ExploitとGyoiThonのプレゼンターとして参加してきました。Labs本Blogでは、筆者らが出展したツールの概要、そして、今後同イベントへの参加を検討している読者の参考になるよう、出展時の様子や工夫した点などを紹介します。Hat参加Blog」は以下から参照できます。Hat開催期間中に現地で書き上げられたものですので、同イベントに参加しなかった方にもライブ感が伝わるかと思います!ぜひご一読ください。Villageに出展しました。本ツールは、著名なペンテストツールであるMetasploitと連携し、以下の行為を全自動で行うことができるOSSのツールです。※ソースコードは筆者のGitHubページで公開しています。Frameworkなど)に対するExploit方法を強化学習で自己学習させておくことで、テスト時にピンポイントでExploitを実行できる点が大きな特徴です。Learning」をご参照ください。Exploitに成功した場合、対象サーバを踏み台にして、別サーバに対して更なるExploitを実行することができます。Exploit」と名付けました。本ツールの具体的な処理フローは以下のとおりです。バージョンなど)をNmapやWebクローリングで収集。し、Exploitを実行。Exploitに成功した場合、対象サーバを踏み台に仕立て上げる。検査結果レポートを生成。Exploitは上記フローを全自動で行います(人間による操作は不要)。※本ツールのデモンストレーションは筆者のGitHubページをご参照ください。Labsに出展しました。本ツールは、Webサーバに特化したOSSのセキュリティテストツールです。Frameworkなど)を様々な方法で特定し、特定した製品に関連するExploitをMetasploit経由でBrute-Force実行します。※ソースコードは筆者らのGitHubページで公開しています。Arsenalにも出展しており、今回が2回目の海外出展となります。2018への出展(GyoiThon)」をご参照ください。GyoiThonは製品を特定する部分に機械学習を使用しており、事前に様々な製品の特徴(製品特有のCookie名の文字列構成やPath構成など)を学習させておくことで、単純なシグネチャでは特定できない製品をも特定できる点が大きな特徴です。本ツールの具体的な処理フローは以下のとおりです。対象Webサーバ上をクローリングし、製品特有のPathや文字列、特徴を含んだ様々なHTTPレスポンスを収集。収集したレスポンスをシグネチャと機械学習で解析し、製品名を特定。特定した製品に関連するExploitをMetasploit経由で実行。検査結果レポートを生成。GyoiThonの処理フローGyoiThonは上記フローを全自動で行います(人間による操作は不要)。※本ツールのデモンストレーションはGyoiThonのYoutubeをご参照ください。今回出展したイベントに共通している点は、「如何に訪問者を退屈させずに場を盛り上げるか」と言うことです。退屈なプレゼンをしていると、出展ブースに人が集まらずに寂しい思いをします。そこで筆者らは、効果的にツールの魅力をアピールするために、以下のアイテムを用意しました。筆者は上記のアピールシャツを着用しながら「プレゼンする→デモ動画を見せる→質問タイム」の流れをコアタイム内でひたすら行いました。この流れを堅持することで、自分のプレゼンペースが乱れないという効果がありました。訪問者が後からツールの概要を振り返られるように、ツール概要を記載した資料を配布しました。多くの訪問者の関心を集めるために、事前にGitHubでソースコードを公開し、また、以下のようにTwitterを活用した宣伝も行いました。今回参加したイベントはプレゼンターと訪問者の距離が非常に近いです。そのため、訪問者は単にツールのデモを観たり説明を聞いたりするだけではなく、気軽にプレゼンターと議論することができます。今回はツール仕様の他、実際にツールを使用するための具体的な動作環境などに関する質問が多数寄せられました。Labs)の特色の違いを肌で感じましたので、簡単に纏めたいと思います(あくまでも筆者個人の感想です)。Hatビジネス色がやや強く(名刺交換の機会も多い)、訪問者はセキュリティ専門家の他、開発者や企業のIT担当者、マネジメント層が多い印象でした。質問はツール仕様やUsageに関するものが中心でした。CON技術色が強く(名刺を持っていない訪問者も多い)、訪問者はセキュリティ専門家(主にペンテスターや診断員)の他、機械学習エンジニア/研究者が大半でした。質問は機械学習やMetasploitに関するマニアックなものが殆どです。Python2では動かないのか?(出展ツールはPython3のみ対応)Pivotingで使用しているMetasploitのScriptは何か?どうやってリバースコネクトしているのか?DoS系などのExploitを実行したら危ないのでは?機械学習モデルで使用している損失関数は何か?機械学習モデルのハイパーパラメータはどうやって最適化したのか?など上記の質問内容には両イベントの特色がよく表れていることが分かるかと思います。CONの方が(筆者がブースの外に出張ったというのもありますが..)アグレッシブに質問する方が多かった気がします。あまりにも議論が白熱して、筆者と質問者の顔の距離が20cmくらいになることもありました(笑)また、筆者そっちのけで、訪問者同士で議論する場面もありました。最終的には3イベント合計で300名を超える方々に訪問いただき、大盛況と言える結果となりました。イベント終了後にGitHubのスター数が増加しましたし、問い合わせ(ツール仕様に関する質問や共同で研究開発したい、など)も多く寄せられました。このことから、ツールの魅力が訪問者によく伝わり、多くの関心を得られたと思っています。筆者らプレゼンター側としては、自分たちが有益だと思い立ち開発したツールに対して、世界各国の技術者・研究者からダイレクトな反応を得られる点がツール出展の最大の魅力だと思っています。今回も多くの訪問者から様々な質問、意見、アイデアを貰い、また類似の研究をしている個人・組織を紹介してもらいました。ExploitとGyoiThonはベータ版であり、まだまだ粗削りの部分はありますが、今後もアップグレードを繰り返していきながら、今後開催される他のカンファレンスにも積極的に出展していきたいと考えています。