データ管理における秘密管理性要件については、通常、アクセス制御が実施されていることをもって、「秘密である」ことを示すと見なされています。これは、アクセス制御の基本的な考え方が、当該情報を知るべき者だけが情報にアクセス可能であるべきという「Need to Know」の原則に基づいていることと関係があります。アクセス制御とは、正規に承認されたユーザにのみコンテンツへのアクセスを許可するセキュリティ対策だからです。
この2つの数字は、統合型クラウドコラボレーションツールのミーティング機能におけるアクティブユーザ数を示したものです。「1億」はGoogle G Suite「Google Meet」のアクティブユーザ、「7,500万」はMicrosoft 365「Teams」のアクティブユーザとなります(2020年4月時点)。現在、上記2つのツールをはじめとしたオンラインMTGツール全般が、この数か月で急激にユーザ数を伸ばしていることはニュースなどでご存じの方も多いでしょう。
実際にクラウドサービスを利用し始めて以降は、自組織のクラウド環境の設定を客観的な方式で確認・評価することが欠かせません。そこで役立つのが、信頼できる第三者機関が提供するツールやリソースです。例えば、非営利の業界組織であるCenter for Internet Security(CIS®)が手掛ける「CISベンチマークテスト」は、ITシステムおよびデータをサイバー攻撃から守るためのセキュリティ設定基準として国際的に認知されています。このベンチマークテストの基準を満たすことにより、自組織のクラウド環境の健全性をグローバル水準で確認できます。また、同じく非営利の業界組織であるクラウドセキュリティアライアンス(CSA)では、日本支部によって和訳された各種ガイドラインを逐次提供しています。自組織の環境の安全性をより高めていく上で、こうしたツールやガイドラインの活用も重要なポイントになります。
自動車内には主に四種類のサブネットワークが存在している。エンジンやブレーキの制御をつかさどる「制御系」、ドアやエアコン、シートやミラーを制御する「ボディ系」、カーナビやカーオーディオを制御する「マルチメディア系」、エアバッグなどの安全機能にかかわる部品を制御する「安全系」である。そしてそれらは、多くの車では制御の要となるCAN(Controller Area Network)を中心に、様々な機能を付加する形で車載ネットワークを構成している。
今回のインシデントはAWS(Amazon Web Services)環境下で発生しましたが、そこで同社は以下の点を主張しています。
●基盤システムへの侵害はない ●クラウド特有の脆弱性ではない ●対応の早さはクラウド利用の恩恵
SSRF攻撃の概要
インシデントから浮上した問題点
Capital Oneのシステム環境における問題点は、WAFの運用上の設定ミスにより、SSRF攻撃(図1参照)を検知できなかったこと、サーバ上のデータに対するアクセス制御が不十分だったこと、データ奪取に気づけるモニタリングを実施していなかったことが主に挙げられます。AWSはリスク軽減策としてツールを提供しており(上記、表2参照)、これを活用していれば、インシデントに繋がらなかった可能性も考えられます。
では、実際にどのようにセキュリティを強化していくのか。対策の一つとして各クラウドベンダが提供しているクラウド環境上のセキュリティ関連の汎用モジュールを利用することを推奨します。例えば、AWSの場合では、インターネットセキュリティの標準化団体であるCIS(Center for Internet Security)が公表している『CIS Amazon Web Service Foundations Benchmark』というガイドラインや、第三者による評価(当社では「AWSセキュリティ設定診断」として提供)を活用し、システム環境の設定状況を把握することが望ましいでしょう。
同様の傾向は、他国のセキュリティ機関の分析からも伺えます。タイのCSIRT組織ThaiCERTによるレポート『THREAT GROUP CARDS: A THREAT ACTOR ENCYCLOPEDIA』(2019年6月公開)を見ると、日本をターゲットに含めた攻撃は、もはや少ないとは言えません。たとえば、「Blackgear」と呼ばれる攻撃グループは日本を明白なターゲットにしており、C&Cの拠点を日本に置き、日本語の文書を使って攻撃を仕掛けます。また、2018年に確認された東南アジアの自動車関連企業をターゲットとした攻撃では、タイミングを同じくして特定の日本企業への攻撃が複数回観測されています。さらに、ターゲットとされる業種や狙われる情報の種類が多様であることも目を引きます。かつては、銀行のデータや個人情報がまず標的になりましたが、ここ数年、ターゲットの業界が航空宇宙・自動車・医療・製薬へとシフトし、ブラックマーケットでの高額取引が期待できる、各業界に固有の技術情報や特許出願前情報の奪取へと、攻撃目標が変化しています(表2参照)。
出典:『THREAT GROUP CARDS: A THREAT ACTOR ENCYCLOPEDIA』より当社作成
縫田:そうですね。暗号の観点でインパクトがあった最初の研究結果は、1994年にPeter W. Shor氏が証明した素因数分解の量子計算アルゴリズムです。現行のコンピュータでの大きな整数の素因数分解には膨大な計算量を要しますが、インターネット等で使われる暗号の安全性は、この計算量の大きさに依存しています。もし量子コンピュータが実現されるとこういった暗号の安全性が崩壊する、としたのがShor氏の論文です。
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