ロード・トゥ・ザ・ホワイトハッカー

ホワイトハッカーはじめました

Vulnerability Analysis

Kali Metasploit CEH
Vulnerability Analysis(脆弱性分析)

英語も日本語も仰々しい感じの単語ですが、脆弱性分析について。

 

脆弱性があれば、攻撃者はそこを突いてくるので、防御するためには、脆弱性を無くす。

 

攻撃者の視点を考えれば、ネットワーク経由（エージェントレス）で、認証情報なしで脆弱性をスキャンできることが望ましい。スキャン対象についても、特定のOSのみに限定したくない。

 

Metasploitで、exploitモジュールごとにcheckコマンドを叩けば、脆弱性の有無は確認できるが、かなりの手間。

 

脆弱性スキャナー

脆弱性の有無を自動で検出してくれるのが、脆弱性スキャナー。

 

Webアプリの脆弱性スキャナーは除外して、有償製品で、無償版もあって有名どころは、

  • Nexpose
  • Nessus

あたり。

 

オープンソースでは、Nessusから派生した

  • OpenVAS

の情報が豊富に掲載されている。

 

CEHのテキストには、

  • GFI LanGuard
  • Qualys
  • SAINT

なども紹介されていたが、有料で、情報が少ない印象です。

 

Nexpose・NessusはMetasploitとの連携ができるらしく、スキャン結果のインポートだけでなく、msfconsoleからプラグインを使用して、操作が可能になっている。

 

www.offensive-security.com

 

www.offensive-security.com

 

ではさっそく、脆弱性分析のスタート、と思いきや、KaliにNexpose・Nessusはインストールされていない。KaliのサイトのToolsには表示すらされていない。

 

OpenVASはと言えば、Kaliのサイトに利用法が記載されているが、どうやらインストール方法ではないらしい。

tools.kali.org

 

さらに見ていくと、OpenVASは名称が変わって、GVM（Greenbone-Vulnerability-Manager）になったとのこと。

 

Kaliのツールメニューを見ると、こんな感じになっていて、自分で準備しないと、脆弱性分析できなさそう。

f:id:chikuwamaruX:20210710100440p:plain

 

Todo

Kaliへ以下の３つをインストールして、検証。

いろんな人が言っているのは、脆弱性スキャナーは、それぞれ特徴があるので、複数組み合わせて使うべき、とのこと。

 

つ・づ・く

pandasの覚え

Python
pandasの情報元

 この本で一通り勉強しました。

 

この本は、GitHubにサンプルコードがあります。

github.com

 

本家のドキュメントは、こちら。

pandas.pydata.org

DataFrameの3要素
  • インデックス
  • カラム
  • データ

 各要素へのアクセス方法

movie = pd.read_csv('data/movie.csv')
columns = movie.columns
index = movie.index
data = movie.values

 DataFrameの作成

スクラッチでの作成

 df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list("ABCD"))

 

ファイルを読み込み作成（よく使うもの）

#CSV
df = pd.read_csv(ファイルパス）

#Excel
df = rpd.ead_excel(ファイルパス）

#HTML
df = pd.read_html(io='https://example.com/')

よく使うパラメーター

index_col

encoding

 

ドキュメント 

Input/output — pandas 1.3.0 documentation (pydata.org)

 

  • DataFrameの全体の操作

df.head()

df.tail()
df.shape
df.size
df.ndim()
len(df)
df.count()
df.describe()
df.info()

  • <要約統計>

mix,max,mean,median,std

 

  • <欠損値の確認>

df.isnull().sum()

  

  • <ソート>

df.sort_values(['columnA','columnB'] , ascending=False)
df.nlargest(10, 'columnA').nsmallest(5, 'columnB')

  

データの部分抽出
  • インデックスが数字の場合

df.iloc[1]

df.iloc1,2,3：インデックスが1から3

df.iloc[1:10] : インデックスが1から10

df.iloc[1:10:3] : インデックスが1から10で、3個づつ

 

df.iloc[1:10,0:5] : インデックスが1から10で、すべての先頭から5つのカラム

df.iloc[1:10,:10] : インデックスが1から10で、すべての先頭から10つのカラム

  

  • インデックスが文字の場合

df.loc['A']

df.loc'A','B','C'：インデックスがAからＣ

df.loc['A':'C'] : インデックスがAからC

df.loc['A':'Z':3] : インデックスがAからZで、3個づつ

  

  • カラムのみの選択

df.fileter(like='col')

df.filter(items=['one', 'three'])

df'colA','colB'

  

Booleanインデックス法
  • 単一条件

df_ser = df['colA'] > 10

 

  • 複数条件

criteria1 = df.colA > 8

criteria2 = df.colB == 'hoge'

final = criteria1 & criteria2

df.loc[final]

  

  • トップ５を除く

top5 = df.colA.value_counts().index[:5]

criteria=~df.colA.isin(top5)

df[criteria]

  

  • クエリメソッド

depts=['A','B']

qs = 'colA in @depts and colB > 10'

df.query(qs)

 

  • whereメソッド

df.where(criteria, other=100)

 

カラムの追加と削除

 

  • フォーマット

df['colA'] = pd.to_datetime(df['colB'], format ='%H:%M:%S.%f')

 

mapping = {'A':'123','B':'345'}df['colC'] = df['colD'].map(mapping)

 

  • lambda式

df['colE'] = df['colF'].fillna('').apply(lambda x : 'A' if x =='' else 'B')

 

  • 独自ファンクション

def cust(x): 

　if x='':   

　　return 'A' 

　else:   

　　return 'B'

 

df['colZ'] = df['colX'].apply(cust)

 

集約
  • 基本

group_col=['colA','colB']

agg_col={'ABC':['sum','mean'],'EFG':['mean']}

df.groupby(group_col).agg(agg_col)

※集約関数は独自ファンクション指定化

  

  • グループオブジェクトの操作

grouped =df.groupby(['colA','colB'])

grouped.get_group( ('A','B') )

 

データ再構成

df.stack

df.unstack

df.melt

df.pivot_table

 

結合
  • concat:複数のDataFrameを鉛直及び水平に連結する
  • join:複数のDataFrameを水平に結合
  • merge:２つDataFrameを水平に結合

 

  • concat

鉛直

s_list=[df2016,df2017]

pd.concat(s_list)

pd.concat(s_list, keys=['2016','2017'], names=['year','Symbols'])

 

水平

 s_list=[df2016,df2017]

pd.concat(s_list, keys=['2016','2017'], axis='colimns', names=['year','Symbols'])

pd.concat(s_list, join='inner', keys=['2016','2017'], axis='colimns', names=['year','Symbols'])

※concatのjoinパラメターはinner or outerしかない

 

  • join

ohter = [df2.add_suffix('_2017'), df3.add_suffix('_2018')]

df1.add_suuffix('_2016').join(ohter, how='outer')

 

  • merge

df1.merge(df2,on=['colA','colB'],how='left')

 

Information GatheringのInformation Gathering

Kali Metasploit CEH
Information Gathering（情報収集）

Information Gatheringは、ハッキングにおける情報収集フェーズを表すのですが、言葉が微妙に異なる。

 

CEHでは、

偵察（Reconnaissance）

スキャンニング（Scanning）

列挙（Enumeration）

が事前準備として位置づけられていて、

Footpringという概念でまとめられている感も。

 

Penetration Testing Execution Standard (PTES)という侵入テストのガイドラインでは、7ステップのうち、

事前準備（Pre-engagement Interactions）
情報収集（Intelligence Gathering）
脅威モデリング（Threat Modeling）

あたりが該当するのでしょうか。

 

Information Gatheringで使用するツール

Kaliのサイトでツールが分類されているので、情報収集フェーズで使用するツールを調査。

tools.kali.org

 

上記でリストにツールの名前があっても、Kaliにはインストールされてなかったり、Kaliのメニューにあるけど、上記にはなかったり、良く分かりません。。。

 

CEHのテキストでは、初手namp的に、いろんなことをnmapにやらせていた。

Metasploitのauxiliaryモジュールでも同等のことができる。

 

一旦、以下の表にまとめる。

 

 分野

Kaliの

ツール

 NMAP Metasploit
DNS Analysis dnsrecon nmap -sSU -p 53 --script dns-nsec-enum --script-args dns-nsec-enum.domains=example.com <target> auxiliary/gather/enum_dns
Live Host Identification masscan nmap -sP <IP Address/Subnetmask> auxiliary/scanner/ip/ipidseq
Network & Port Scanner masscan nmap <IP Address> auxiliary/scanner/portscan/syn
SMB Analysis smbmap nmap --script smb-os-discovery <Target IP address> auxiliary/scanner/smb/smb_version
SNMP Analysis snmp-check nmap -sU -p 161 --script=snmp-info 192.168.0.25 auxiliary/scanner/snmp/snmp_login
SSL Analysis sslscan nmap -v --script ssl-enum-ciphers -p 443 example.com auxiliary/scanner/http/ssl

 

いろんなツールがあるけど、結果はほとんど同じなので、個人の好みなのでしょうか。 

nmapの遅さが気になるが、masscanは数倍速いので、ここは使い分けが必要と感じるところ。

 

良く分からない分類達
  • IDS/IPS Idetification・・・ロードバランサ（lbd）とWAF（wafw00f）の検出だった
  • Route Analysis・・・netdiscoverはライブホスト検索？
  • SMTP Analysis・・・swaksはSMTPのテストに最適、という情報しか見つけれない

 

OSINT Analysisのツール
  • Maltego
  • spiderfoot
  • theharvester
  • recon-ng

Kaliでは上記が用意されているが、使用方法についての情報量が多くて、消化不良。

 

CEHでは、

なども紹介されていた。

 

この時点でお腹いっぱいですが、これらのツールがあれば必要最低限の情報収集はできる、はず。

 

Active Directoryのデータ処理

Python Active Directory
Active Directoryの管理

 Active Directoryを使用していると、ゴミデータが黙ったり、変な設定がいつまでも残っていたり、ということがある。

 GUIでマウスをポチポチしながらの確認作業も、いつの間にか気が遠のいていく。。。

 

 ユーザーとグループの出力

saku-jp.hatenablog.com

 

こちらのサイトを参考にさせていただき、ユーザーとグループの情報をCSV出力する。

 

  • ユーザーの一覧のCSVファイル出力

csvde -u -f c:\adlist_u.csv -r objectCategory=user -l cn,description,memberOf

 

  • グループの一覧のCSVファイル出力

csvde -u -f c:\adlist_g.csv -r objectCategory=group -l cn,description

 

ここまではOKだけど、出力した２つのファイルをどうやって結合するか。

 

ユーザーデータの構造

ユーザーは複数のグループに所属できる。

adlist_u.csvのデータを見ると、memberOfというフィールドに所属グループが表示されている。「；」で区切られて複数表示される。

f:id:chikuwamaruX:20210626093959p:plain

 

これを、以下のようにグループ毎のレコードに分割したい。

f:id:chikuwamaruX:20210626094358p:plain

 

Pythonでやってみる

 今後ログの分析などを考えて、あと、少しカッコつけて、Pythonでやってみる。

 

jupyter notebookの環境で以下のコードを入力して実行。 

import pandas as pd

#UTF-16でエンコードする
user = pd.read_csv('adlist_u.csv',encoding='UTF-16')
#所属グループを分割する
user['GROUP']= user['memberOf'].str.split(';', expand=False)
#リスト化されたものを複数行にする
user_group=user.explode('GROUP')
#CSV出力
user_group.to_csv('user_group.csv',encoding='utf_8_sig')

explodeが一撃で行の分割をやってくれる。

 

グループの一覧とユーザーの一覧を結合させる。

#グループの一覧を読み込み
group = pd.read_csv('adlist_g.csv',encoding='UTF-16')
#結合用フィールド作成
group['GROUP']=group['DN']
#結合
mg = pd.merge(group,user_group,on='GROUP', how='outer')
#CSV出力
mg.to_csv('mg.csv',encoding='utf_8_sig')

少し欲張って

これが出来るなら、ファイルサーバーのアクセス権限も見直したい。

 

slog.wp.xdomain.jp

 

こちらを参考に、以下PowerShellコマンドでCSVを出力する。

Get-ChildItem -path \\aa-server\share\*\*\* | where {$_.mode -match "d"} | Get-Acl | Select-object @{Label="Path";Expression={Convert-Path $_.Path}}, AccessToString |Export-Csv acl.csv -encoding Default
※階層の深さは\*で追加する。その深さの階層しか見ないので注意
 

CSVデータの AccessToStringがアクセス許可されたグループ・ユーザーで、改行コードで分割できる。

import pandas as pd
#UTF-16でエンコードする
acl = pd.read_csv('acl.csv',encoding='UTF-8')
#ACLを分割する
acl['GROUP']= acl['AccessToString'].str.split('\n', expand=False)

#リスト化されたものを複数行にする
acl_group=acl.explode('GROUP')

 

先ほどのデータとマージすれば、どのユーザー、どのグループが、どのフォルダのアクセス権があるのか、というリストが作成できる。

 

今後、ログの解析から、異常値の検出や予測などできればいいなぁ。

 

つ・づ・く

 

 

 

 

 

KaliのToolたち

Kali

Kaliには多くのツールが用意されている。

 

こちらに一覧表示されて、一通りの説明がある。

tools.kali.org

 

12のカテゴリでリストアップされたツールの数は以下の通り。

カテゴリ カウント
Forensics Tools 23
Hardware Hacking 6
Information Gathering 67
Maintaining Access 17
Password Attacks 39
Reporting Tools 9
Reverse Engineering 11
Sniffing & Spoofing 33
Stress Testing 14
Vulnerability Analysis 27
Web Applications 43
Wireless Attacks 54

※2021年6月時点 

 

少し混乱するのが、実際のKaliのメニュー表示は、カテゴリも、ツールの表示数も異なること。

f:id:chikuwamaruX:20210626084408p:plain

上記は01-information gatheringを選択した画面。

サブカテゴリに分類され、表示されるのはわかりやすい。

 

メニューには、Dababase Assessment、PostExploitation、Social Engineering Toolsがあって、Maintaining Access、Stress Testingがない。

 

ツールの中には、複数のカテゴリにリストアップされているものがあり、集計すると以下の通り。

ツール名 カテゴリのカウント
THC-IPV6 5
Maltego Teeth 4
cisco-auditing-tool 3
Yersinia 3
Burp Suite 3
zaproxy 3
WebScarab 3
cisco-torch 3
sqlmap 3
DotDotPwn 2
FunkLoad 2
Ghost Phisher 2
HexorBase 2
diStorm3 2
inviteflood 2
iSMTP 2
iaxflood 2
dex2jar 2
CutyCapt 2
jboss-autopwn 2
copy-router-config 2
cisco-ocs 2
cisco-global-exploiter 2
chntpw 2
CaseFile 2
BBQSQL 2
crackle 2
Reaver 2
Xplico 2
Wireshark 2
Wifi Honey 2
sslstrip 2
SSLsplit 2
sqlsus 2
Sqlninja 2
smali 2
SIPArmyKnife 2
mdk3 2
Recon-ng 2
jSQL Injection 2
Powerfuzzer 2
polenum 2
Parsero 2
p0f 2
ohrwurm 2
Nmap 2
Nikto 2
Metagoofil 2
apktool 2
SET 2

 

THC-IPV6は、5つのカテゴリをカバーできると思うが、名前の通りIPv6のためのツール。

 

その他のツール、見覚えがある名前だと思ったら、CEHのテキストに登場していました。 

 

ツールの多さに途方に暮れてしまいますが、まずは、

 あたりで、使えるツールを調べよう。

 

つ・づ・く

 

 

 

ECE登録　～その１～

ECE CEH
初めてのECE（EC-Council Continuing Education）取得

どのカテゴリもハードルが高そうで、まずは「Education Seminar/Conference/Event」で1時間1ポイントが取得できるかに挑戦。

 

ポイントを得るためには、

「Submit any document/email confirmation/badge which confirms you attended the IT Security event.」

ということで、何かしらの証明が必要らしい。

 

対象イベント

enq.itmedia.co.jp

 

5日間のライブ配信セミナーで、特に受講票などもない。

参加登録しても、セミナー配信URLが送信されてくるだけ。

 

確かに、コロナ以前は受講票とかメールで送信してくれていたが、

オンラインで受講した証明ってどうすれば良いのか？

 

仕方がないので、オンラインセミナーの開始と終了の画面コピーをPCの日時と合わせて取得しておいた。

 

その後、以下のイベント登録画面から、登録して申請する。

 

f:id:chikuwamaruX:20210619092154p:plain

 

ハマりポイント
  • 登録日付が1日単位
  • 添付できるファイルのサイズが２MBまで
  • インジェクション防止のためか、記号が入力できない

パワポに画面コピーを貼っていたら、ファイルサイズが凄いことに。

パワポの各ページをJPGに変換して、さらにそのサイズを縮小して、Zipに圧縮してアップロード。

 

ホントにこれで、認めてもらえるのだろうか。

 

結果

2-3日経過後サイトをのぞくと、「Approved」、ということで8ポイントゲット！

f:id:chikuwamaruX:20210619092724p:plain

 

この種のイベントでポイントが取得できるなら、3年で120ポイントは大丈夫かも。

 

オンラインセミナーは後日、アーカイブが出るので、同じ方法で出来るかわかりませんが、ポイントを取得するのがECEの趣旨ではないと思うので、継続的に知識を蓄えます。

 

つ・づ・く

 

CEH継続の道のり

CEH ECE

CEHを維持するために、1年間80ドルの費用とECE（EC-Council Continuing Education）ポイントを3年間で120貯めないといけない。

 

専用のWEBサイトが割り当てられ、そこで管理される。

 

1年間80ドルの費用

f:id:chikuwamaruX:20210619084952p:plain

試験に合格した月の、1年後の翌月までに、80ドルを支払う必要があるらしい。

 

ECE（EC-Council Continuing Education）ポイント

f:id:chikuwamaruX:20210619085526p:plain

2024年の5月31日までに、120ポイントを貯める必要がある。

 

 

上記の「Event Type」が以下の25種類の「Category Name」のいずれかになる。

その多くは、意味が不明、または意味が分かっても無理、と思えるもの。

Category Name Category Credits Proof Of Specification
Association/Organization Chapter Meeting (per Meeting) 1 Submit any document/email confirmation which confirms you attended the chapter-based IS-related organizations meeting.
Association/Organization Chapter Membership (per Association/Organization) 3 Submit any document/email confirmation which confirms you are the member of chapter-based IS-related organizations.
Association/Organization Membership (per Association/Organization) 2 Submit any document/email confirmation which confirms you are the member of IS-related organizations.
Author Article/Book Chapter/White Paper 20 Submit any email confirmation/ web link which confirms you are the author of an IS-related article/book chapter/white paper. Note - Publication of material on personal blogs is not eligible for credits.
Author Security Tool 40 Submit the web link which confirms you are the author of the Security tool.
Authoring Book 100 Submit any document/ web link which confirms you are the author of an IS-related book which published traditionally or on an electronic book site.
Authoring Course/Module 40 Submit the publicly available link/ web page of the course that displays the authors name is required to be submitted. In case of a physical book, an announcement publicly available will be accepted.
Certification Examination Related to IT Security 40 Submit the digital copy of the IT Security related exam certificate.
EC-Council Beta Exam Testing 80 Official document/email confirmation which confirms you have completed the EC-Council Beta Exam.
EC-Council ECE Examinations 120 Submit the digital copy of the EC-Council exam certificate.
EC-Council Exam Survey 20 Official document/email confirmation which confirms you have completed the EC-Council exam survey.
EC-Council Item Writing 100 Official document/email confirmation which confirms you have participated in the EC-Council Item Writing.
EC-Council Job Task Analysis Survey 40 Official document/email confirmation which confirms you have completed the EC-Council JTA survey.
EC-Council Review Board 80 Official document/email confirmation which confirms you are the review board member at EC-Council.
EC-Council Standard Setting 60 Official document/email confirmation which confirms you have participated in the EC-Council Standard Setting.
Education Course 1 Submit the course completion certificate. Note - Courses for which no course completion certificate is given are not eligible for credits.
Education Seminar/Conference/Event 1 Submit any document/email confirmation/badge which confirms you attended the IT Security event.
Higher Education Per Quarter 10 Submit a scanned copy of the Official Web based transcript from college/university which would have the grades is required.
Higher Education Per Semester 15 Submit a scanned copy of the Official Web based transcript from college/university which would have the grades is required.
Identify New Vulnerability 10 Submit any proof of the disclosed vulnerability and documented evidence claiming the ownership of the report published in a public forum. Vulnerabilities that are not disclosed publicly cannot be granted ECE credits.
Presentation 3 Submit any document/email confirmation which confirms you were the speaker or presenter of the IT Security event. Note - Members may not claim additional credits for presenting the same topic multiple times.
Reading an Information Security Book/Article Review/Book Review/Case Study 5 Provide book/article/case study review of minimum 250-500 words. The review should be presented with clarity of points and it is not plagiarized.
Teach New 21 Submit a scanned copy of a letter from the head of the department/company/organization on official letterhead indicating that you are or were the instructor for the IT Security course.
Teach Upgrade 11 Submit a scanned copy of a letter from the head of the department/company/organization on official letterhead indicating that you are or were the instructor for the IT Security course. Note - Instructors may not claim additional credits for teaching the same material multiple times. If course syllabus is updated every year then only you can claim credits.
Volunteering in public sector 1 Submit letter from the concerned public sector authority about the number of hours volunteered.

 

取得の履歴を以下に掲載します。

 

chikuwamarux.hatenablog.com

 

 

chikuwamarux.hatenablog.com

 

 

chikuwamarux.hatenablog.com

 

 

chikuwamarux.hatenablog.com