こんにちは、技術開発部 セキュリティユニットの田中です。社内のセキュリティエンジニアのメンバーで、サイバーセキュリティ関係の話題を書いていきます。初回となる今回は「ラテラルフィッシング」についてお送りします。
ラテラルフィッシングとは？
皆さんは、最近ネットでも取り上げられるようになってきた、「ラテラルフィッシング」(Lateral Phishing)というセキュリティ脅威をご存知でしょうか？
ラテラルとは横方向へ、を意味し、サイバー攻撃では、攻撃者が内部ネットワークに不正侵入後、感染を拡大する行為を「ラテラルムーブメント」（横方向への移動）と呼び、ご存知の方も多いと思います。
「ラテラルフィッシング」は、攻撃者が組織内のメールアカウントを何らかの手法で乗っ取り、その組織の正規アカウント（ドメイン）からフィッシングメールを送るものです。正規の内部アカウントからのメールなので、現在の攻撃検知の想定外のため、一般に検知が困難で、攻撃の実態もよくわかっていないのが現状でした。
ラテラルフィッシングの実態と対策に関する論文発表
この「ラテラルフィッシング」に対し、大規模なデータセットで実態を明らかにし、防御手法を提案・評価した、非常に質の高い研究論文発表が先月8/15に行われたので、本ブログで皆さんに紹介したいと思います。
セキュリティの学術系国際トップカンファレンスは、ゴルフ界やテニス界のように、4大メジャー大会が存在します。その1つが毎年USで夏に開催されるUSENIX Securityで、この難関カンファレンスに採択され（採択率16%, 2019）、かつ、Distinguished Paper Award Winnerに選ばれた優れた論文です。
ちなみに今年のUSENIX Securityは、28回目、サンタクララで開催され、何年ぶりかに日本人がファーストオーサの論文が採択されるなど話題になりました。
ラテラルフィッシングの実態は？
Detecting and Characterizing Lateral Phishing at Scale[1] と題して、92組織の113Million(1.13億）ユーザのOffilce 365のメールを解析したところ、7つのうち1つの組織で「ラテラルフィッシング」が行われている実態が明らかにされました。92組織は、16業界からなり、多いものから、Real-estate, Technology, Education, Industrials, Healthで、データセットは十分な規模であると思われます。 実際、Office365への不正アクセスは各社SOCでも多く検出して、インシデント対応をしているということで、同様に信頼性が高いデータセットと言えます。
また、「ラテラルフィッシング」では、標的型攻撃で用いられる、標的を調査し、巧妙なメールを用いるケースは、全体の7%にすぎず、93%は、このドキュメントを見ておいて、このリンクをクリックして等、シンプルなものですが、信ぴょう性を高めるため、あのメール見てくれた？等催促したりと応答をすることも特徴です。
検知手法は？
このようなメールを特定するのは、シンプルな機械学習で誤検知を少なく検知できるという内容です。特徴量としては以下の3つを使います。
- Lure：メール内にphishyな単語を入れているか
- Exploit：メール内にレアな（通常ではないような）URLを入れているか
- Targeting：標的型のような特殊な偽装をしているか
実際に「ラテラルフィッシング」が起きた110インシデントのうち、同手法で実験を行ったところ、106インシデントを検知できたとのこと。110インシデントのうち49インシデントは、ユーザから報告が上がってこなかったもので、これを見つけられたのは実務的にも非常に効果が高いと言えます。またFalse Positiveは0.0004%と非常に低いという凄さです。
もちろん、セキュリティ業界はいたちごっこな点は否めないので、永続的にこの手法で検知できるという保証はありません。
まとめ
まだ、情報が少ない、「ラテラルフィッシング」(Lateral Phishing)について紹介させていただきました。データセットでは、16業界をカバーしていたのですが、どの業界でこの攻撃が多いか等の情報はありませんでした。おそらく学術界の発表は、倫理問題も最近は気にする必要が背景にはあるからかもしれません。この点については、コマース界のBarracuda Networksが今後発表をすることも予想されます。また日本で「ラテラルフィッシング」が起きているのかについても、情報公開の限界もあり、なかなか実態がわからないのが現状です。
また、今回の論文発表は、Office365の大規模データから分析をしているということで、Office365のセキュリティ対策やインシデントへの備えも重要と言えます。
この論文がAwardを取ることができた背景には、4大メジャー大会の中でも特に、理論の完成度に加えてフィージビリティも重視する、USENIX Securityならではと思います。
92組織から1.13億のメールを入手するには、研究者だけの力ではなかなかできないので、企業とのコラボが必須になります。今回はUC BerkeleyとBarracuda Networksの産学連携ですが、USENIX Securityからは、この連携により優れた技術が生まれ、スピンオフしたセキュリティ系ベンチャー企業も多くあります。
学術系カンファレンスは集客力の高い商業系カンファレンス（例 Blackhat）と比べると、数%の集客規模ですが、また一味違う興味深さがあります。USENIX Security自体についても、機会がありましたら、紹介させていただきたいと思います。
参考文献
[1] Grant Ho and Asaf Cidon and Lior Gavish and Marco Schweighauser and Vern Paxson and Stefan Savage and Geoffrey M. Voelker and David Wagner. Detecting and Characterizing Lateral Phishing at Scale. In Proc. of 28th Usenix Security, 2019. https://www.usenix.org/system/files/sec19-ho.pdf
