スプーフィングとは

どの通信システムも、送信者を識別できる受信者の能力に依存しています。送信者の身元を知るということは、返信を送信し、信頼できるかどうかを確認することを意味します。残念ながら、多くの通信システムには、主張された送信者が実際の送信者であることを確認する方法が実際には含まれていません。この状況では、攻撃者が特定の偽の情報を作成し、受信者のアクションに影響を与える可能性があります。これらの偽のメッセージを作成するプロセスは、なりすましとして知られています。

古典的なシステムでのスプーフィング

一般に、現代のデジタル通信を指すために使用されますが、コンピュータ以前の通信システムのほとんどは、スプーフィングに対しても脆弱です。たとえば、郵便システムでは配送先住所が必要です。手紙は通常署名されており、返信先住所が記載されている場合があります。返信アドレスが送信者のアドレスであることを確認する標準的なメカニズムはありません。

そのため、攻撃者は 2 人を操作して、1 人からもう 1 人に宛てた手紙を送信する可能性があります。これは、友情や家族関係を操作して、相続に影響を与えることで金銭的利益を得るために使用できます。または、攻撃者にとって有益であるか、被害者にとって純粋に有害である可能性があるその他の状況。

攻撃者は、公的機関または企業から発行されたとされる手紙を送信し、特定の銀行口座への支払いなど、受信者に特定のアクションを要求することもできます。疑いを持たない受信者は、手紙の正当性を確認しようとは思わず、詐欺の被害に遭う可能性があります。

注:二重エージェントや悪意のある従業員などの内部関係者の脅威は、同様の脅威を適用します。インサイダーの脅威は技術的には、信頼できる当事者が故意に間違った情報を提供することであるため、信頼できない当事者がメッセージを偽造するスプーフィングとは状況が少し異なります。

デジタルシステムでのスプーフィング

多くのデジタルシステムには、同様の問題があります。多くの場合、対策が講じられています。しかし、状況によっては、これらの対策が常に効率的であるとは限らなかったり、不可能であったりすることがあります。ARP は、スプーフィング攻撃を防ぐのが難しいプロトコルの優れた例です。ARP は、IP アドレスに関連付けられた MAC アドレスをブロードキャストするためにローカルネットワーク上でコンピューターが使用するプロトコルです。

残念ながら、悪意のあるデバイスが ARP を使用して別の IP アドレスを持っていると主張するのを止める方法はありません。通常、この攻撃には IP アドレスのスプーフィングが含まれます。これにより、ルーターに送信されるネットワークトラフィックが攻撃者に送信され、ネットワークトラフィックを広く可視化できます。

メールにも同様の問題があります。多くのスパムやフィッシングメールは、送信者のアドレスを偽装しています。これは、送信者アドレスがパケット内のデータの一部であるため機能します。ハッカーはデータを編集するだけで、ランダムなドメインからの電子メールが正規の Web サイトから送信されているように見せかけることができます。ほとんどのメールプログラムでは、送信者の実際のドメイン名を確認できます。これは、フィッシングメールを識別する優れた方法です。

電話システムには、発信者番号と発信者の名前を受信者のデバイスに通知する発信者 ID システムがあります。残念ながら、VoIP ( Voice over IP ) システムは発信者によって操作され、なりすましの名前と番号が表示される可能性があります。

GPS

GPS システムは、少なくとも 3 つの GPS 衛星の信号からユーザーの位置を三角測量することによって機能します。このシステムは、非常によく知られた技術に依存しています。十分に強力な送信機 (理想的には複数の送信機) を持つ攻撃者は、別の GPS 信号をブロードキャストすることができます。この信号は、その強度のために、より弱い正当な信号よりも優先されます。

これは、GPS に依存する車両の方向を誤らせるために使用できます。物理的な道路や道路標識など、他の多くの方向リソースがあるため、この攻撃は地上車両に対しては有益ではありません。ただし、GPS スプーフィングが重大な影響を与えるまで、使用可能なランドマークがない可能性がある航空機や船舶に対しては、より効果的です。

このような攻撃は、イランによる米国の UAV の捕獲の背後にある疑いのある原因でした。工学系の学生のチームも、豪華ヨットに対するこの攻撃の実行可能性を実証しました。しかし、彼らは乗船しており、許可を得ていました。

ロシア政府と軍も GPS スプーフィングを使用しており、船の衝突の疑いなど、さまざまな混乱を引き起こしています。攻撃ベクトルは、自動運転車にもリスクをもたらします。ただし、GPS は主要な誘導システムではないため、LIDAR などの搭載センサーは、少なくともその不一致を特定できるはずです。

音声とビデオ

テキスト読み上げアルゴリズムの発明以来、音声スプーフィングの可能性がありました。無難な人間の声を自動的に生成することの複雑さと、それを行う必要がないという事実のおかげで、この環境では大きなリスクはありませんでした。しかし、機械学習アルゴリズムの普及により、このバランスは変化しました。実在の人物から音声のサンプルを取得し、ニューラルネットワークをトレーニングした後、元の人物が言ったように聞こえる任意の単語や文を生成できるようになりました。

このプロセスは、静止画像やビデオでも機能します。スプーフィングのクラスは「ディープフェイク」として知られています。正当に見える偽の引用を地政学的指導者に帰して、彼らの評判を傷つけるために使用されてきました. このテクノロジーは、主に女性に対するハラスメントキャンペーンでも広く使用されています。

スプーフィングされたディープフェイクの品質は、主にトレーニングサンプルのサイズとアルゴリズムの実行時間に基づいています。市販のハードウェアと最小限の時間と労力で、比較的高品質の結果を得ることができます。欠陥の少ない、より高度なスプーフィングコンテンツは、断固たる十分なリソースを備えた攻撃者によって比較的迅速に作成される可能性があります。

結論

スプーフィングとは、信頼できない当事者がメッセージの一部またはすべてを偽装して、メッセージを正当に見せかけるプロセスです。動機はさまざまで、金銭的利益、ライバルへの政治的屈辱、典型的な嫌がらせなどがあります。正確な方法は、使用するプロトコルとプラットフォームによって異なります。

実在の人物から偽のメッセージを送信する方法から、実際のメッセージに近いレプリカを送信する方法まで、さまざまな方法があります。攻撃者が制御するシステムは保護を無視できるため、スプーフィングに対する設計は困難です。