セキュリティ

SECURITY

公開：2024-07-05

OpenSSHに重大な脆弱性regreSSHion発見、1400万以上のサーバーに影響の可能性

text: XEXEQ編集部

記事の要約

• OpenSSHサーバーに重大な脆弱性「regreSSHion」を発見
• 認証不要のリモートコード実行が可能
• 約1400万のサーバーインスタンスが影響を受ける可能性
• CVE-2024-6387として識別される脆弱性
• OpenSSH 8.5p1から9.8p1未満のバージョンが影響

OpenSSHの脆弱性「regreSSHion」の詳細と影響範囲

Qualys Threat Research Unit (TRU)が発見したOpenSSHサーバー(sshd)の脆弱性「regreSSHion」は、glibc搭載のLinuxシステムにおいて深刻な影響を及ぼす可能性がある。この脆弱性はシグナルハンドラの競合状態を悪用し、認証不要でリモートからのコード実行を可能にするため、セキュリティリスクが非常に高いと言える。^[1]

影響を受けるOpenSSHのバージョンは、4.4p1より前のものと8.5p1から9.8p1未満のものであり、その範囲は広範囲に及ぶ。Censysと Shodanを使用した調査によると、インターネット上に露出している潜在的に脆弱なOpenSSHサーバーインスタンスは1400万以上にのぼる可能性がある。

この脆弱性の特筆すべき点は、2006年に報告され修正されたCVE-2006-5051の再発であることだ。これは2020年10月のOpenSSH 8.5p1で誤って再導入されたものであり、ソフトウェア開発における回帰テストの重要性を改めて浮き彫りにしている。Qualysはこの脆弱性の悪用コードを開発し、OpenSSHチームに提供することで修正を支援した。

シグナルハンドラ競合状態とは

シグナルハンドラ競合状態とは、複数のプロセスやスレッドが同時にシグナルハンドラにアクセスしようとする際に発生する問題を指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• プログラムの実行順序が予測不可能になる
• データの整合性が損なわれる可能性がある
• セキュリティ上の脆弱性につながる場合がある
• デバッグが困難で再現性が低い
• システムの安定性や性能に悪影響を及ぼす

OpenSSHの「regreSSHion」脆弱性では、このシグナルハンドラ競合状態が悪用され、認証されていないリモートユーザーがroot権限でコードを実行できる状況を生み出している。この種の脆弱性は、マルチスレッドプログラミングやシグナル処理を行う際に特に注意が必要であり、適切な同期メカニズムの実装が重要となる。

OpenSSHの脆弱性対策と今後の展望

「regreSSHion」脆弱性への対策として、影響を受けるOpenSSHバージョンを使用しているシステムは、速やかに最新版へのアップデートを行う必要がある。特に、インターネットに直接露出しているサーバーは優先的に対応すべきだ。Qualysは脆弱性の検出と修正を支援するために、複数の製品で対応を開始している。

この事例は、過去に修正された脆弱性が再び発生する可能性を示しており、ソフトウェア開発におけるセキュリティレビューと回帰テストの重要性を再認識させた。今後、OpenSSHを含む重要なセキュリティソフトウェアの開発では、より厳格な品質管理プロセスが求められるだろう。また、AIを活用した脆弱性検出技術の導入など、新たなアプローチも期待される。

OpenSSHの脆弱性「regreSSHion」に関する考察

regreSSHion脆弱性に関して、以下が気になったので少し考察していきたい。

• 1つ目：過去の脆弱性の再発がもたらす影響
• 2つ目：セキュリティソフトウェアの品質管理の重要性
• 3つ目：AIによる脆弱性検出の可能性

過去に修正された脆弱性が再発したことは、ソフトウェア開発における継続的なセキュリティ管理の難しさを示している。この事例は、一度修正された問題でも油断せずに監視し続ける必要性を浮き彫りにした。今後、類似の事態を防ぐためには、過去の脆弱性データベースを活用した自動チェックシステムの導入や、定期的なセキュリティ監査の実施が不可欠となるだろう。

OpenSSHのような重要なセキュリティソフトウェアにおいて、このような脆弱性が発見されたことは、品質管理プロセスの見直しを迫るものだ。今後は、コードレビューの強化やセキュリティテストの自動化、第三者による定期的な脆弱性診断など、多層的な品質管理アプローチが求められる。また、オープンソースコミュニティとの連携を強化し、幅広い視点からの検証を行うことも重要だろう。

AI技術の発展により、複雑な脆弱性パターンの検出や、過去の脆弱性データを学習した予測的なセキュリティ分析が可能になると期待される。機械学習モデルを用いてコードの異常を検出したり、潜在的な脆弱性を事前に予測したりする技術の開発が進むだろう。ただし、AI自体のセキュリティや、誤検知のリスクなど、新たな課題にも注意を払う必要がある。

参考サイト

1. ^ QUalys. 「regreSSHion: Remote Unauthenticated Code Execution Vulnerability in OpenSSH server | Qualys Security Blog」. https://blog.qualys.com/vulnerabilities-threat-research/2024/07/01/regresshion-remote-unauthenticated-code-execution-vulnerability-in-openssh-server, (参照 24-07-05).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

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