CPU脆弱性「MDS」の脅威と対策【前編】
Intel製CPUを攻撃する「ZombieLoad」の脅威 見えないはずのデータが見える?
セキュリティ研究者が、Intel製プロセッサの脆弱性「Microarchitectural Data Sampling」(MDS)を突く4種のPoC攻撃を開発した。そのうち研究者が最も深刻だと考えているのが「ZombieLoad」だという。その脅威とは。
2019年5月中旬、世界中のセキュリティ研究者がIntel製プロセッサの新たな脆弱(ぜいじゃく)性を明らかにした。悪意のあるハッカーはこの脆弱性を突くことで、Intel製プロセッサから機密情報を直接盗み出せるようになる恐れがある。
研究者は、これらの脆弱性に対する4つの概念実証(PoC)攻撃「ZombieLoad」「Fallout」「Rogue In-Flight Data Load」「Store-to-Leak Forwarding」も開発した。これらの攻撃では、Intel製プロセッサに備わる処理高速化手法「投機的実行」(Speculative Execution)の仕組みに潜む脆弱性を悪用する。
この新たな脆弱性は、2011年以降に出荷されたほぼ全てのIntel製プロセッサに影響する。2018年初頭に初めて明らかにされた脆弱性「Meltdown」や「Spectre」に似ているという指摘もある。
Intelは、この新しい脆弱性を「Microarchitectural Data Sampling」(MDS)と呼んでいる。
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Intel vs. AMD
ウースター工科大学(WPI:Worcester Polytechnic Institute)で電気およびコンピュータ工学部の教授を務めるバーク・スナー氏によると、MDSを悪用する攻撃(以下、MDS攻撃)は基本的に、プロセッサ内部のマイクロアーキテクチャレベルでの情報漏れを悪用する。その結果、通常はユーザーに特権的なアクセス権のないプロセスに属するデータが抽出可能になる。スナー教授はFallout研究チームのメンバーでもある。
こうしたデータ抽出が可能になるのは、プロセッサにはさまざまなコンポーネントがあり、これら全てのコンポーネントをユーザーが共有するためだとダニエル・モギーミ氏は述べる。モギーミ氏は、WPIのコンピュータサイエンス博士論文提出資格者(論文提出で博士号を取得できる人)だ。ZombieLoadとFalloutの研究チームのメンバーでもある。同氏によると、MDSを突く方法として、まず攻撃者は複数のコンポーネントから一度に1バイトずつデータを漏えいさせる。その後、それらをエンコードし、パスワードやURL、暗号鍵といった理解しやすい何らかの種類の情報として抽出する。
4つのPoC攻撃のうち、研究者が最も深刻だと考えているのがZombieLoadだ。これが悪用された場合、「脅威因子が仮想マシンなどの分離層を突破できるようになる」とスナー教授は指摘。その結果、本来なら読み取ることのできない別のユーザーのデータを、別のゲストOSの領域や管理者権限のメモリ領域から読み取ることが可能になると説明する。「これは、境界をくぐり抜けてパスワードを始めとする機密情報を大量に回収できるという意味で、非常に衝撃的だ」(同氏)
本来見えないはずのデータが見えてしまう脅威
WebブラウザでWebページを読み込むことを考えてみよう。Webブラウザは、ユーザーの所有する秘密を取り出さないように、データを厳密に分離している。例えば基本的には、他のタブに表示している内容や、別の実行中アプリケーションのデータが、他のユーザーに知られることはない。だがZombieLoadは「こうした分離を実際に突破できる」とスナー氏は語る。
Cyberus Technologyで最高技術責任者(CTO)を務め、Meltdownの発見者の1人でもあるワーナー・ハース氏は、ZombieLoadなどのMDS攻撃の深刻度について「簡単には答えが出せない」と語る。悪用のシナリオに応じて深刻度が変わるためだ。
ハース氏は次のように語る。「窓が半開きになっていれば、ドアの鍵を破る必要はない。クラウドサービスを使用している場合は、『自身』の物理CPUで未知の仮想マシンを共同ホストすることが懸念される」
攻撃者は仮想マシンなどの保護領域から簡単にデータを抽出できると、ハース氏は説明する。そうなると、MDS攻撃は現実の脅威になる。ただし攻撃者は、標的の物理CPUコアそのものでコードを実行する必要がある。例えば「産業用制御システム(ICS)など強固に守られているシステムについては、過度な心配は不要なはずだ」とハース氏は説明する。
後編は。企業が取り得るMDS攻撃対策を紹介する。
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CPU脆弱性「MDS」の脅威と対策
Intel製プロセッサに見つかった脆弱性「Microarchitectural Data Sampling」(MDS)。セキュリティ研究者の話を基に、この脆弱性によってもたらされるリスクと、その対策を説明する。
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