたり実際にできるのかを試したりしてみました。（もちろん自分の管理するクローズドな環境で） 第一フラグメント便乗攻撃をグーグルで検索しても個人のブログ等が出てこないのでこれが第一「第一フラグメント便乗攻撃」便乗エントリです（別にうまくない） 攻撃コード等ありますが、けっして自分の管理する環境以外に使用しないでください 第一フラグメント便乗攻撃とは 第一フラグメント便乗攻撃とは、DNS応答がフラグメントされた場合DNS応答の同定に使える要素（UDPポート番号、問い合わせID、問い合わせ名）が一つ目のフラグメントにしかないことを利用し、二つ目のフラグメントを偽装することによって毒入れをするというD

2. Open Cloud Campus 2 Linux女子部 iptables復習編 自己紹介  中井悦司（なかいえつじ） – Twitter @enakai00  日々の仕事 – Senior Solution Architect and Cloud Evangelist at Red Hat K.K. 企業システムでオープンソースの活用を希望される お客様を全力でご支援させていただきます。  昔とった杵柄 – 素粒子論の研究（超弦理論とか） – 予備校講師（物理担当） – インフラエンジニア（Unix/Linux専門） 「Linux独習書の新定番」 書きました！ 読者の声より ―― 「今はインターネット上に情報が溢れているけど、質の高い入門書が少なく なっているのは不幸なことだと思う。そんな中、この本はすごくいい」 「平易な言葉でありながら、決して足りなくはない。慎重に選ばれて

最悪だったWeb改ざんとマルウェア感染攻撃をふりかえる・2013年まとめ：Webから降ってくる脅威（1/3 ページ） 2013年のセキュリティ動向レポートをみると、国内で大規模な影響を与えたのが「ドライブ・バイ・ダウンロード攻撃」だ。その手口や対策の課題を振り返ってみたい。 セキュリティ機関やセキュリティベンダー各社が取りまとめている2013年のセキュリティレポートが3月上旬までに相次いで発表された。国内動向をみると、多くのレポートで指摘されているのが、Webサイトの改ざんから閲覧者のコンピュータをマルウェアに感染させる「ドライブ・バイ・ダウンロード攻撃」の増加である。 ドライブ・バイ・ダウンロード攻撃は、大まかに以下のプロセスで行われる。 攻撃者がWebサイトの脆弱性を突いて不正侵入し、管理者権限などを奪取 管理者権限などを悪用して、マルウェア配布サイトに誘導するための不正コードを挿入（

既に報道されているように、ロリポップ！レンタルサーバーに対する改ざん攻撃により、被害を受けたユーザー数は8428件にのぼるということです。ここまで影響が大きくなった原因は、報道によると、(1)「WordPressのプラグインやテーマの脆弱性を利用」し、不正なファイルがアップロードされた、(2)パーミッション設定の不備を悪用されて被害が拡大した、ということのようです。 29日夜の時点では、攻撃者の改ざん手法について「WordPressのプラグインやテーマの脆弱性を利用」し、不正なファイルがアップロードされて「wp-config.phpの」の設定情報が抜き出されたと説明していたが、30日午後7時過ぎの説明で、この脆弱性が侵入経路となって同社のパーミッション設定の不備を悪用されたことが原因だったことを明らかにした。 「ロリポップ」のWordPressサイト改ざん被害、原因はパーミッション設定不備

韓国でのサイバー攻撃、正規ソフトの自動更新機能が悪用された恐れ：ファイル共有ソフトのインストーラに改ざん 6月25日、韓国の政府機関や報道機関、放送局などのWebサイトが不正アクセスを受け、改ざんやサーバダウンの被害を受けた。トレンドマイクロは、一連の攻撃のうち少なくとも1つは、ファイル共有／オンラインストレージサービス「SimDisk」用ソフトウェアの改ざんが原因であると指摘している。 6月25日、韓国の政府機関や報道機関、放送局など複数のWebサイトが不正アクセスを受け、改ざんやサーバダウンの被害を受けた。一連の事態を受けて韓国インターネット振興院（KISA）では警戒レベルを5段階のうち上から3つ目の「注意」に引き上げ、注意を呼び掛けている。 この攻撃に関連してトレンドマイクロは、一連の攻撃のうち少なくとも1つは、ファイル共有／オンラインストレージサービス「SimDisk」用ソフトウェ

Kaspersky Labは政府機関や政治団体、研究機関を標的にする新たな世界規模のスパイ活動について調査結果を報告した。 Kasperskyや緊急事態対応チーム（CERT）が、印象的な「Flame」マルウェアに匹敵する今回のマルウェア（「Rocra」または「Red October」として知られている）について報告している。Red Octoberは主に東欧や旧ソビエト連邦の構成国、中央アジアの国々に拠点を置く機関を標的としている。 Kasperskyによると、Red Octoberは「モバイルデバイスやコンピュータシステム、ネットワーク機器」からデータや情報を収集しており、現在も活動中だという。収集されたデータは複数の指揮統制サーバに送信される。同社によると、それらのサーバはFlameに比肩する複雑な特徴を持っているという。 Red Octoberはスピアフィッシング型の電子メール経由で送

今回はネイティブアプリケーション[1]⁠ 内のXSS（Cross-Site Scripting、クロスサイトスクリプティング）脆弱性の傾向と対策について解説します。 ネイティブアプリの現状 内部にHTMLやJavaScriptを使って構築されるスマートフォン向け、デスクトップ向けのアプリケーションが増えています。その結果、今までWebサイト上で起きていたような問題が、ネイティブアプリケーション内でも起こるようになっています。アプリケーション内におけるJavaScriptコードのインジェクションは、クロス「サイト」ではないのでXSSと呼ぶのは適切ではありませんが、脆弱性の原因と対策方法はまさにWebサイトにおけるXSS脆弱性と同じです。 今回は、個人的に問題を発見・報告したことのある事例を挙げながら、「⁠脆弱性をどのように発見するか」「⁠どう修正すればよいのか」「⁠どうすれば未然に防げるのか