Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
_脆弱性診断研究会_78_TruthPositiveのお話.pdf
Search
zash_shibainu
October 24, 2019
Technology
78
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
_脆弱性診断研究会_78_TruthPositiveのお話.pdf
zash_shibainu
October 24, 2019
More Decks by zash_shibainu
See All by zash_shibainu
[OWASP-Connnect-2]Snakes_and_Laddersやってみた.pdf
zash_shibainu
0
110
【eLV-SEC-2】ボードゲームでセキュリティを学ぼう.pdf
zash_shibainu
0
270
_SEC共有_15_過去のインシデント事例から学ぶこと.pdf
zash_shibainu
0
440
_eLV_Web脆弱性を体験しよう.pdf
zash_shibainu
1
550
【IaCC#2】DockerImageでアプリを配布しよう
zash_shibainu
1
250
【ええんやで#59】Mutillidaeのインストールを見よう
zash_shibainu
0
600
OWASP Top10-2017対応版Dockerイメージの使い方
zash_shibainu
1
980
【ええんやで#57】他分野のプロから学ぶサイバーセキュリティ.pdf
zash_shibainu
1
160
没【ええんやで#57】2017年を振り返ってみる.pdf
zash_shibainu
0
150
Other Decks in Technology
See All in Technology
最高のシステムプロンプトを作るためにフィードバック機能を導入した話
alchemy1115
1
300
初めてのGitHub Actions / GitHub Actions at First
tooppoo
0
130
[しろおび夏祭り2026] チャットするAIから、作業するAIへ - 使われ方の変化と、その裏側で起きていること
kk0n
0
1.5k
Swift&Xcodeのバージョンアップにまつわる怖かった思い出 / Scary Memories of Swift and Xcode Updates
bitkey
PRO
0
140
plamo-3-translateの開発
pfn
PRO
0
260
認知負荷をGemini で溶かす — GKE 基盤「Orbit」における AI エージェントの実践
sansantech
PRO
1
220
PLaMo 3.0 Primeの構造化出力サポート
pfn
PRO
0
170
13年運用タイトルのサーバーサイドが辿り着いた現在地 ― モンスターストライクにおける技術・組織・AI活用から得た知見
mixi_engineers
PRO
1
430
検索技術知識0のエンジニアが広告検索システムを内製化して運用するまで
lycorptech_jp
PRO
0
210
サイバー捜査員研修(後半)
nomizone
1
490
【Google Cloud Next Tokyo'26】Gemini Enterprise と Oracle AI Database で実現する、業務データ活用を実現する AI エージェント実装
shisyu_gaku
0
190
Redmine 7.0 新機能・機能強化解説(OSC2026京都ダイジェスト版)
vividtone
1
180
Featured
See All Featured
State of Search Keynote: SEO is Dead Long Live SEO
ryanjones
0
240
Believing is Seeing
oripsolob
1
180
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
200
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
1.1k
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
370
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
63
45k
Balancing Empowerment & Direction
lara
6
1.2k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.6k
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
1
2.8k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
Kristin Tynski - Automating Marketing Tasks With AI
techseoconnect
PRO
0
430
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
190
Transcript
None
この資料の大半は、公開するのでガシガシメモらなく ておkです( ´∀`)b 個人情報あるとこだけご勘弁を… は撮影とかSNS禁止ページということで。 脆弱性診断研究会#78
名前 (ハンドル) 柴雑種 (汚いニンジャとは覚えないでください) 本名 柴田 諭史 仕事 ・3~4年プログラマ ・10年以上インフラ屋 ・ここ数年セキュリティ屋
→いちおフリーだったんですが 諸事情で今は派遣で SOCなのかアナリストなのか… 脆弱性診断研究会#78
トゥルース・ポジティブ(Truth Positive) トゥルース・ネガティブ(Truth Negatibe) フォールス・ポジティブ(False Positive) フォールス・ネガティブ(False Negative) 試験に出ます!! 脆弱性診断研究会#78
4つもありますが、表にしちゃえば覚えやすい、かも。 Truth →正しい Positive →検出した(陽性) False →間違い Negative →検出しなかった(陰性) 脆弱性診断研究会#78
よくnilfigoさんが言われていること… 脆弱性を修正する前に 検出できるか確認するように! (Truth Positive) 脆弱性診断研究会#78
(;´Д`) と言われても ようわからん… 何か事例ないんか? 脆弱性診断研究会#78
脆弱性診断研究会#78
アメリカ最大の信用情報会社Equifaxの情報漏洩事件 クレカとか作るときに、個人の信頼度とか測る会社 個人情報てんこ盛り… 漏洩件数:1.5億件弱(※カナダ等他国籍も含む) ⇒アメリカの人口が3億人ぐらいらしいです。 ※原因:Struts2の脆弱性(S2-045:JakartaParser) 脆弱性診断研究会#78 経緯とか事後処理とか詳しくは https://www.scientia-security.org/entry/2019/03/23/120805
元CEOが公聴会に召喚: 原因は大きく2点 一人の従業員のミス スキャナの不具合で 検出できなかった 脆弱性診断研究会#78
脆弱性発覚! スキャン実施 = OK ⇒False-Negative 侵入成功& データ取得 脆弱性診断研究会#78 修正実施 (これもしていない)
(修正できていない)
よくnilfigoさんが言われていること… 脆弱性を修正する前に 検出できるか確認するように! (Truth Positive) 脆弱性診断研究会#78
脆弱性発覚! 修正実施 スキャン実施 = OK ⇒False-Negative 侵入成功& データ取得 スキャン実施 =
OK ⇒検出できない! False-Negative 別のスキャナ(PoC) ⇒検出! Truth-Positive 再スキャン ⇒検出しない! ⇒Truth-Negative 脆弱性診断研究会#78 修正漏れもここで検知
脆弱性診断研究会#78 まあ修正の証明も、状態の変化が一番楽なので( ゚Д゚)y─┛~~
4つのキーワード、覚えて帰りましょう! Truth →正しい Positive →検出した(陽性) False →間違い Negative →検出しなかった(陰性) 脆弱性診断研究会#78
脆弱性診断研究会#78 16