セキュリティ研究者のための多機能アシスタントGView

Core Concepts

GViewは、さまざまなファイルタイプの自動的な成果物識別、抽出、一貫した相関と推論、さまざまな粒度レベルの意味のある直感的なビューを提供することで、セキュリティ研究者が攻撃を調査するプロセスを簡素化し、分析の質を向上させる。

Abstract

GViewは、サイバーセキュリティ攻撃の調査に役立つツールです。攻撃には複雑な殺傷連鎖が含まれ、バイナリ、スクリプト、文書、実行されたコマンド、脆弱性、ネットワークトラフィックなどさまざまなペイロードが使用されます。
GViewは、自動的な成果物識別、抽出、一貫した相関と推論、さまざまな粒度レベルの意味のある直感的なビューを提供することで、セキュリティ研究者が攻撃を調査するプロセスを簡素化し、分析の質を向上させます。
具体的には、GViewは以下の機能を提供します:

自動的な成果物識別: バイナリ、スクリプト、文書、実行されたコマンド、脆弱性、ネットワークトラフィックなどの成果物を自動的に識別します。
抽出と相関: 識別された成果物を抽出し、それらの相関関係を明らかにします。
推論: 明らかになった情報に基づいて新しい情報を推論します。
直感的なビュー: 明らかになった情報を、さまざまな粒度レベルで意味のある直感的なビューで表示します。
ガイダンス: セキュリティ研究者に対してヒントを提供し、分析を支援します。
ローカル分析: 機密データの場合、クラウド処理ではなくローカルで分析を行います。
マルチプラットフォーム: Windows、Linux、Macなどの主要なオペレーティングシステムで利用できます。
リモート分析: IoTデバイスなどのリモートデバイスの直接分析にも対応しています。
GViewの評価では、従来のツールと比べて分析時間を半分以上短縮でき、複雑な攻撃の分析を大幅に改善できることが示されました。

Stats

2023年までに12億件以上のマルウェアファイルが記録されている。
MITREのキルチェーンでは、攻撃の各ステップ(認識、初期アクセス、実行、永続性、特権昇格など)に対応する手法が定義されている。
攻撃の分析には、バイナリ逆アセンブラ、スクリプト復号化ツール、コンテンツ抽出ツール、イメージ可視化ツール、ネットワークトラフィック分析ツール、メタデータ抽出ツールなど、多数のツールが必要となる。

Quotes

「攻撃の分析には、多数のツールを学習し、使用する必要がある」
「異なるツールから得られる情報の相関と一貫性が課題となる」
「目的指向のセキュリティ研究を支援するガイダンスが不足している」
「使用するツールが信頼できるかどうかの懸念がある」

Key Insights Distilled From

GView: A Versatile Assistant for Security Researchers

by Raul... at arxiv.org 04-16-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.09058.pdf

Deeper Inquiries

攻撃の分析にGViewを使用することで、どのようなメリットが得られるでしょうか?

GViewを使用することで、複雑な攻撃の分析を効率化し、迅速かつ正確に実行することが可能です。GViewは自動的に関連するアーティファクトを抽出し、直感的に表示する機能を提供します。さらに、異なるファイルタイプに対応し、様々な視覚化モードを備えており、セキュリティ研究者が攻撃の各段階を追跡し、分析する際に役立ちます。従来のツールよりも分析時間を大幅に短縮し、分析の品質を向上させることができます。

GViewの自動化された分析機能は、セキュリティ研究者の作業をどのように支援できるでしょうか

GViewの自動化された分析機能は、セキュリティ研究者の作業を効率的に支援します。具体的には、GViewは自動的に関連するアーティファクトを抽出し、異なる専門コンポーネントから提供される情報を的確に相関させます。さらに、これらの情報を基に新しい情報を推論し、異なるレベルの情報にわたる意味のある視覚化を提供します。これにより、セキュリティ研究者は攻撃の複雑なペイロードを効果的に分析し、攻撃の目的や手法を理解することができます。GViewは、ガイド付きのセキュリティ分析を提供し、研究者にヒントを提供することで、分析プロセスをスムーズにし、分析の品質を向上させます。

GViewのプラグインシステムを活用して、独自の分析機能を追加することはできますか

GViewのプラグインシステムを活用することで、独自の分析機能を追加することが可能です。GViewは様々なデータ形式と構造に焦点を当てたデータ識別プラグインを提供し、特定のデータから意味のある情報をハイライトします。また、データ識別プラグインは、特定の識別されたバッファに対してポスト処理アクションを適用する方法を指示します。さらに、ジェネリックプラグインは、メタデータ、埋め込まれたアーティファクト、またはデータ識別プラグインによって抽出された生データからの可能なヒントを強調し、研究者が疑わしいサンプルの目的や行動を理解するのに役立ちます。これにより、GViewのプラグインシステムを活用して、独自の機能を追加し、セキュリティ製品から提供される検出ルールやシグネチャを組み込むことが可能です。