IPSJ SIG Technical Report Vol.2009-CSEC-46 No /7/2 nicter Conficker nicter Conficker nicter Network Observation and Analysis Re
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- としなり いそみ
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1 nicter Conficker nicter Conficker nicter Network Observation and Analysis Report on nicter Continuous Observaion of Conficker and a Primary Example of Maco-Micro Correlation Analysis Junji Nakazato, 1 Kazuhiro Ohtaka, 1 Jumpei Shimamura 2 and Koji Nakao 1 In this report, we show a continuous observation report of Conficker, which is a pandemic malware since November 28, based on the darknet monitoring in the nicter. We also show an activity of a certain new malware with a primary example of the macro-micro correlation analysis in the nicter Win32/Conficker Downadup Windows OS MS8-67 IP 1 1) Win32/Conficker nicter 2),3) 2 nicter 3 1) Win32/Conficker nicter 1 National Institute of Information and Communications Technology 2 ForSchooner Inc. nicter c 29 Information Processing Society of Japan
2 情報処理学会研究報告 クラス B のネットワーク内の/24 のサブネットがダークネットである構成?1 センサ III 3 つのセンサにより得られたトラフィックは nicter の様々な分析エンジンにより分析され 結果とともに長期的に保存される ミクロ解析では ハニーポット等で捕獲したマルウェア検体の解析を行う 検体の解析方 法には 静的解析 と 動的解析 の 2 種類がありそれぞれの結果は データベースに蓄 積 保存される 本報告では 事象の分析にマクロ解析システムの 振舞分析エンジン5) によって得られ た結果を 原因の分析にミクロ解析システムの 動的解析エンジン によって得られた結果 を利用する 2.1 振舞分析エンジン 振舞分析エンジン5) は 攻撃元ホストの挙動に注目した解析を行う 具体的には 攻撃 元ホスト毎に 送信元ポート数 送信パケット数 宛先ポート数 宛先 IP アドレス 数 そして 宛先 IP アドレスの遷移 宛先の IP アドレスがシーケンシャルになってい るか ランダムになっているかの 2 値 の 5 つのパラメータを基にスキャンの形状を分類 する さらに 宛先ポート番号 パケットのプロトコル?2 とともに MD5 値を計算す る 本報告では この MD5 値のことを 振舞タイプ と呼ぶ 振舞分析の特徴は スキャ 図 1 nicter 構成図 ン方法が同じホストを同じ振舞タイプとして自動分析することが可能であるところにある 解析する ミクロ解析システム ネットワーク上で起きている 事象 マクロ解析シス また ダークネットトラフィックを振舞タイプごとに分け その統計量の変化を観測するこ テムにより解析 とその 原因 ミクロ解析システムにより解析 を結びつける 相関分 とが可能になる 析システム さらにオペレータとのインターフェイスである インシデントハンドリング 図 2 に 振舞分析エンジンの可視化例を示す この図は 送信元ホストごとに描かれるも システム がある この 3 つのコンポーネントにより インターネット上で発生している事 ので 上述した振舞タイプの計算に用いるパラメータ群が視覚的に配置されている 中央 象がどのようなマルウェアに起因しているかを実時間で推定することができる から左半面が送信元情報を 右半面が宛先情報を示しており 左半面の横軸には時刻 最大 マクロ解析では ブラックホールセンサをダークネットに設置し 広域なネットワークイ 3 秒間 縦軸には送信元ポート番号 右半面の横軸には宛先 IP アドレス 縦軸には宛先 ベントの収集 解析を行っている ブラックホールセンサとは 到達するパケット全てを無 ポート番号がマッピングされる 図 2 の場合 送信元ホストは送信元ポート番号を徐々に増 応答で収集するセンサであり マルウェアによるスキャンの傾向や Backscatter IP アド やしつつ 一定間隔で 宛先 IP アドレスを増やしながら同じ宛先ポート番号にスキャンを レスを詐称し送られた TCP SYN に対する ACK を観測することができる 本報告では下 行っていることが分かる つまり ネットワークスキャンを行っていることが視覚的に理解 記に示す異なった特徴を持つ 3 つのブラックホールセンサにより観測したイベントを利用 できる する クラス B のネットワーク内にライブネットとダークネットが混在する構成 センサ I?1 観測している/24 以外にもダークネットが存在し それ以外はライブネットで構成されている?2 TCP UDP ICMP で分類する TCP の場合はさらに TCP フラグの情報を付け加える クラス B のネットワーク全てがダークネットである構成 センサ II 2 c 29 Information Processing Society of Japan
3 2 I II IP IP ) DNS IRC OS API (a) (b) 445/TCP 28/11/11/ /1/11/ III 2 5 (c) 1 IP (a) (b) 1) ) Conficker II (c) 445/TCP II 5 4/3 1) Conficker.A Conficker.B c 29 Information Processing Society of Japan
4 Number of packets 1.1e+7 1e+7 9e+6 8e+6 7e+6 6e+6 5e+6 4e+6 3e+6 2e+6 I II Number of packets Number of unique hosts 1.6e+6 1.4e+6 1.2e+6 1e I II Number of unique hosts Number of unique hosts I II Number of unique hosts 1e+6 28/11/11/ /1/11/ /3 28/11/11/ /1/11/ /3 28/11/11/ /1/11/ /3 III 2 (a) III 2 (b) II III 2 (c) 445/TCP I II Conficker.A Conficker.B IP 6) 3.2 Win32/Conficker 1) Conficker.A Conficker.B Conficker.C Microsoft Conficker.D ) /TCP 5 Conficker.D (b) II /TCP 3 (c) Conficker.D 4 TCP 2 UDP Microsoft Conficker.D P2P TCP UDP 7) IP IP P2P IP P2P 4 c 29 Information Processing Society of Japan
5 15 Type 1 Type 2 Type 3 Type 4 1.8e+6 1.6e+6 1.4e Type 1 Type 2 Type 3 Type Type 1 Type 2 Type 3 Type e+6 1e /11/11/ /1/11/ /3 28/11/111/ /1/1 1/ /3 28/11/11/ /1/1 1/ /3 1 2 (a) I (b) II 1 2 (c) III 5 Conficker IP IP IP I II 15 III 3 IP IP Conficker.A Conficker.B II I Conficker.D P2P TCP UDP III II Conficker.D 11 I III 445/TCP 3 1 TCP UDP II 445/TCP 3 1 Conficker.D 4. nicter A A 1 5 c 29 Information Processing Society of Japan
6 1 A a2eaf57c47a118e91a5edf694685eee7 W32.SillyFDC.BAW W32/Spybot.worm.gen BKDR AGENT.ANCQ (a) 1 (b) 2 (c) 3 (d) 4 6 Conficker 4 8 IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S IP > : S (a) TCP (b) UDP 7 Conficker.D 4.1 A 8 A /24 445/TCP 9 A 1 4-A 4-A 9 445/TCP 4.2 A nicter 4-A A c 29 Information Processing Society of Japan
7 35 3 I II /11/111/ /1/1 1/ / A A 3 Symantec A ) 1 4-A A 4-A 4-A 3 A A 445/TCP Conficker A Conficker Conficker.D 1) nicter,, Vol. 19, No. 33, pp. 15 2, 29. 2) Koji Nakao, Katsunari Yoshioka, Daisuke Inoue, and Masashi Eto, A Novel Concept of Network Incident Analysis based on Multi-layer Observations of Malware Activities, The 2nd Joint Workshop on Information Security (JWIS7), pp , 27. 3) Daisuke Inoue, Masashi Eto, Katsunari Yoshioka, Syunsuke Baba, Kazuya Suzuki, Junji Nakazato, Kazuhiro Ohtaka, Koji Nakao, nicter: An Incident Analysis System Toward Binding Network Monitoring with Malware Analysis, WOMBAT Workshop on Information Security Threats Data Collection and Sharing (WIST- DCS 28), pp , 28. 4) Daisuke Inoue, Katsunari Yoshioka, Masashi Eto, Yuji Hoshizawa, and Koji Nakao, Automated Malware Analysis System and its Sandbox for Revealing Malware s Internal and External Activities, IEICE Trans. Information and Systems, Vol.E92-D, No.5, May, 29. 5),,,, Symposium on Cryptography and Information Security (SCIS 27), 1F2-3, c 29 Information Processing Society of Japan
8 6) STN Peer-to-Peer Discussion Forums, Symantec, /blog-id/malicious_code/article-id/ ) Microsoft Malware Protection Center, Name=Worm:Win32/Conficker.D ), /security_response/writeup.jsp?docid= ), /security_response/writeup.jsp?docid= c 29 Information Processing Society of Japan
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笠間貴弘 NICTER プロジェクトでは ダークネットに届く大規模かつ無差別型の攻撃通信の観測 分析を継続して行っている 本稿では 211 年から 215 年までの 5 年間のダークネット観測結果について報告し ダークネット観測がとらえてきたインターネットにおけるサイバー攻撃の変遷について概観する 1 はじめにサイバー攻撃対策の第一歩は実際に発生している攻撃活動を迅速かつ正確に把握することから始まる
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可視化技術が切り開く 未来のネットワークセキュリティ つながる 新産業創出セミナー 加速するネットワーク社会の 攻め と 守り (2014/09/12) 独 政法 情報通信研究機構 (NICT) ネットワークセキュリティ研究所サイバーセキュリティ研究室笠間貴弘 ダークネット観測ライブネット観測 とそのスピンオフ技術たち 1. インシデント分析センタ 2. 対サイバー攻撃アラートシステム DAEDALUS
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443 IT IT 1 1 2 3 4 1 OECD( 1992 Confidentiality Integrity Availability 2 2000.2. http://www.npa.go.jp/hightech/sec_taikei/taikei.htm 3 2000.12. http://www.kantei.go.jp/jp/it/security/taisaku/2000_1215/1215actionplan.html
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ボットネットおよびボットコードセットの耐性解析 KDDI 研究所静岡大学竹森敬祐磯原隆将三宅優西垣正勝 1. はじめに 2. 基本的な統計情報の調査 3. ネットワーク上でのボットネット耐性解析 4. PC 上でのコードセット耐性解析 5. おわりに 1 1. はじめに ボットネット トップダウン型 P2P 型 課題 指令者は 効率的かつ安定的なボットネットの運用とボットの確保に努めている ボットネットおよびコードセットの耐性を把握することは
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27 Verification of the usefulness of the data distribution method by browser cache sharing 1160285 2016 2 26 P2P Web Proxy P2P Web Proxy P2P P2P Web Proxy P2P Web Proxy Web P2P WebProxy i Abstract Verification
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2). 3) 4) 1.2 NICTNICT DCRA Dihedral Corner Reflector micro-arraysdcra DCRA DCRA DCRA 3D DCRA PC USB PC PC ON / OFF Velleman K8055 K8055 K8055
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MWS Cup 2014 事前課題 4 Darknet Traffic Analysis 解答例 1 出題の意図 MWS Datasets 2014[1] で提供された NICTER Darknet 2014[2] は NICTER[3] が保有するダークネット ( 未使用 IP アドレス ) のうち ある特定の /20 の範囲のダークネットに届いたトラフィックデータである 本事前課題は NICTER
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J. of Population Problems. pp.,,,,.,,,.,,,.,,,,.,,,.,,,.,.,, p..,.,.,,.,,, .,,,.,,,,,.,,,, Inoue,.,,,,.,.,,.,,,.,.,,,.,,,,,.,,.,,.,,,.,,,, .,.,,,.,.,,,,,.,,,,.,, Giddens, Chaney,,,,.,,,.,,,,.,.,,.,,.,.,,.,..,
17 Proposal of an Algorithm of Image Extraction and Research on Improvement of a Man-machine Interface of Food Intake Measuring System
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Computer Security Symposium October 2013 Android OS kub
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1 4 4 [3] SNS 5 SNS , ,000 [2] c 2013 Information Processing Society of Japan
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SNS 1,a) 2 3 3 2012 3 30, 2012 10 10 SNS SNS Development of Firefighting Knowledge Succession Support SNS in Tokyo Fire Department Koutarou Ohno 1,a) Yuki Ogawa 2 Hirohiko Suwa 3 Toshizumi Ohta 3 Received:
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2 1980 8 4 4 4 4 4 3 4 2 4 4 2 4 6 0 0 6 4 2 4 1 2 2 1 4 4 4 2 3 3 3 4 3 4 4 4 4 2 5 5 2 4 4 4 0 3 3 0 9 10 10 9 1 1
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1 (1) (2)
1 2 (1) (2) (3) 3-78 - 1 (1) (2) - 79 - i) ii) iii) (3) (4) (5) (6) - 80 - (7) (8) (9) (10) 2 (1) (2) (3) (4) i) - 81 - ii) (a) (b) 3 (1) (2) - 82 - - 83 - - 84 - - 85 - - 86 - (1) (2) (3) (4) (5) (6)
1013 動的解析によるBOTコマンドの自動抽出
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