研究者詳細 - 山内　利宏

MISC - 山内　利宏

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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

NUMA構成の計算機におけるメモリ操作速度に着目した評価

島谷隼生, 山内利宏, 谷口秀夫, 佐藤将也

情報科学技術フォーラム講演論文集 4 169 - 170 2021年8月

擬似不揮発性メモリを用いたOFF2Fプログラムの評価

額田哲彰, 佐藤将也, 山内利宏, 谷口秀夫

情報科学技術フォーラム講演論文集 4 173 - 174 2021年8月

Twitterで収集されたAndroidアプリのアクセシビリティサービスの利用率とAPI Levelの分析

市岡秀一, 三村隆夫, 中嶋淳, 山内利宏

電子情報通信学会技術研究報告（電子情報通信学会第56回情報通信システムセキュリティ研究会 (ICSS)） 121 ( 122 ) 141 - 146 2021年7月

LKMを介したSeccompフィルタの適用によるアクセス制御手法の提案と評価

山内利宏, 吉元亮太

情報処理学会研究報告（第93回CSEC・第53回IOT合同研究発表会） 2021-CSEC-93 ( 12 ) 1 - 6 2021年5月

Cyber Threat Intelligenceの構造化による分析支援手法の提案

藤井翔太, 川口信隆, 重本倫宏, 山内利宏

情報処理学会研究報告（第186回マルチメディア通信と分散処理・第92回コンピュータセキュリティ合同研究発表会） 2021-CSEC-92 ( 47 ) 1 - 8 2021年3月

カーネル仮想記憶空間における排他的ページ参照機構の実現方式と性能評価

葛野弘樹, 山内利宏

電子情報通信学会技術研究報告（第54回情報通信システムセキュリティ研究会(ICSS)） 120 ( 384 ) 138 - 143 2021年3月

Androidにおける遷移元Webサイトから利用者の意図しないWebサイトまでの通信内容の分析

川島千明, 市岡秀一, 山内利宏

情報処理学会研究報告（第186回マルチメディア通信と分散処理・第92回コンピュータセキュリティ合同研究発表会） 2021-CSEC-92 ( 44 ) 1 - 8 2021年3月

IoT機器への不正なTelnet接続ログのコマンドに着目した分析

山内利宏, 吉元亮太, 吉岡克成

情報処理学会第83回全国大会講演論文集 3 393 - 394 2021年3月

Tenderにおける2種類の管理単位を持つ資源「実メモリ」の設計と実現

楠恒輝, 山内利宏, 谷口秀夫

情報処理学会研究報告（第151回システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会） 2021-OS-151 ( 12 ) 1 - 8 2021年3月

計算機状態の高速な保存と復元を可能にする不揮発性メモリ向けTenderのプレート機能の実現

田中雅大, 山内利宏, 谷口秀夫

情報処理学会研究報告（第151回システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会） 2021-OS-151 ( 12 ) 1 - 8 2021年3月

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