USENIX Security ’15勉強会で発表した資料です。 資料としては雑なのですが…要望があったので公開します。

1. Session “But Maybe All You Need Is
Something to Trust”の論文紹介
USENIX Security ‘15 勉強会
2015年12月2日
金岡 晃（東邦大）

2. Papers on the session
• Measuring Real-World Accuracies and Biases in Modeling Password
Guessability
– Blase Ur, Sean M. Segreti, Lujo Bauer, Nicolas Christin, Lorrie Faith
Cranor, Saranga Komanduri, and Darya Kurilova (Carnegie Mellon
University), Michelle L. Mazurek (University of Maryland), William
Melicher , Richard Shay (Carnegie Mellon University)
• Sound-Proof: Usable Two-Factor Authentication Based on Ambient
Sound
– Nikolaos Karapanos, Claudio Marforio, Claudio Soriente, and
Srdjan Čapkun (ETH Zürich)
• Android Permissions Remystified: A Field Study on Contextual Integrity
– Primal Wijesekera (University of British Columbia), Arjun Baokar,
Ashkan Hosseini, Serge Egelman, and David Wagner (University of
California, Berkeley), Konstantin Beznosov (University of British
Columbia)
1 2015/12/2 USENIX Security '15勉強会

3. MEASURING REAL-WORLD ACCURACIES
AND BIASES IN MODELING PASSWORD
GUESSABILITY
Blase Ur, Sean M. Segreti, Lujo Bauer, Nicolas Christin, Lorrie Faith Cranor,
Saranga Komanduri, and Darya Kurilova (Carnegie Mellon University), Michelle L.
Mazurek (University of Maryland), William Melicher , Richard Shay (Carnegie
Mellon University)
2 2015/12/2 USENIX Security '15勉強会

4. 概要
• パスワードの強度
– 本当の、実世界における、パスワードの強度ってどうなんですか？
– 統計的なパスワード強度ではなく、現実的なパスワード強度を、しかもパスワード単体
（データセットではなく）で求めたい
• アプローチはある
– 統計的アプローチ
• シャノンの情報量
• Alpha-guesswork
• Guessability
– 何回の推測試行でどれくらいの量のパスワードが推測成功するか
• 4つのパスワードセットと、5つのパスワードクラックアプローチを準備
• まとめ
– プロによる半自動攻撃は自動攻撃より強い
– 複数手法を混ぜると強い
• しかし注意深いチューニングが必要
– 1つの方法での解析は不十分
– 研究へのインパクト
• 荒い解析だと攻撃手法が異なっても同じ結果になるが、きちんと（Fine-grained）解析
されると異なる結果になる
• 1つのパスワードに対する解析結果も異なる
• Password Guessability Service（PGS）というサービスを提供
3 2015/12/2 USENIX Security '15勉強会

5. 5つのクラッキングアプローチ
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
4
John The Ripper
自動手法・ツール
Hashcat
マルコフモデル
確率的文脈非依存文法
（Probabilistic Context-Free Grammer、PCFG）
人手（半自動）
KoreLogic社による解析

6. KoreLogic
• パスワードリカバリサービスを提供している会社
– Fortune誌のトップ500会社にサービス提供
• DEFCONのCrack Me If You Canを主催
• 利用ツール
– JTR
– HashCat
– マルコフモデル（これまでの10年を超える検査から得ている）
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
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7. データセット
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
6
• 13345のパスワード
• これまでの研究で得たパスワード（どういう構成ポリシで作成されてい
たかの付属データ付）
論文のTable1より引用

8. データセット
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
7
発表資料のスライド35より引用

9. 訓練データ
• 漏えいパスワードデータを利用
– MySpace
– RockYou
– Yahoo!
• 辞書
– Google Web Corpus
– UNIX Dictionary
– SCOWL（250000語）
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
8

10. 結果：Basic
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
9
論文のFigure2より引用

11. 結果：Complex
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
10
論文のFigure3より引用

12. 結果：LongBasic
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
11
論文のFigure4より引用

13. 結果：LongComplex
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
12
論文のFigure5より引用

14. 結果：
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
13
論文のFigure6より引用

15. 結果：
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
14
論文のFigure8より引用

16. 論文の周辺情報
• 著者数
– 10人
• ページ数
– 19
• 参考文献数
– 72
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
15
1. Introduction（1.5p）
2. Related Work（1.5p）
3. Methodology（3p）
1. Datasets
2. Training Data
3. Simulating Password
Cracking
4. Computational Limitations
4. Results（7p）
1. The Importance of
Configuration
2. Comparison of Guessing
Approaches
3. Differences Across
Approaches
4. Robustness of Analyses to
Approach
5. Conclusion（0.5p）

17. 概要
• パスワードの強度
– 本当の、実世界における、パスワードの強度ってどうなんですか？
– 統計的なパスワード強度ではなく、現実的なパスワード強度を、しかもパスワード単体
（データセットではなく）で求めたい
• アプローチはある
– 統計的アプローチ
• シャノンの情報量
• Alpha-guesswork
• Guessability
– 何回の推測試行でどれくらいの量のパスワードが推測成功するか
• 4つのパスワードセットと、5つのパスワードクラックアプローチを準備
• まとめ
– プロによる半自動攻撃は自動攻撃より強い
– 複数手法を混ぜると強い
• しかし注意深いチューニングが必要
– 1つの方法での解析は不十分
– 研究へのインパクト
• 荒い解析だと攻撃手法が異なっても同じ結果になるが、きちんと（Fine-grained）解析
されると異なる結果になる
• 1つのパスワードに対する解析結果も異なる
• Password Guessability Service（PGS）というサービスを提供
16 2015/12/2 USENIX Security '15勉強会

18. SOUND-PROOF: USABLE TWO-FACTOR
AUTHENTICATION BASED ON AMBIENT
SOUND
Nikolaos Karapanos, Claudio Marforio, Claudio Soriente, and Srdjan Čapkun (ETH
Zürich)
17 2015/12/2 USENIX Security '15勉強会

19. 手法概要
• パスワード
– 問題あり
• 2要素認証（2 Factor Authentication：2FA）に注目
– 端末にコード送るとか
– めんどい（ユーザのアクションが）
• 音声を利用
– サーバが端末とPCの両方に音声データ送信
– PCが音声発信
– 端末が音声受信
• 類似度計算
– 類似度をサーバに送る
– サーバが判定
18 2015/12/2 USENIX Security '15勉強会

20. 結果
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
19
論文のFigure3より引用

21. 結果
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
20
論文のFigure5より引用

22. ユーザ実験
• 32人
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
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発表資料のスライド16より引用

23. 論文の周辺情報
• 著者数
– 4人
• ページ数
– 16
• 参考文献数
– 53
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
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1. Introduction（1p）
2. Assumptions and Goals（0.5p）
3. Alternative Approaches（1p）
4. Background on Sound Similarity
（1p）
5. Sound-Proof Architecture
（1.5p）
6. Prototype Implementation
（1p）
7. Evaluation（3.5p）
1. Analysis
2. False Rejection Rate
3. Advanced Attack Scenarios
8. User Study（1.5p）
9. Discussion（1.5p）
10.Related Work（0.5p）
11.Conclusion（0.2p）

24. ANDROID PERMISSIONS REMYSTIFIED:
A FIELD STUDY ON CONTEXTUAL
INTEGRITY
Primal Wijesekera (University of British Columbia), Arjun Baokar, Ashkan Hosseini,
Serge Egelman, and David Wagner (University of California, Berkeley), Konstantin
Beznosov (University of British Columbia)
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25. 概要
• Android OSにおいて、どれくらい・どの状況でスマホアプリがパー
ミッションに保護されたリソースにアクセスしているか、のデータ
を収集
• 36人のフィールド調査
– Contextual Integrityの意向調査：
• Contextual Integrityユーザが予期しないときにアプリが保護リ
ソースにアクセスすること
• 調査後のインタビューを含め、複数のことが判明
– パーミッションへのリクエストの回数
– 利用者の8割が少なくとも1回はパーミッションリクエストをブ
ロックした経験
– 全リクエストの35%が不適切である、という結果
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26. 調査と結果
• 36人のユーザ、計6048時間
• 2700万回のパーミッションリクエスト
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
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発表資料のスライド8より引用

27. 結果
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
26
発表資料のスライド9より引用

28. 結果
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
27
発表資料のスライド16より引用

29. 結果
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
28
発表資料のスライド18より引用

30. 論文の周辺情報
• 著者数
– 6人
• ページ数
– 16
• 参考文献数
– 48
2015/12/2 USENIX Security '15勉強会
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1. Introduction（1p）
2. Related Work（1p）
3. Methodology（3.5p）
1. Tracking Access to Sensitive
Data
2. Recruitment
3. Exit Survey
4. Application Behaviors（3p）
1. Invisible Permission
Requests
2. High Frequency Requests
3. Frequency of Data Exposure
5. User Expectations and Reactions
（2p）
1. Reasons for Blocking
2. Influential Factors
6. Feasibility of Runtime Requests
（1.5p）
7. Discussion（1p）