界: Input Validation and Representation
入力の検証や表現の問題は、メタキャラクター、代替エンコーディング、数値表現などによって引き起こされます。セキュリティの問題は、入力を信頼することに起因します。この問題に含まれるのは、「Buffer Overflow」、「Cross-Site Scripting」攻撃、「SQL Injection」などです。
Hadoop Job Manipulation
Abstract
適さない環境では、Hadoop クラスターに送信される
Job
が改ざんされる可能性があります。Explanation
次の場合に Hadoop Job Manipulation エラーが発生します。
- 信頼できないソースからデータがプログラムに入り込んだ。
- データがクライアントジョブを制御する
Hadoop クラスターは適さない環境です。クラスターマシン上の HDFS への未許可のアクセスから保護するセキュリティが適切に設定されていない場合、攻撃によって制御権が奪われます。それにより、Hadoop クラスターから提供されるデータが改ざんされている恐れが生じます。
例 1: 以下のコードは、Hadoop クラスター マスター マシンのコマンドラインから入力を受け取る、典型的なクライアントアプリケーションの
- 信頼できないソースからデータがプログラムに入り込んだ。
- データがクライアントジョブを制御する
JobConf
の値を指定するために使用された。Hadoop クラスターは適さない環境です。クラスターマシン上の HDFS への未許可のアクセスから保護するセキュリティが適切に設定されていない場合、攻撃によって制御権が奪われます。それにより、Hadoop クラスターから提供されるデータが改ざんされている恐れが生じます。
例 1: 以下のコードは、Hadoop クラスター マスター マシンのコマンドラインから入力を受け取る、典型的なクライアントアプリケーションの
Job
サブミッションを示しています。例 2: 次のコードは、攻撃者が実行中のジョブを制御してコマンドライン引数を使用して終了させるケースを示しています。
public void run(String args[]) throws IOException {
String inputDir = args[0];
String outputDir = args[1];
// Untrusted command line argument
int numOfReducers = Integer.parseInt(args[3]);
Class mapper = getClassByName(args[4]);
Class reducer = getClassByName(args[5]);
Configuration defaults = new Configuration();
JobConf job = new JobConf(defaults, OptimizedDataJoinJob.class);
job.setNumMapTasks(1);
// An attacker may set random values that exceed the range of acceptable number of reducers
job.setNumReduceTasks(numOfReducers);
return job;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
JobID id = JobID.forName(args[0]);
JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
// configure this JobConf instance
...
JobClient.runJob(conf);
RunningJob job = JobClient.getJob(id);
job.killJob();
}
References
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