MITRE ATT&CKを用いた攻撃連鎖の検出と緩和：実務的アプローチ

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本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。

MITRE ATT&CKを用いた攻撃連鎖の検出と緩和：実務的アプローチ

組織のサイバーセキュリティ対策において、既知の攻撃手法を体系的に理解し、それに基づいた検出・緩和策を講じることは不可欠です。本記事では、MITRE ATT&CKフレームワークを中核に据え、攻撃連鎖の検出から緩和、さらには現場の運用における課題と対策まで、実務的なアプローチを解説します。

脅威モデル構築とMITRE ATT&CKの活用

MITRE ATT&CKは、現実世界のサイバー攻撃者の戦術（Tactics）と技術（Techniques）をまとめたナレッジベースです。このフレームワークを活用することで、自組織が直面しうる脅威を体系的に理解し、具体的な防御策を検討するための共通言語と視点を得ることができます。2024年4月25日にリリースされたATT&CK v15では、ソフトウェアコンポーネントのサプライチェーンに関する新しい手法が追加されるなど、常に進化を続けています [1]。

脅威モデルを構築する際には、まず自組織の重要なアセット（情報、システム、データ）を特定し、それらがどのような攻撃者に、どのような目的で狙われる可能性があるかを検討します。その後、ATT&CKフレームワークを参照し、攻撃者がアセットを侵害するために採用しうる戦術と技術をマッピングします。これにより、漠然とした脅威ではなく、具体的な攻撃シナリオとして可視化することが可能になります。

攻撃シナリオの可視化：ATT&CKチェイン

攻撃者は単一の技術を用いるのではなく、複数の技術を組み合わせて攻撃連鎖を形成します。この攻撃連鎖を可視化することで、どこに防御のポイントを置くべきか、どのような組み合わせで検出ルールを構築すべきかが明確になります。

以下に、一般的な攻撃連鎖の一例をMITRE ATT&CKの戦術と技術を用いて図示します。

graph TD
    A["初期アクセス - T1566:フィッシング"] -->|メール経由の実行| B("実行 - T1204.001:悪意のあるファイルの実行");
    B -->|レジストリ変更| C{"永続化 - T1547.001:Runキー"};
    C -->|不正なプロセスインジェクション| D["権限昇格 - T1055:プロセスインジェクション"];
    D -->|難読化スクリプト| E("防御回避 - T1027:難読化されたファイル/情報");
    E -->|メモリダンプ| F{"クレデンシャルアクセス - T1003:OSクレデンシャルダンプ"};
    F -->|RDP/SMB利用| G["横移動 - T1021:リモートサービス"];
    G -->|データ暗号化/改ざん| H("影響 - T1486:データ暗号化");
    H -->|攻撃成功| I["目的達成"];

この図は、フィッシングメールから始まり、最終的にデータ暗号化に至る攻撃の流れを示しています。各ノードはATT&CKの戦術または技術を表し、エッジは攻撃の移行フェーズを示しています。

具体的な攻撃シナリオと検出・緩和策

上記の攻撃連鎖に基づき、具体的な検出・緩和策を検討します。CISAは、ATT&CKを活用した脅威ハンティングガイドを提供しており、検出能力向上のための実践的なガイダンスを提供しています [2]。

検出手法

  • 初期アクセス (T1566: フィッシング):

    • 検出: メールセキュリティゲートウェイによるフィッシングメール検知、不審なリンク・添付ファイルのブロック。ユーザー教育と報告システムの徹底。

    • 緩和: 強力なDMARC/SPF/DKIM設定、メールフィルタリング、添付ファイルサンドボックス。

  • 実行 (T1204.001: 悪意のあるファイルの実行):

    • 検出: EDR (Endpoint Detection and Response) による不正なプロセス実行、PowerShellスクリプト実行ログの監視。Microsoft SentinelのようなSIEM製品は、ATT&CKマッピングを強化し、関連する検出ルールを提供しています [3]。Splunk Security Contentのようなオープンソースの検出ルールも参考になります [4]。

    • 緩和: アプリケーションホワイトリスティング、PowershellのConstrained Language Mode有効化、実行ポリシーの制限。

  • 永続化 (T1547.001: Runキー):

    • 検出: レジストリ変更監視 (特にHKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\RunやHKLM\...)。Sysmonなどのログを活用し、不審なレジストリ書き込みを検知。

    • 緩和: 最小権限原則の徹底、管理者権限での実行の制限。

  • クレデンシャルアクセス (T1003: OSクレデンシャルダンプ):

    • 検出: LSASSプロセスの不審なアクセス、メモリダンプの試行をEDRで検知。Windowsイベントログ (特に4656, 4663など) の監視。

    • 緩和: ローカル管理者パスワードソリューション (LAPS) の導入、多要素認証 (MFA) の徹底、特権アクセス管理 (PAM) ソリューションの活用。

暗号やプロトコルの誤用と安全な代替

セキュリティ対策において、暗号やプロトコルの適切な利用は不可欠です。誤った利用は、容易に攻撃連鎖を許す脆弱性となり得ます。

1. 鍵/秘匿情報の不適切な取り扱い

  • 誤用例:

    • ソースコードや設定ファイルに平文のAPIキーやデータベースパスワードをハードコードする。

    • バージョン管理システム（GitHubなど）に認証情報をコミットしてしまう。 

      # 誤用例: 環境変数ではなくコードに直接記述

    # NOT RECOMMENDED

    API_KEY = “sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx” DB_PASSWORD = “mysecretpassword123”

    def connect_db():

    # DB_PASSWORDを直接使用

    pass 

    # 誤用例: GitHubに認証情報を含む設定ファイルをコミット

git add config.yaml # config.yaml に秘密鍵やパスワードが含まれる
git commit -m "Add config"
git push origin main

  • 安全な代替:

    • クラウドのシークレットマネージャー（AWS Secrets Manager, Azure Key Vault, Google Secret Manager）を利用する。

    • HashiCorp Vaultのような専用のシークレット管理ツールを導入する。

    • 環境変数や実行時引数を通じて認証情報を渡す。

    • 鍵のローテーションポリシーを確立し、定期的に更新する。最小権限の原則に基づき、必要なサービスアカウントにのみアクセスを許可する。 

      # 安全な代替例: 環境変数から取得

    import os

    API_KEY = os.getenv(“MYAPP_API_KEY”) DB_PASSWORD = os.getenv(“DB_PASSWORD”)

    if not API_KEY or not DB_PASSWORD: raise ValueError(“API_KEY or DB_PASSWORD environment variable not set.”)

    def connect_db():

    # DB_PASSWORDを環境変数から取得して使用

    print(f“Connecting to DB with password from env: {‘‘ len(DB_PASSWORD)}“) pass 

    # 安全な代替例: 環境変数として設定し、コマンド実行

export MYAPP_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
export DB_PASSWORD="mysecretpassword123"

# 秘密情報を直接コミットせず、.gitignoreに設定ファイルを追加

echo "config.yaml" >> .gitignore

# シークレットマネージャーから取得するCLIコマンド例


# aws secretsmanager get-secret-value --secret-id "MyApplicationSecret" --query SecretString --output text | jq -r '.DB_PASSWORD'

2. 不安全なハッシュ関数の利用

  • 誤用例: パスワードのハッシュ化にMD5やSHA-1のような脆弱なアルゴリズムを使用する。

    import hashlib

# 誤用例: MD5は衝突攻撃に弱いため、パスワードハッシュには不適切


# NOT RECOMMENDED for password hashing

def hash_password_md5(password):
    return hashlib.md5(password.encode()).hexdigest()

  • 安全な代替: パスワードのハッシュ化には、計算コストの高いアルゴリズム（Argon2、bcrypt、scrypt）を使用し、ソルトを付加する。

    import bcrypt

# 安全な代替例: bcryptを使用 (計算コストが高く、ソルトが自動で付加される)

def hash_password_bcrypt(password):
    hashed_password = bcrypt.hashpw(password.encode('utf-8'), bcrypt.gensalt())
    return hashed_password.decode('utf-8')

def check_password_bcrypt(password, hashed_password):
    return bcrypt.checkpw(password.encode('utf-8'), hashed_password.encode('utf-8'))

# 使用例:


# my_password = "secure_password_123"


# hashed = hash_password_bcrypt(my_password)


# print(f"Hashed: {hashed}")


# print(f"Check: {check_password_bcrypt(my_password, hashed)}")

運用における課題と対策

ATT&CKフレームワークを導入しても、運用面での課題は依然として存在します。

1. 誤検知と検出遅延

  • 課題: 検出ルールの設定が過剰だと誤検知 (False Positive) が頻発し、セキュリティチームのアラート疲労につながります。一方で、検出ルールが甘すぎると検出遅延が発生し、攻撃の拡大を許してしまいます。

  • 対策: 閾値調整、複数の情報源（ログ、EDRイベント、ネットワークフロー）の相関分析、ATT&CKに基づいた優先順位付け、定期的なルールチューニングを実施します。新しい攻撃手法や振る舞いを反映するため、Elastic Security 8.14.0のようにATT&CKアライメントを強化した製品の活用も有効です [5]。

2. 可用性とのトレードオフ

  • 課題: 厳格なセキュリティ対策は、システムの可用性や業務プロセスに影響を与える可能性があります。例えば、過度なアクセス制限やパッチ適用頻度は、システム停止のリスクを高めることがあります。

  • 対策: 変更管理プロセスを厳格化し、影響評価を十分に行います。リスクアセスメントに基づき、セキュリティレベルと可用性のバランスを見極めることが重要です。重要なシステムには冗長性を確保し、万一の障害時にも影響を最小限に抑える設計が求められます。

3. 継続的な改善と学習

  • 課題: サイバー攻撃の手法は常に進化しており、一度設定した対策が永続的に有効であるとは限りません。

  • 対策:

    • 脅威ハンティング: ATT&CKフレームワークを参考に、能動的に組織内の不審な活動を探し出す脅威ハンティングを定期的に実施します。

    • レッドチーム演習: 実際の攻撃者の視点からシステムや防御体制の脆弱性を評価するレッドチーム演習を実施し、防御策の有効性を検証します。

    • セキュリティ監査: 鍵/秘匿情報の管理状況、システム設定、アクセスログなどを定期的に監査し、セキュリティポリシーへの準拠を確認します。ログは少なくとも1年間保存し、不審なアクティビティのフォレンジック調査に利用できるよう準備します。

    • 情報共有と学習: 最新の脅威情報やATT&CKのアップデートを継続的に追い、セキュリティチーム内で知識を共有し、検出・緩和策を適宜更新します。

まとめ

MITRE ATT&CKフレームワークは、サイバー攻撃の検出と緩和において非常に強力なツールです。脅威モデルの構築、攻撃連鎖の可視化、具体的な検出・緩和策の検討、そして運用上の課題への対応を通じて、組織のサイバーレジリエンスを向上させることが可能です。鍵/秘匿情報の適切な取り扱い、強力な暗号プロトコルの採用、そして継続的な改善と学習を実践することで、進化する脅威に対して効果的に対抗できるセキュリティ体制を構築していきましょう。

参考文献

[1] MITRE ATT&CK. “ATT&CK v15 Release”. 公開日: 2024年4月25日. https://attack.mitre.org/versions/v15/ [2] Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA). “Cybersecurity Best Practices: Threat Hunting Guide”. 公開日: 2024年3月28日. https://www.cisa.gov/resources-tools/resources/cybersecurity-best-practices/threat-hunting-guide [3] Microsoft Tech Community. “Microsoft Sentinel Update – May 2024”. 公開日: 2024年5月15日. https://techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft-sentinel-blog/microsoft-sentinel-update-may-2024/ba-p/4145678 [4] Splunk GitHub. “security-content”. 最終更新日: 2024年6月10日. https://github.com/splunk/security-content [5] Elastic Blog (JP). “Elastic 8.14.0の新機能：セキュリティの強化、Observabilityの拡張”. 公開日: 2024年7月1日. https://www.elastic.co/jp/blog/whats-new-in-elastic-8-14-0

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