情報処理学会論文誌

Vol. 49

No. 4

1680–1691 (Apr. 2008)

1. は じ め に

定点観測によるボットネットの観測と Malware の動的挙動解析システムの提案

近年，ボットネットによるスパムメールの大量送信や DDoS 攻撃，情報の奪取などの不正行為が問題となっている．ボットネットとは，一種のバックドアを埋め込まれた多数のPC で構成されるネットワークの総称であり，現在では，多くの場合 IRC（Internet Relay

堀

合

啓

一†1,†2 今

泉

隆

文†1

田

中

英

彦†2

近年，ボットネットによるスパムメールの大量送信や DDoS 攻撃，情報の奪取などの不正行為が問題となっている．ボットネットは，従来のワームやウィルスのように自動的に感染を拡大せず，Herder と呼ばれる攻撃者からの指令を受けて活動するため，その実態の把握が難しいといわれている．本論文は，ハニーポットをセンサとした定点観測の手法でボットに利用される Malware を捕獲し，捕獲した Malware を
安全な環境で実行することによって，その挙動を自動的に解析し，利用者に使いやすい形で表示するシステムの提案である．本システムでは，関連するログ情報を視覚化することで，複数の観測サイトの情報を統合した全般的な傾向の把握に利用できるだ
けでなく，個々のイベントや個別の Malware の挙動に関する詳細な情報まで掘り下げることができるように工夫している．

Chat）の仕組みを利用して指令を受け制御されている．「IP アドレスの 2%〜2.5%程度がボットに感染している」との調査結果1) もあり，ボットネットが大規模な DDoS 攻撃に利用された場合には，インターネットの利用に対して甚大な被害が発生する可能性がある．一方，ボットネットは，従来のワームやウィルスのように自動的に感染を拡大せず，Herderと呼ばれる攻撃者からの指令を受けて活動するため，その挙動の把握が難しいといわれている．
また，ボットネットを構成する Malware は，開発ツールなどの流通，パッキングや暗号化アルゴリズムの適用によって，次々に新種や亜種が登場し，パターンに頼る検出だけでは困難となりつつある．さらに，Malware の作成や配布の意図が，従来の愉快犯的な動機か
ら犯罪組織と結び付いた営利目的へと変貌し，これによって感染活動が目立たないように工夫されたものや，頻繁にバージョンアップされるものも出現している．また，特定の組織

A Development of the Malware Dynamic Behavior
Analyzing System and BOTNET Monitoring

を狙い撃ちするいわゆるスピア型の出現などもあって，ウィルス対策ソフトウェアのパター

Keiichi Horiai,†1,†2 Takafumi Imaizumi†1

つあり，今後は，自分の組織をターゲットとした Malware については，解析の一部を自ら

and Hidehiko Tanaka†2

Today, BOTNET activities such as massive spam E-mail spreading, DDoS attacks and stealing information from exploited PCs are major concern regarding
to the internet security. Since, spreading the infection of the bots is controlled
by so called HERDER via command and control mechanism, and not spreading autonomously like conventional worm, it is not easy task to understand the
behavior of the malwares of the botnets. We developed a Malware dynamic
behavior analyzing system which is coupled to internet monitoring sites andprovide useful information to understand the BOTNET characteristics. Thissystem is intended to provide not only overall trend information but also drilling
down to detailed information of each event including the result of the Malware
behavior analysis.

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ンファイル更新で対応できないケースが増えているといわれている．このため，従来のように Malware 対策をセキュリティ・ベンダに全面的に依存することができ難い状況となりつ
実施せざるをえなくなる可能性がある．
一方，Malware の解析には，専門的な知識・技術と相当な労力が必要であり，従来はセキュリティ・ベンダや，この分野に興味を持つ一部の研究者の手に委ねられていた．本研究では，ボットネットに利用される Malware の収集から解析までの一連の流れを自動化するとともに解析結果を利用しやすい形式で表示し，組織の管理者が Malware の対策を立案する際に必要な情報を提供するシステムを提案するものである．

†1 防衛省技術研究本部電子装備研究所
Electronic Systems Research Center, Technical Research & Development Institute, Ministry of
Defense†2 情報セキュリティ大学院大学
INSTITUTE of INFORMATION SECURITY

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定点観測によるボットネットの観測と Malware の動的挙動解析システムの提案

以下，次章では関連研究の状況，3 章では実装を行ったシステムについて述べ，4 章では提案するシステムを使用した解析例の紹介と考察を行い，5 章でまとめる．

提案し，ハニーポットのログの調査に適用した例を紹介している．文献 9) は，サイバー攻撃のうちワームに焦点を絞り，IP アドレスの 2 次元マトリックス表示を利用したサイバー
攻撃視覚化手法の提案と実装であり，「IP アドレスの近接関係が自然に表現できる」ことや

2. 関 連 研 究「インターネットレベルの大局的情報とサイトレベルの詳細情報が同時に表示できる」など

ボットネットの挙動解析については文献 1)–3) などが知られている．文献 2) は，総務省，JPCERT/CC の支援を受け，ISP，セキュリティ・ベンダ，研究機関から構成されるボット
ネット研究チームによるフィールド調査の結果の報告である．
文献 3) では，ハニーポットで捕獲した Malware をグレー BOX 上で実行し，発生する
トラフィックの観測を行い，特に IRC サーバとの通信に注目した解析を行っている．さらに，この結果を利用して動作する IRC クライアントを使ってボットネットを追跡し，ネッ
トワークの地域的な広がりや規模を推定するなど，ボットネットを多面的に解析した結果を報告している．

の特徴がある．
本提案のシステムでは，定点観測における全般状況の時系列表示から，Malware の挙動解析結果やイベントの履歴などの詳細な情報の表示までドリルダウンでき，全般状況の把握と個々のイベントの詳細な調査を簡単な操作で実行できる点に特徴がある．

3. システムの概要
3.1 システムの要件
ボットネットの挙動を観測するための定点観測システムに必要な要件を整理する．最初にMalware の挙動を検証するシステムの提案としては，文献 4)–7) がある．文献 4) は Win-

定点観測のセンサを設置するネットワーク上の位置が問題となるが，本研究では，インターdows に対してネットワークワームが感染した際の通信パケットの状態を自動的に解析するネットの組織単位の利用者の立場で対策立案に必要な情報を得ることを目的としていること

システムを提案している．文献 5) では，通信パケットの解析に加えて，API CALL など

から，一般的な法人または個人のインターネット利用者として利用できる IP アドレスへ複の情報をもとにして感染したシステム内のレジストリの変化などを動的に解析しレポート

数個のセンサの設置することを前提とした．

する．文献 6) は，ウィルスの実行時にメモリ上に展開されたコードを解析するシステムの次に，インターネットの定点観測システムでは，情報を収集するセンサと，収集した情報提案であり，コードが暗号化されていても，ウィルスが DLL をロード/アンロードするタを集約して表示する機能が最低限必要な機能となる．センサとしては IDS（不正侵入監視装

イミングでメモリダンプを取得することで，復号化された状態で逆アセンブルを行うこと置），FireWall，ハニーポットなどの利用が考えられる．本研究では，ボットネットの挙動ができる点に注目して解析している．文献 7) では，インターネット Worm の検出・防護観測を主目的としていることから，ボットのバイナリを捕獲可能なことが必須の機能要件とのため，感染，被害，拡散などを詳細に観察できる安全で便利な仮想環境を提案し，この環なる．

境で観測した Lion/Slapper Worm について，感染ターゲットのアドレス空間上の広がり，感染率，感染ホストのアドレス空間上の広がりなどの解析結果を提示している．

センサで収集した情報を集約し表示する機能としては，イベント発生状況の全般的な傾向を把握するために@police のインターネット定点観測システム11) や JPCERT/CC の ISDA

一方，本提案のシステムは，Malware の収集から，通信パケットおよび感染 PC 内の挙動

（Internet Scan Data Acquisition System）12) などと同様に横軸を時間軸とし，縦軸を何らまで自動的に解析できる点に特徴があり，Malware の指令サーバとの通信の状況（FQDN，かのイベント件数としてグラフ化した時系列の表示が必要である．また，ボットネットの挙ポート番号，ログイン名など）や感染 PC 内の変化（Malware の実行にともなって顕在化

動観測という観点からは，全般的な傾向の把握に加えて，さらに詳細な情報が必要である．

するレジストリや hosts ファイルの改ざん，プロセスの起動など）を解析し，ネットワーク

たとえば，(1) いつ活動したか？（発信元 IP アドレスや，Malware バイナリの種類ごとのの管理者などが使いやすい形式で表示できる点で，従来の研究とは異なっている．また，感期間・時間帯などの観測履歴），(2) どこから来るか？（発信元 IP アドレスの利用者などに染 PC 内の解析項目については，必要に応じて柔軟に拡張できるように工夫している．

関する情報，IP アドレスの分布，センサの IP アドレスとの関係），(3) どうやって感染をログ情報の視覚化としては文献 8)–10) などが知られている．文献 8) は複数のログに対（Malware の名称），(5)
広めるか？
（狙われるポート番号），(4) どんな種類の Malware か？

して事象の出現頻度を基に時系列に視覚化し，不正侵入などの調査支援を行うシステムをどこからどんな指令を受けるか？（指令サーバのアドレスと指令内容），(6) どんな種類の攻情報処理学会論文誌

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撃か？（スキャンのアドレス範囲，プロトコル，ポート番号）などの情報が必要と考えられる．ただし (1)〜(4) については，定点観測で何らかの情報を得ることができるものの，(5)および (6) については直接的な情報の取得は困難である．
そこで，本研究では定点観測で捕獲した Malware を Windows XP 上で実行して PC を感染させ，その挙動を観測することによって (5) および (6) の情報を得ることとした．nimda 13)
や blaster 14) のように自律的に拡散する従来型のワームでは，単に Malware を実行することで感染を広めるためのスキャンの範囲やパターンを確認できるが，ボットの場合には，指令サーバと交信可能なネットワーク環境が必要となる．ボットの Malware は，バイナリの中に指令サーバなどのアドレスが FQDN の形式となっている場合が多い．この場合は，指令サーバとの交信に先立って DNS サーバをアクセスし，FQDN から IP アドレスの名前解

図 1 システムの全体構成
Fig. 1 An over view of proposed system.

決を行うため，Malware の実行環境の中に DNS サーバが必要となる．指令サーバとして

IRC サーバが利用されることが多いが，IRC 以外に HTTP プロトコルを利用するボットの行ううえで必要な情報である．これらの項目は，既知の Malware については，ウィルス対存在が報告されており15) ，また，ボットの機能としてスパムメールなどの発信も知られてい策製品のベンダなどから提供される情報でもあり，組織のネットワークやシステムの管理者ることから，IRC とともに HTTP，SMTP についても模擬環境の中に含める必要がある．

が対策立案を行ううえで必要不可欠の情報と考えられる．

模擬環境の中で Malware を実行する際に，Malware の実行にともなう感染拡大などの行

3.2 システムの全体構成

為が，模擬環境からインターネットなどへ波及しないような仕組みが必須である．このた本システムは，(1) インターネット上に設置した複数のセンサ（ハニーポット），(2) セン

め，Malware を実行する第 1 の段階としては，実ネットワークには接続しない，クローズ

サで取得したログ情報および捕獲した Malware のバイナリ・ファイルなどから正規化ログ

ドな環境における挙動の検証が必要となる．クローズドな環境で Malware を実行し，そのを生成して DB へ格納する機能，(3) Malware を実行して挙動を解析する機能，(4) 挙動をときの通信パケットを解析することによって，指令サーバの FQDN および IP アドレスと解析した結果を格納した DB および，(5) システム全体の制御および視覚化されたログの閲

指令サーバへログインするための情報を得ることができると考えられる．ただし，模擬環境

覧機能で構成されている．最小構成では仮想マシン VMWare 16) の活用によって一般的なで Malware を実行しても，ボットに対する指令の内容や指令に対応した挙動の解析は不可

PC 2 台に実装可能である（観測データや解析結果の閲覧用 PC の台数は含まない）（図 1）．

能である．この点については，すでに知られている指令の文字列を利用する方法が考えられる．現在流通しているボットの 8 割が，agobot の亜種との報告もあるので

29)

3.3 センサの構成とログの収集，模擬環境のセンサ用の OS として Linux を利用し，複数の IP アドレスを利用できる環境では，中で観測できる IRC サーバへのログインの経過を観測し，そのシーケンスを文献 2) で報告

VMWare を利用して 1 台の物理マシンで複数個のセンサを実現した．センサには，ミディ

されている指令文字列などから類推して解析できる可能性がある．

アム・インタラクション型のハニーポットの一種である Nepenthes 17) と，IDS として広く

次に，Malware を実行して取得が必要な情報として，ボットに感染した PC 内のリソー利用されている Snort 18) を使用した．Nepenthes は Windows の脆弱性を模擬し，攻撃をスの変化がある．その代表例として，たとえば感染した PC が再起動した際に，Malware

受けると受け側の応答をエミュレートして攻撃のパケットを記録する．この攻撃が，あらかが自動的に活動を開始するための仕組みとして行う Windows レジストリの特定の領域の書

じめ用意されている応答手順に含まれる場合には，さらに Malware の本体（ペイロード）

き換えなどがこれにあたる．

をダウンロードする．Nepenthes では作動状況を示すログの記録に加えて，ダウンロード

このほかに，Malware の実行で起動するプロセスの名称，パス，プロセス ID，リスンポー

したペイロードがバイナリ・データとして取得できる．複数の観測サイトで収集したログ

トや主要なシステム関連のファイルの改ざん・削除・生成などが，感染 PC の発見や特定をと Malware の本体を転送する手段として，UNIX の標準的なツールである RSYNC および

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SSH を利用した．

ことから，*unknown*と表示した．

3.4 ログ情報の正規化と集約処理

3.5 ログ情報の視覚化

ログ情報は，出力する OS やアプリケーションによって各種各様であり，生のログ情報を

ログ情報の視覚化処理は，閲覧のために専用のソフトウェアの配布が不要な Web ブラウザ

直接処理すると，ログの種類ごとに視覚化などのソフトウェアを開発する必要があり，非効を利用することを前提として開発した．このため開発言語としては HTML との親和性が高い率である．このため，ログ情報の中からキーとなる項目を取捨選択し，必要に応じてデー

PHP 20) を利用し，グラフィックスの描画には，PHP のライブラリである JpGraph 21) を利タの形式を変換する必要がある．ここで，選択した項目をログの要素と呼ぶ．正規化ログ

用した．視覚化処理では，要素ごとのトップ 10 の表形式表示，時系列グラフ表示，Malwareの基本要素として { タイムスタンプ，発信元 IP，あて先 IP，発信元ポート，あて先ポート，のアップデート履歴および 3.6 節で述べる Malware の動的挙動結果のレポートを作成した．

Malware の種類 } を基本とした．

視覚化処理では 3.4 節で生成したデータから，時系列のグラフを含んだ HTML ファイル

正規化処理に続いてログ情報の集約処理を実行する．これは，複数サイトから集めた複数種類のログの情報からトップ 10 の算出および各種の関連付けを行う．たとえば IP アドレ
スと国別コードの関連付け，ダウンロードした Malware のハッシュ値とウィルススキャンを生成する．これは，定点観測の全般的な状況の把握を目的としているが，個々のイベントなどの詳細な情報を検索する場合の操作上の入り口を兼ねている．

1 は定点観測で得たイベント数の定点観測情報の表示画面の構成を示す図 2 において，

3.4.1 出現回数のトップ 10 算出

全般的な傾向を表すグラフで，3.4 節で述べた「要素」の中から 1 項目を選択して表示する．

2 は 3.4.1 項で算出したトップ 10 を表形式で表示するエリアであり，当日の状況と 3 で設した結果の関連付けなどの処理を行う．
正規化したログ情報の要素の中の注目すべき項目ごとに，一定期間内の出現回数の算出

定した期間中の累積の 2 種類を同時に表示し，さらに 2 種類のそれぞれについて攻撃元 IPを行った．たとえば，要素の 1 つである発信元 IP アドレスに注目すると，特定の期間（た1 で選択したカテゴリ項目を表示する．このトップ 10 を示す表の HTML ファ
アドレスと とえば 7 日間）内にログに記録されたすべてのユニークな IP アドレスごとに，それぞれ何

イルの中に，検索に必要な識別タグを埋め込むことで，各要素のトップ 10 が表示されてい件記録されているかを算出する．次に，算出した結果から，出現回数の多いものから順に
トップ N を算出する．N の値は，図表化した際の見やすさなどの観点から，用途に応じて適当な整数（たとえば 5，10 など）を用いるが，表記上は代表してトップ 10 としている．
この処理は，必要に応じて正規化ログの各要素に適用し，たとえば検出した Malware の種類トップ 10，発信元 IP アドレスの国別トップ 10 などを算出した．算出した結果は，表形
式表示や時系列グラフ表示などの基本データとなる．

3.4.2 履歴の算出
イベントの調査を行ううえで過去の履歴に関する情報が必要となることが多い．このため，発信元 IP アドレスおよび Malware の種類について時間帯ごとの観測履歴の表を自動的に生成することとした．これにより，イベントが継続する期間や発生する時間帯もしくは曜日などとの相関を知ることが可能となる．

3.4.3 Malware の検出結果との融合
ハニーポットで捕獲した Malware をオープンソースのウィルス・スキャン・ソフトウエ
ア ClamAV 19) を利用してスキャンし，ファイル名と Malware 名の対応表を生成した．ス
キャンの結果，Malware が検出されなかった場合は，新種または亜種である可能性が高い

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図 2 定点観測情報の表示
Fig. 2 An overview of the overall monitoring display.

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定点観測によるボットネットの観測と Malware の動的挙動解析システムの提案る状態から，対話形式で個別のイベントなどの詳細情報の検索ができるよう工夫している．


2 に表示されている IP アドレスのフィールドをクリックすることで，
5 の検索対象
6 に当該 IP アドレスからの攻撃の履歴，
7 にとして当該 IP アドレスがセットされ，
NSLOOKUP と WHOIS で得られる IP アドレスに関する情報などの当該 IP アドレスに2 に表示され関連する情報を表示できる．カテゴリ項目が Malware の種類の場合には，
5 の検索対象として当該 Malwareている Malware のフィールドをクリックすることで，
8 へ当該 Malware の観測履歴と 
9 には 3.6 節で述べる挙動解析結果のレがセットされ，

図 3 Malware 実行環境の構成
Fig. 3 Structure of the Malware execution environment.

ポートを含む Malware に関する詳細情報を表示する．

3.6 Malware の実行環境捕獲した Malware を Windows XP 上で実行させ，ネットワークアクセスと Windows シグを取得する．続いて解析対象の Malware をホストから受信してこの Malware を実行し，ステム内のリソースの状態を記録した．Malware の実行は，感染後の復旧の容易さから仮指定した時間経過後に Malware 実行後のログを取得する．実行制御のホストと VictimPC

想マシンの一種である VMWare 上の Windows XP で行った．この際，ネットワーク環境

間は，host-only 接続の TCP/IP 通信（ftp，http）を利用しているが，Malware の実行にの模擬は，Linux のカーネルパケットフィルタに使用されている iptables の機能を利用し，よって VictimPC が予期できない状態となり，ホストからの制御が不安定となる場合も発DNS，IRC，SMTP サーバの模擬は Truman 22) の一部の機能を利用した．ボットの活動

生する．このような状態の検出と復旧のため，VMWare のホスト OS ⇔ ゲスト OS 間の直状況を分かりやすく示すために，Malware を実行した際の通信を tcpdump でキャプチャ

接 I/O ポートを監視してゲスト OS 側の起動状態を取得し，かつ一定期間にわたって状態

し，FQDN，IP アドレス，ポート番号，IRC サーバへのログイン，パスワード，既知の指を取得できない場合には，強制的にゲスト OS 側をリセットする機能を実装した．

令文字列などを抽出した．また，Malware 実行前後の Windows システムにおけるレジス

最後に取得したログは VictimPC からホストへ転送され，転送されたログは DB へ蓄積

トリや主要なシステムファイルの状態を自動的に記録し，Malware の実行にともなうこれされる．結果を閲覧する際に，ホスト上のスクリプト（scRscChg）で Malware 実行前後のらのファイルの改ざんなどの情報を取得した．さらに，Malware の実行にともなう起動プ

変化部分のみを解析結果として HTML 形式で出力し Web ブラウザで検索・閲覧可能としロセスの ID，プロセス名およびリッスンするポート番号などの情報を取得した．Malware

た．Malware 実行のフローを図 4 に示す．

の実行のつど，Windows XP を感染前の状態に戻す必要があるが，これには VMWare のSnapshot 機能を利用した．Malware 実行環境の構成を図 3 に示す．
3.6.1 Malware の実行制御

定点観測のシステムで，新規のハッシュ値を持った Malware を捕獲した場合には，このファイルが自動的に解析のキューへ転送され，Malware の解析が実行される仕組みとしている．1 個の Malware の解析に必要な時間は数分程度である．

Malware の挙動解析は，実行制御用のホスト（以下ホスト）OS と，このホストにインス

3.6.2 Windows システム内の情報取得と利用ツール

トールした仮想マシン（VMWare Server）上で作動し Malware を実行する Windows XP

Malware が感染した際の情報を取得するには，このためのソフトウェア・ツールが必要（以下 VictimPC）で構成され，物理的には 1 台の PC に実装している．ホスト内のスクリである．また，一連の解析処理を制御する仕組みが必要となるが，表 1 に本システムで開プトが設定したディレクトを監視し，そこにファイルが置かれていれば，VMWare の機能

発・利用したツールを示す．

を利用して VictimPC を自動的に起動して解析を開始する仕組みとしている．

表 1 で * つきの Function は VictimPC 上で実行される機能であり，これらのツールをVictimPC の OS が起動すると続いて VictimPC 内のローダ（scLoader）が起動し，ホスあらかじめ解析対象の VictimPC へインストールしておくことも考えられるが，OS の種トからスクリプト（scVictim）をダウンロードする．次に VictimPC は scVictim を実行し，類やバージョンの違いなどが，感染 PC の挙動に及ぼす影響を調査する場合には，個々のVictimPC 内の情報取得に必要な software tool をホストから受信し，Malware 実行前のロ

VictimPC へツールをインストールする必要がある．また，挙動解析の項目を追加する場合

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図 4 Malware 実行のフロー
Fig. 4 Malware Execution macro flow chart.
表 1 利用したソフトウェア・ツールの例
Table 1 Software tools utilized.

図 5 取得する情報とツールの定義例
Fig. 5 An example of tools and checking items definition.

4. システムの使用例と考察には，これに必要なツールを個々の VictimPC へインストールすることが必要となり非効

4.1 システムの使用例 1（定点観測）率である．このような作業の効率化を図るため VictimPC 内へ 3.6.1 項で述べた scLoader

定点観測システムの複数センサを含む全般状況の表示例を図 6 に示す．この図は WEBを実装した．scLoader がホストからダウンロードして実行する scVictim は，図 5 に一例

ブラウザで閲覧するが，画面の内容は，設定した時間ごとに自動的に更新される（以下 IPを示す定義ファイルを参照して動的に生成する仕組みとしている．これによって，解析対象

アドレスの一部は伏せ字としている）．

の VictimPC が複数種類存在する場合でも，scLoader だけが個別のインストールの対象となり，準備のための時間を短縮できる．
図 5 の例では tool d のセクションで，取得するログ情報と利用するツールの対応を定

図 6 の最上部（Site:all）は，各センサからの情報を総合したグラフであり，以降各セン
サのグラフが続いて表示される．この図では，捕獲した Malware の種類の 1 週間の推移を示している．

義している．次に inspection のセクションで Malware の実行前に起動プロセスとリスン

図 6 の特定のセンサのグラフをクリックすることで，図 7 に示すように，当該センサのポートに関するログを取得し，Malware の実行後に 180 秒間待ってからレジストリ，起動

時系列グラフとトップ 10 の表示にドリルダウンできる．図 7 の表示から IP アドレスまたプロセス，リスンポート，ホストファイルおよび別に定義した主要なシステム関連ファイル

は Malware をクリックすることで，さらに詳細な情報の表示画面へドリルダウンできる．

のハッシュ値（md5sum）に関するログを取得することを意味している．

たとえば，IP アドレスを選択した検索では，図 8 に示すように，当該 IP アドレスの観測履歴と IP アドレスの利用者に関する情報を表示できる．履歴の表は，センサのハニーポッ

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図 8 IP アドレスの観測履歴表示例
Fig. 8 A screenshot of the attacking history from specified IP address.

図 9 IP アドレスの利用者情報の表示例
Fig. 9 An example of the IP address’s user information.

図 6 定点観測の全般状況表示例
Fig. 6 A screenshot of overall situational display.

トが当該 IP アドレスからの攻撃を観測した年月日，1 時間ごとの攻撃回数および捕獲した

Malware のハッシュ値の変化を示す．この例では，2006 年 11 月 19 日の 15 時台に最初の攻撃があり，同 11 月 21 日以降ほぼ毎日 Malware のハッシュ値が変化（着色部分が変化を示す）している．また，この IP アドレスからは，昼間帯の活動が活発であることが分かる．
履歴に続いて，当該 IP アドレスの利用者に関する情報を whois および nslookup で検索した結果が図 9 のように表示される（一部，省略および伏せ字としている）．
以上のような，履歴や IP アドレスの利用者に関する情報は，あるイベントに関する調査を行ううえで頻繁に必要となる行為であることから，本システムではこれらの処理を自動化している．

4.2 システムの使用例 2（Malware 解析レポート）
Malware の解析は，基本的には定点観測で捕獲したバイナリが本システムで未解析の場
合に，自動的に解析の待ち行列へ追加されて逐次解析が行われる．
図 7 時系列表示とトップ 10 表示例
Fig. 7 A screenshot of the timelines and Top-10 display.

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ここでは，図 7 で示した定点観測のトップ 10 表示から，指定した Malware に関する解析結果のレポートを出力する例を説明する．トップ 10 の表示画面でたとえば Trojan.Sdbot-3012

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図 10 Malware の挙動解析結果の検索例
Fig. 10 A screenshot of the searching behavioral analysis report by Malware hash value.

をクリックすると，当該 Malware の観測履歴と Trojan.Sdbot-3012 を含む正規化ログが表示される．この様子を図 10 に示す．
この例では Malware の名称 Trojan.Sdbot-3012 に対し，正規化ログの中にファイルの
図 11 PE AGOBOT の解析レポート表示例
Fig. 11 A screenshot of the analysis report: PE AGOBOT.

ハッシュ値が異なる 3 種類のファイルが含まれていることが分かる．そこで，この中の 1 個を再度検索の対象として操作を繰り返すことによって，Malware の挙動の解析結果を表示

を超える多種類のバージョンが検出されていて，最近のボットの 8 割は Sdbot と Gaobotする仕組みとしている．
以 下 ，非 常 に 数 多 く の 亜 種 の 存 在 が 知 ら れ て い る AGOBOT（ ハッシュ値

1f0e458c6852dc7e031cc1e005daf6 b4:PE AGOBOT.AQM）および定点観測で捕獲数の多かったハッシュ値 f7f1e7c55fe828dcf27ef04f9adaedbf（PE BOBAX.AH）の 2 種類の Mal-

ware を例として解析結果のレポートを示す．

の亜種とのレポートもある29) ．
図 11 に解析結果のレポート出力画面を示す．観測履歴は，定点観測で捕獲した日々の件数を示している．
こ の 図 か ら ，2 項 目 が レ ジ ス ト リ HKLMY=SOFTWAREY=MicrosoftY=Windows

4.2.1 PE AGOBOT.AQM=
YCurrentVersionY=Run へ 追 加 さ れ ，C:Y
=windowsY=system32 の 中 に 2 個 の ファイ ル

PE AGOBOT.AQM （別 名 ： ア ゴ ボ ッ ト， Back door.Sdbot， W32/Mytob，（ﬁrewall.exe，svchost.exe）を生成していることが分かる．また，起動プロセスの ID, プ

Win32.Agobot）25) は ウィルス 対 策 ベ ン ダ の 報 告 で は ，MS03-026（RPC/DCOM）26) ，ロセス名称，当該プロセスの PATH とともに，ネットワークをリッスンするポート番号と

27)

28)

MS03-001（RPC/Locator） ，WebDAV（MS03-007） などの脆弱性をターゲットとし

TCP/UDP の種別が示されている．一部の Malware は，感染した PC のウィルス対策ソフて感染する．AGOBOT は Gaobot，Phatbot や Polybot などと呼ばれる亜種も含めて千トウェアのパターンファイルの更新や，OS のセキュリティパッチなどを妨害するために，

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Windows の hosts ファイルを改ざんするが，本実行例では，hosts ファイルの改ざんは検出されなかった．続いて通信パケットの解析結果が通信ログの欄に表示されている．感染した PC が，C&C サーバと通信するために FQDN の名前解決を行い，C&C サーバにログインする様子が記録されている（図 11 および図 12 における 172.16.50.128 は感染 PC の IP
アドレスであり，4.3.2.XXX は，模擬環境の DNS サーバが割り当てた仮想の IP アドレスである）．

4.2.2 PE BOBAX.AH
PE BOBAX.AH は 2005/09/07 に発見され，MS04-011（LSASS）30) の脆弱性に関連して拡散する Malware で，メールを大量に発信する特徴を有している．また，レジストリ値を追加し hosts ファイルを改ざんすることが知られている31) ．図 12 に解析結果のレポート
出力画面を示す．
こ の 図 か ら 2 項 目 が レ ジ ス ト リ HKLMY=SOFTWAREY=MicrosoftY=Windows=
YCurrentVersionY=Run へ 追 加 さ れ ，C:Y
=windowsY=system32 の 中 に 2 個 の ファイ ル（WINAMP.EXE，OIOEKZZECLPY.EXE）が追加されていることが分かる．さらに，hosts
ファイルが改ざんされ，ウィルス対策ソフトウェアの更新や，OS のセキュリティパッチなどに関連したアドレスが 255.255.255.255 へリダイレクトされていることが分かる．
続いて通信パケットの解析結果が通信ログの欄に表示されている．図 12 における通信ロ
グの最後の表示領域において，1)〜3) で FQDN の名前解決を行い，4) では http のポート
で Malware バイナリの更新と推定される通信が発生している．次に 5) で新たな FQDN の名前解決を行い，6)〜8) で http プロトコルを使って C&C サーバと通信を行い，11) でメールを送信する．この Malware は，その後も FQDN 名前解決，http 通信，メール送信のパ
ターンを繰り返す．

4.3 定点観測と Malware の動的挙動解析のまとめ
本提案のシステムを使用し，捕獲した 5,000 個体以上の Malware を解析した結果のまと図 12 PE BOBAX.AH の解析レポート表示例
Fig. 12 A screenshot of the analysis report: PE BOBAX.AH.

めを以下に述べる．収集した Malware を ClamAV でスキャンしたが，表 2 に示すように，
ほとんどがボット関連の Malware として分類され，全体の約 15%が未知の Malware と判定された．また，併設した snort で観測した結果，感染を広げるための攻撃に利用された

表 2 Malware の分類
Table 2 Malware classification by clamav.

ポートは表 3 のとおり 135，139 および 445 の 3 種類で大半を占めている．必要のない限
り，これらのポートは閉じておくことで，新たな感染の可能性を低減させることができる．
次に Malware の実行にともなって顕在化した Windows システム内の改ざんなどについて示す．表 4 は，生成されたファイルのトップ 5 を示し，表 5 は改ざんされたレジスト

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表 3 感染に利用されたポート
Table 3 Port used for attacks.

表 4 生成されたファイル名トップ 5
Table 4 Top 5 of files that is created.
図 13 ファイルを改ざんする Malware の割合の変化
Fig. 13 Changes of Malware ratio that modifies system files.

表 5 改ざんされたレジストリ KEY トップ 5
Table 5 Top 5 of Windows Registry KEY that is modified.

図 14 ボットが利用するポートの推移
Fig. 14 Changes of ports that are used by bot.

と C&C 機能の一部としても利用されている．25（SMTP）については，Malware の起動時
リ KEY のトップ 5 を示している．これらの情報は，感染が疑われる PC を調査する際に，に特定のメールアドレスへメールを送信するシーケンスがたびたび観測されたが，Malware

Windows システム・フォルダ内のファイルの存在，レジストリ KEY の値の確認などの方の起動条件のチェックの 1 つと考えられる32),33) ．図 14 から http とともに，smtp を利用法で，感染の有無の判断の一要素として利用できる．

する Malware が増加の傾向にあることが確認できる．

また図 13 に，Malware の中で Windows の hosts ファイルおよびレジストリを改ざんす

IRC サーバとの通信に利用されるポートについては，文献 2) とはやや異なったものとる Malware の割合の時間的変化を示す（太線は移動平均）．この図は，個々の Malware のなった．原因としては，捕獲の環境（ハニーポットの種類，センサの IP アドレス）の違いな

動的挙動解析結果と定点観測の履歴ログから生成したものであり，上側のプロットはレジス

どの影響と，特に観測した期間が違うことで，インターネット上で実際に活動しているボッ

トリを改ざんした Malware の割合を示し，全体の 70%前後で推移している．一方，下側のトの種類が変化していることを反映しているものと推定される．ボットに感染した PC は，

プロットは hosts ファイルを改ざんした Malware の割合を示し，ウィルス対策ソフトのパ

これら C&C に利用されるポートを使って herder から指令を受けるので，これらのポート

ターン更新や WindowsOS のパッチを妨害する Malware の割合が増加の傾向にあることがの利用を制限することで，ボットネットの影響を低減させることができるが，C&C のポー

読み取れる．

トに着目した対策を実施する場合には，その変化に対応できるよう観測の継続や情報の更新

次に Malware の実行にともなって発生したトラフィックの解析結果と定点観測の履歴ロが必要と考えられる．

グから生成した，ボットが利用するポートのトップ 5 の変化を図 14 に示す．ここでポート

4.4 模擬環境における Malware の挙動解析の限界

65520，8585，6667 は IRC サーバとの通信に利用され，80（HTTP）は Malware の更新

近年の Malware の中には，解析を回避するための機能を備えている種類の存在が知られ情報処理学会論文誌

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表 6 PC 内のデータを取得できない Malware トップ 5
Table 6 Top 5 of Malware that could not get data from PC.

トの状況など，ボットネットに利用される Malware の特徴およびその変化に関する知見を得た．また，このシステムを利用して得られる Malware の特徴を示す情報は，ウィルス対策製品のベンダなどから提供される内容を補完するものとして，ネットワークやシステムの管理者が対策を立案するうえで，有効と考えられる．
本システムを利用することにより，Malware の実行にともなう通信パケット（通信先，プ
ロトコル，パケットサイズなど）や Windows システム内のリソース（レジストリ，起動プ
ロセスなど）の変化など，Malware の挙動に関する多次元の情報を得ることができる．これらの情報を利用して行う Malware 自体の詳細な分析や，その分析結果を用いた Malwareている．たとえば仮想マシン上の環境では動かないものや，実際のインターネットと接続さの検出と種類の自動判定の手法の検討が今後の課題である．また模擬環境では実行できない

れているかどうか確認し，その挙動を変化させることが考えられる．したがって，本システ

Malware の解析手法，ボットネットの制御の仕組みとして IRC 以外のプロトコルの解明なムのようにクローズドで安全な環境で Malware を実行する方法のみでは，挙動の解析に限どが今後の課題である．

界がある．本システムで捕獲したハッシュ値の異なる 5,000 個体以上の Malware を実行したが，VictimPC のフリーズやリブートによって，一部の Malware については，PC 内からログを取得できなかった．本システムを利用して，PC 内のデータを取得できなかった既知の Malware（名称はトレンドマイクロ社製のウィルスバスター 2007 Trend Flex Securityによる）のトップ 5 を表 6 に示す．
この表における (A) は，PC 内からデータを取得できなかった Malware のサンプル数，(B) はサンプルの総数であり，WORM RBOT や PE PARITE などの亜種の中に耐解析機能をする Malware が存在する可能性を示唆している．
このように，自動的に解析できない場合もあるが，捕獲した Malware 5,158 固体中，4,964
個についてはウィルス対策製品のベンダなどから得られる情報と同等または補完するデータの取得が可能であり，得られた情報はネットワーク上の対策立案や感染 PC の発見などに活用できるものと考えられる．

5. お わ り に本研究では，ハニーポットを利用した定点観測によって，ボットネットを構成する Malware
を捕獲し，捕獲した Malware を実行させて，挙動の解析を自動化するシステムの構築を行った．正規化したログ情報から，時系列表示，履歴表示などによる視覚化を行うとともに，捕獲した Malware の実行結果のログを解析し，C&C サーバの FQDN，利用するポート番号，
ログイン名などを抽出した．また，Windows システムの hosts ファイル，レジストリやシ
ステム関連ファイルの改ざんなどの状況，起動プロセスに関する情報や待ち受ける通信ポー

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参 考

文 献

1) Honeynet project: Know your Enemy: Tracking Botnets.
http://www.honeynet.org/papers/bots/2) 高橋正和，村上純一，須藤年章，平原伸昭，佐々木良一：フィールド調査によるボットネットの挙動解析，情報処理学会論文誌，Vol.47, No.8 (2006).
3) Rajab, M.A., Zarfoss, J., Monrose, F. and Terzis, A.: A Multifaceted Approach toUnderstanding the Botnet Phenomenon, IMC’06, October 25–27 (2006).
4) 寺田真敏，高田眞吾，土居範久：ネットワークワーム自動検証システムの提案，情報処理学会論文誌，Vol.46, No.8 (2005).
5) 吉岡克成，衛藤将史，井上大介，中尾康二：Macro-Micro Correlation Analysis for
Binding Darknet Traﬃc and Malwares, SCIS2007 (2007).
6) 井上大介，衛藤将史，吉岡克成，星澤裕二，伊沢亮一，森井昌克，中尾康二：Micro
Analysis for Analyzing Malware Code and its Behavior on NICTER, SCIS2007(2007).
7) Jiang, X., Xu, D., Wang, H.J. and Spaﬀord, E.H.: Virtual Playgrounds For Worm
Behavior Investigation, Microsoft Research.
8) 江端真行，小池英樹：不正侵入調査を目的とした複数ログの時系列視覚化システム，
情報処理学会論文誌，Vol.47, No.4 (2006).
9) 大野一広，小池英樹，小泉 芳：IP Matrix：広域ネットワーク監視のための視覚化
手法，情報処理学会論文誌，Vol.47, No.4 (2006).
10) Ball, R., Fink, G.A. and North, C.: Home-Centric Visualization of Network Traﬃc
for Security Administration, ACM (2004).
11) http://www.cyberpolice.go.jp/detect/observation.html

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12) JPCERT/CC. http://www.jpcert.or.jp/isdas
13) Nimda. http://www.microsoft.com/japan/technet/security/alerts/nimda.mspx
14) Blaster. http://www.microsoft.com/japan/technet/security/alerts/blaster.mspx15) http://www.cyberpolice.go.jp/detect/pdf/H170127 botnet.pdf16) VMWare. http://www.VMWare.com/
17) Nepenthes. http://nepenthes.mwcollect.org/
18) snort. http://www.snort.org/
19) ClamAV AntiVirus. http://www.clamav.net/
20) PHP. http://www.php.net/
21) JpGraph. http://www.aditus.nu/jpgraph22) Stewar, T.J.: Truman, The Reusable Unknown Malware Analysis Net.
http://www.lurhq.com/truman/23) http://www.microsoft.com/technet/sysinternals/default.mspx24) http://www.foundstone.com/us/resources-free-tools.asp25) http://www.trendmicro.co.jp/vinfo/virusencyclo/
default5.asp?VName=PE%5FAGOBOT%2EAQM
26) http://support.microsoft.com/kb/823980/ja
27) http://support.microsoft.com/kb/810833/ja
28) http://support.microsoft.com/kb/815021/ja29) http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/0704/13/news020.html30) http://support.microsoft.com/kb/835732/ja
31) http://www.trendmicro.co.jp/vinfo/virusencyclo/
default5.asp?VName=PE%5FBOBAX%2EAH&VSect=P32) http://www.ipsj.or.jp/10jigyo/seminar/2007/2007-1.html
33) http://www.jpcert.or.jp/research/2007/P2P bot analysis report.pdf

堀合 啓一（正会員）

1973 年防衛大学校電気工学科卒業．同年航空自衛隊入隊．1979 年防衛大学校理工学研究科電子工学専攻修了．2005 年から防衛省技術研究本部
電子装備研究所勤務．現在，情報セキュリティ大学院大学博士課程在学中．

今泉 隆文

2004 年東京大学工学部計数工学科卒業．2006 年同大学大学院情報理工学系研究科博士前期課程修了．同年防衛省技術研究本部入省．現在，同省
電子装備研究所勤務．

田中 英彦（フェロー）

1970 年東京大学大学院博士課程修了，工学博士．東京大学大学院情報理工学系研究科教授・研究科長を経て，2004 年情報セキュリティ大学院大学教授．計算機アーキテクチャ，分散処理，知識処理，デペンダブル情報システム等に興味を持つ．著書に『非ノイマンコンピュータ』『計算機アーキテクチャ』『Parallel Inference Engine』等がある．日本学術会議
会員，電子情報通信学会，情報処理学会，人工知能学会，IEEE 各フェロー．

(平成 19 年 8 月 13 日受付)
(平成 20 年 1 月 8 日採録)

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