研究者詳細 - 山内　利宏

MISC - 山内　利宏

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IoT機器におけるセキュアOSの適用可否と保護機能の評価

三木雅登, 山内利宏

第21回情報科学技術フォーラム講演論文集 4 147 - 150 2022年9月

Towards (Re)constructing Attack Flow from Threat Report

Shota Fujii, Nobutaka Kawaguchi, Tomohiro Shigemoto, Toshihiro Yamauchi

31st USENIX Security Symposium Poster Session (USENIX Security '22 Posters),Poster 2022年8月

Visualization Result of String-based CPU Architecture Independent IoT Malware Clustering

Yutaro Osako, Toshihiro Yamauchi, Katsunari Yoshioka, Takuya Fujihashi, Takashi Watanabe, Shunsuke Saruwatari

Network and Distributed System Security Symposium (NDSS 2022),Poster 2022年4月

正常通信への影響を考慮したURLシグネチャの自動生成および影響評価システムの設計と実装

藤井翔太, 藤井翔太, 川口信隆, 小島将耶, 鈴木智也, 山内利宏

電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM) 2022 2022年3月

カーネルにおけるMemory Protection Keyを用いたカーネルデータ保護機構の拡張性検討と性能評価

葛野弘樹, 山内利宏

情報処理学会研究報告(Web) 2022 ( DPS-190 ) 2022年3月

監視プログラムのデバッグレジスタ利用をAPから隠蔽する手法の比較評価

仲村亮祐, 山内利宏, 佐藤将也, 谷口秀夫

電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM) 2022 2022年3月

揮発性/不揮発性メモリのアクセス速度差を考慮したOFF2Fの性能予測

額田哲彰, 山内利宏, 谷口秀夫

情報処理学会第84回全国大会講演論文集 2022 ( 1 ) 121 - 122 2022年1月

担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

揮発性メモリと不揮発性メモリ（以降，NVメモリ）を混載した計算機における新たな実行ファイル形式（OFF2F：Object File Format consisting of 2 Files）が提案されている．OFF2Fは，読み出しのみ行われるテキスト部をNVメモリ上に格納することで，テキスト部の要求時ページング（以降，ODP）処理を高速化する．一方で，揮発性メモリに比べ，NVメモリはアクセス速度が低速である．そこで本稿では，平均メモリアクセス速度を定式化し，NVメモリの低速なアクセス速度による実行時間の増加量とODP処理の高速化による実行時間の減少量を比較することで，OFF2Fの有効性を示す．

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VMMを用いたプログラム実行時の証拠取得機能における取得対象の拡張と改ざん耐性の向上

伊藤寛史, 中村徹, 磯原隆将, 山内利宏

2022年暗号と情報セキュリティシンポジウム論文集,電子媒体 2022年1月

オンラインサンドボックスにおけるMITRE ATT&CKマッピング機能に係る実態調査

藤井翔太, 山岸伶, 山内利宏

2022年暗号と情報セキュリティシンポジウム論文集,電子媒体 2022年1月

Tenderにおける資源プール利用可否機能の評価

林里咲, 山内利宏, 谷口秀夫

情報処理学会第84回全国大会講演論文集 2022 ( 1 ) 117 - 118 2022年1月

担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

Tenderは，資源プール機能によりプロセス生成処理を高速化している．また，資源プール利用可否機能により資源プール機能の選択利用が可能である．近年の計算機では様々なサービスが動作するため，優先してプロセス生成を高速化したいサービス（以降，優先サービス）と，そうでないサービス（以降，非優先サービス）が共存する．それぞれのサービスのプロセス生成に必要な資源が重複した場合に，優先サービスと非優先サービスの資源プール機能利用が競合し，優先サービスが資源プール機能を有効利用できない場合が発生する．本稿では，資源プール利用可否機能により優先サービスが資源プール機能を有効利用し，性能の低下を防ぐ効果を示す．

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仮想計算機上OSとVMM間の制御移行に着目した性能評価

島谷隼生, 山内利宏, 谷口秀夫

情報処理学会第84回全国大会講演論文集 2022 ( 1 ) 119 - 120 2022年1月

担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

仮想計算機（以降，VM）環境では，VM上で動作するプロセスの内容に応じて，VMモニタ（以降，VMM）への遷移が発生し，VMMによる処理を必要とする場合がある．このため，VM上で動作するプロセスの多くは，仮想化による影響を受け，物理計算機上で動作する場合よりも実行時間が長大化する場合がある．本稿では，ベンチマークアプリケーションを用いて物理計算機環境とVM環境におけるプログラムの実行性能を評価した結果を報告する．また，VM環境におけるプログラム実行時のVMMへの遷移数とVM上のプログラムの実行時間の長大化の関係を明らかにする．

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IoT機器へのTelnet接続ログのコマンドに着目したクラスタリングによる分析

馬場隆寛, 馬場謙介, 吉岡克成, 山内利宏

コンピュータセキュリティシンポジウム 2021 (CSS2021) 論文集 2021 692 - 696 2021年10月

担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

インターネットの発展に伴い，IoT 機器が増加している．IoT 機器は，Telnet を動作させることにより，外部からの遠隔操作が可能となっている場合があり，IoT 機器を対象としたマルウェアによる脅威にさらされている．本研究では，IoT 機器に Telnet で侵入された際のコマンドログを K-means 法を用いてクラスタリングし，分析を行った．ハニーポットを用いて収集した Telnet ログをデータとして使用している．クラスタリングにあたり，コマンドを単語ごとに分割し，単語に対する n-gram を用いた．これは，複数のコマンドを同時に実行している場合やコマンド実行時にファイル等を指定している場合を考慮するためである．本稿では，その分析結果を報告する．
With the development of the Internet, the number of IoT devices is increasing. IoT devices may be able to be remotely controlled from the outside by operating Telnet, and are exposed to the threat of malware targeting IoT devices. In this study, we clustered the command log when Telnet invaded into an IoT device using the K-means method, and analyzed. The Telnet log collected using the honeypot is used as data. For clustering, the command was divided into words, and n-gram of the words was used. This is to consider the case where multiple commands are executed at the same time or the case where a file etc. is specified when executing a command. In this paper, we report the analysis results.

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カーネルにおけるMemory Protection Keyを用いた権限情報保護機構の提案

葛野弘樹, 山内利宏

コンピュータセキュリティシンポジウム 2021 (CSS2021) 論文集 2021 647 - 654 2021年10月

Tenderにおけるプロセス間通信データ域を利用したコンテナボックス通信の性能分析

菰田志城, 山内利宏, 谷口秀夫

2021年度電気・情報関連学会中国支部第72回連合大会 2021年10月

IoTマルウェアの分類方法に関する検討

大迫勇太郎, 山内利宏, 吉岡克成, 藤橋卓也, 渡辺尚, 猿渡俊介

コンピュータセキュリティシンポジウム 2021 (CSS2021) 論文集 2021 697 - 704 2021年10月

記述言語：日本語掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

モノがネットワークに接続されることが一般的となり，我々の生活が便利になった．しかしながら，ネットワーク接続されたモノは攻撃者の標的となり，大規模な攻撃への温床となっているため，マルウェアへの対応が必須である．IoT デバイス向けのマルウェアへの対策は，攻撃方法の高速な分析と多様な CPU アーキテクチャへの対応が求められる．このような観点から，本稿では IoT デバイス向けのマルウェアのクラスタリング手法「String-based Malware Clustering Algorithm (SMCA)」を提案する．SMCA では，マルウェアから文字列を抽出し，階層的クラスタリングによって分類木を作成する．文字列ベースの手法では，CPU プラットフォームが異なる同種のマルウェアを近くにクラスタリングすることもできる．また，説明変数が文字列であるため，ユーザが解析しやすいという特徴がある．SMCA の有効性を横浜国立大学吉岡研究室の IoT マルウェアデータセットの4000 検体，VirusTotal を用いて評価した結果，異なるプラットフォームでも機能が似ていれば近い距離にクラスタリングされることが分かった．また，解析の過程で 4000 検体の中でとある文字列を含んだ 25 検体を発見し，調べたところ，そのマルウェアのソースコードらしきものにたどり着くことができた．
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OP-TEEのセキュアワールドにおける脅威の調査

芝海人, 葛野弘樹, 山内利宏

コンピュータセキュリティシンポジウム 2021 (CSS2021) 論文集 2021 661 - 667 2021年10月

担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

TEE（Trusted Execution Environment）システムは，Linux などの汎用 OS が動作するメモリ空間上で動作するアプリケーションから，直接アクセスできないメモリ空間であるセキュアワールドを構築する．セキュアワールドへの機密情報の保存やセキュリティ処理を実装により，機密情報やセキュリティ処理を保護できる．しかし，セキュアワールド内にソフトウェアの脆弱性がある場合，セキュアワールドは脆弱性を利用した攻撃により侵害される．特に，セキュアワールドで動作するアプリケーションである TA（Trusted Application）は脆弱性が多く報告されており， TA の脆弱性を利用したセキュアワールドに対する攻撃が報告されている．しかし，TA を悪用したセキュアワールドに対する攻撃の対策が十分に検討されているのかは明らかではない．そこで，本稿では，OSS（Open Source Software）の TEE システムである OP-TEE において， TA に適用可能な 5 つのセキュリティ機能（RELRO，SSP，XN，ASLR，およびPIE）の適用の有無について調査した結果を述べる．
The TEE (Trusted Execution Environment) system constructs Secure World (SW), which is the memory area that cannot be directly accessed by applications running on the memory area where a general-purpose OS such as Linux is running. By storing confidential information and implementing security processes in SW, confidential information and security processes can be protected. However, if there are software vulnerabilities in SW, SW can be compromised by attacks exploiting the vulnerabilities. Many vulnerabilities in TA (Trusted Application), which is application running in SW, and attacks against SW using TA vulnerabilities were reported. However, it is not clear whether the countermeasures against attacks in SW using TA was sufficiently studied. In this paper, we describe the results of a survey on the application of five security features (RELRO, SSP, XN, ASLR, and PIE) of TA in OP-TEE, an OSS (Open Source Software) TEE system.

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マルチコアで動作するVMに対応したKVM上の機密情報の拡散追跡機能の評価

大谷航平, 山内利宏, 森山英明, 佐藤将也, 谷口秀夫

コンピュータセキュリティシンポジウム 2021 (CSS2021) 論文集 2021 403 - 410 2021年10月

担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）

近年，機密情報が漏えいする事例が増加している．この問題に対処するため，仮想計算機モニタ（Virtual Machine Monitor，以降，VMM）を利用した機密情報の拡散追跡機能（以降，VMM における拡散追跡機能）を提案した．しかし，既存の VMM における拡散追跡機能は，複数の仮想計算機（Virtual Machine，以降，VM）を同時に監視対象とした場合に必要となる排他制御，および監視対象 VM に複数の vCPU を割り当てた場合の対処について十分に検討されていない．そこで，本稿では，VMM における機密情報の拡散追跡機能について，必要な排他制御，および複数の vCPU を割り当てた VM を監視対象とした場合の対処方法について述べる．さらに，複数の vCPU を割り当てた VM を監視対象とした場合における機密情報の拡散追跡機能の追跡可能性と，機密情報の拡散追跡機能によるオーバヘッドについて評価した結果を述べる．
Recently, the cases of classified information leakage has been increasing. To solve this problem, a function to trace the diffusion of classified information using a Virtual Machine Monitor (VMM) was proposed. However, the proposed function is not considered in terms of the exclusion control that is necessary when multiple virtual machines (VMs) are monitored. In addition, the function is not examined in terms of the case where the monitoring target is a VM to which multiple virtual CPUs (vCPU) are allocated. Therefore, in this paper, we describe the exclusion control for the diffusion tracking function of classified information in VMMs. We also show how to deal with the case where a VM with multiple vCPUs is the target of monitoring. Furthermore, we report the evaluation results of the traceability of the improved proposed method and its overhead for classified information when a VM with multiple vCPUs is monitored.

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Large-scale Survey on Secure Development of IoT Devices by Software Analysis and Vendor Interview 招待

Shugo Shiraishi, Akifumi Fukumoto, Ryota Yoshimoto, Eitaro Shioji, Mitsuaki Akiyama, Toshihiro Yamauchi

The 16th International Workshop on Security (IWSEC 2021), Invited session 2021年9月

Tenderにおける資源プール機能の選択利用方式

林里咲, 山内利宏, 谷口秀夫

情報科学技術フォーラム講演論文集 4 171 - 172 2021年8月

ハッシュ関数の特徴を用いた深層学習によるマルウェア分類

馬場隆寛, 馬場謙介, 山内利宏

情報科学技術フォーラム講演論文集 4 43 - 46 2021年8月

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