永続的なセッション cookie は、ユーザーがブラウザーを閉じた後も有効なままで、「Remember Me 機能 (ログイン情報の記憶機能)」の一部として使用されることが多くあります。その結果、永続的なセッション cookie を使用すると、たとえユーザーがブラウザーを閉じても明示的にはログアウトしていないと判断されるため、そのユーザーはアプリケーションに認証された状態のままになります。つまり、そのブラウザーを次に開いたユーザーは、その前のユーザーとして自動的にログインされます。アプリケーションの配置先が、適切に管理されている環境 (ユーザーが共有マシンからログオンすることを禁止している環境) でない限り、ユーザーがブラウザーを閉じたとしても攻撃者はそのユーザーのアカウントを盗むことができます。
例 1: 次のコードでは、セッション cookie の有効期限が 10 年後に切れるように設定しています。

session_set_cookie_params(time()+60*60*24*365*10, "/", "www.example.com", false, true);

最近の Web ブラウザーでは、cookie ごとに Secure フラグがサポートされています。このフラグが設定されていると、ブラウザーは HTTPS 経由でのみ cookie を送信します。暗号化されていないチャネルで cookie を送信すると、ネットワークが盗聴される可能性があります。したがって、secure フラグを使用することで cookie の値の機密性を保護できます。これは、cookie に個人情報が保存されている場合や、cookie によってセッション ID が送信される場合、特に重要になります。
例 1:Secure フラグを設定せずにレスポンスにセッション cookie が追加されるようにする設定です。

...
<configuration>
   <system.web>
   <authentication mode="Forms">
      <forms requireSSL="false" loginUrl="login.aspx">
      </forms>
   </authentication>
   </system.web>
</configuration>
...

HTTPS と HTTP の両方が使用されていても Secure フラグが設定されていないアプリケーションでは、HTTPS リクエストで送信された cookie はその後に続く HTTP リクエストでも送信されてしまいます。暗号化されていない無線接続でネットワークトラフィックを盗聴するのは攻撃者にとって簡単です。つまり、cookie (特にセッション ID が格納されている cookie) を HTTP 経由で送信すると、アプリケーションが危険にさらされる可能性があります。

最近の Web ブラウザでは、cookie ごとに Secure フラグがサポートされています。このフラグが設定されていると、ブラウザは HTTPS 経由でのみ cookie を送信します。暗号化されていないチャネルで cookie を送信すると、ネットワークが盗聴される可能性があります。したがって、secure フラグを使用することで cookie の値の機密性を保護できます。cookie に個人情報が保存されている場合や、cookie によってセッション ID が送信される場合に特に重要になります。
例 1: 次のコードでは、Secure フラグを設定せずに cookie がレスポンスに追加されています。

...
setcookie("emailCookie", $email, 0, "/", "www.example.com");
...

HTTPS と HTTP の両方が使用されていても Secure フラグが設定されていないアプリケーションでは、HTTPS リクエストで送信された cookie はその後に続く HTTP リクエストでも送信されてしまいます。すると攻撃者は、暗号化されていないネットワーク トラフィックをスニッフィングすることによって cookie を危険にさらすことがあります。特に無線ネットワークの場合、ネットワーク トラフィックのスニッフィングは非常に簡単です。

最近の Web ブラウザでは、cookie ごとに Secure フラグがサポートされています。このフラグが設定されていると、ブラウザは HTTPS 経由でのみ cookie を送信します。暗号化されていないチャネルで cookie を送信すると、ネットワークが盗聴される可能性があります。したがって、secure フラグを使用することで cookie の値の機密性を保護できます。cookie に個人情報またはセッション ID が保存されている場合や、cookie によって CSRF トークンが送信される場合に特に重要になります。
例 1: 次の設定エントリはセッション cookie に Secure ビットを明示的に設定しません。

...
MIDDLEWARE = (
    'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
    'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
    'django.middleware.common.CommonMiddleware',
    'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',
    'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',
    'csp.middleware.CSPMiddleware',
    'django.middleware.security.SecurityMiddleware',
    ...
)
...

HTTPS と HTTP の両方が使用されていても Secure フラグが設定されていないアプリケーションでは、HTTPS リクエストで送信された cookie はその後に続く HTTP リクエストでも送信されてしまいます。すると攻撃者は、暗号化されていないネットワーク トラフィックをスニッフィングすることによって cookie を危険にさらすことがあります。特に無線ネットワークの場合、ネットワーク トラフィックのスニッフィングは非常に簡単です。

ユーザー名、パスワード、API キー、API シークレット、API トークンなどの資格情報はハードコーディングしないでください。ハードコードされた資格情報は、すべてのプロジェクト開発者に表示されるだけでなく、更新が非常に困難です。コードが実運用に入ると、ソフトウェアにパッチを当てないと資格情報を変更できません。資格情報が侵害された場合、組織はセキュリティとシステムの可用性のどちらかを選択する必要があります。

ユーザー名、パスワード、API キー、API シークレット、API トークンなどの資格情報はハードコーディングしないでください。ハードコードされた資格情報は、すべてのプロジェクト開発者に表示されるだけでなく、更新が非常に困難です。コードが実運用に入ると、ソフトウェアにパッチを当てないと資格情報を変更できません。資格情報が侵害された場合、組織はセキュリティとシステムの可用性のどちらかを選択する必要があります。

ユーザー名をハードコーディングするのはよくない発想です。ユーザー名をハードコーディングするとプロジェクトの開発者全員がユーザー名を見ることができるだけでなく、問題の修復も非常に困難です。コードが実運用に入ると、ソフトウェアにパッチを当てないとユーザー名を変更できません。このユーザー名によって保護されたアカウントが危険にさらされると、システムの所有者はセキュリティと可用性の二者択一を強いられます。
例 1: 次のコードは、Hardcoded Username を使用してデータベースに接続します。

...
<cfquery name = "GetSSNs" dataSource = "users"
 username = "scott" password = "tiger">
SELECT   SSN
FROM     Users
</cfquery>
...

このコードは正常に動作しますが、コードにアクセスできる全員がユーザー名を入手できます。プログラムが頒布された後は、プログラムにパッチを適用しない限り、「tiger」というパスワードを持つデータベース ユーザー「scott」を変更することはできません。この情報へのアクセス権を持っている従業員が、権限を使用してシステムに侵入する可能性があります。

File Permission Manipulation のエラーが発生するのは、次の条件のいずれかに一致した場合です。

1.攻撃者が、ファイル システム上でのアクセス許可を変更する操作で使用されるパスを指定する可能性がある場合。

2.攻撃者が、ファイル システム上での操作によって割り当てられるアクセス許可を指定する可能性がある場合。

例 1: 次のコードは、システム環境変数からの入力を使用して、ファイル権限を設定します。攻撃者がシステム環境変数を変更できる場合、プログラムを使用することによって、プログラムで操作されるファイルにアクセスする可能性があります。プログラムに Path Manipulation の脆弱性も存在している場合、攻撃者はこの脆弱性を利用してシステム上の任意のファイルにアクセスする可能性があります。

    permissions := strconv.Atoi(os.Getenv("filePermissions"));
    fMode := os.FileMode(permissions)
    os.chmod(filePath, fMode);
    ...

ファイル権限操作のエラーが発生するのは、次の条件のいずれかに一致した場合です。

1. 攻撃者が、アクセス許可を変更する操作で使用されたパスをファイル システムで指定できる場合。

2. 攻撃者が、操作によって割り当てられたアクセス許可をファイル システムで指定できる場合。

例 1: 次のコードの目的は、FTP 経由で Web ページをアップロードするユーザーに対して適切なファイル権限を設定することです。このコードでは、外部ユーザーに対してファイルを表示可能にするために、HTTP リクエストの入力を使用しています。

	$rName = $_GET['publicReport'];
	chmod("/home/". authenticateUser . "/public_html/" . rName,"0755");
...

しかし、攻撃者が publicReport に悪意のある値 (../../localuser/public_html/.htpasswd など) を指定した場合、指定されたファイルは攻撃者から読み取り可能となります。

例 2: 次のコードでは、設定ファイルからの入力を使用してデフォルトの権限マスクを設定しています。攻撃者が設定ファイルを変更できる場合、プログラムを使用することによって、プログラムで操作されるファイルにアクセスすることが可能です。プログラムに Path Manipulation の脆弱性も存在している場合、攻撃者はこの脆弱性を利用してシステム上の任意のファイルにアクセスすることができます。

...
$mask = $CONFIG_TXT['perms'];
chmod($filename,$mask);
...

File Permission Manipulation のエラーが発生するのは、次の条件のいずれかに一致した場合です。

1. 攻撃者が、アクセス許可を変更する操作で使用されたパスをファイル システムで指定できる場合。

2. 攻撃者が、操作によって割り当てられたアクセス許可をファイル システムで指定できる場合。

例 1: 次のコードは、システム環境変数からの入力を使用して、ファイル権限を設定します。攻撃者がシステム環境変数を変更できる場合、プログラムを使用することによって、プログラムで操作されるファイルにアクセスすることが可能です。プログラムに Path Manipulation の脆弱性も存在している場合、攻撃者はこの脆弱性を利用してシステム上の任意のファイルにアクセスすることができます。

    permissions = os.getenv("filePermissions");
    os.chmod(filePath, permissions);
    ...

ファイル権限操作のエラーが発生するのは、次の条件のいずれかに一致した場合です。

1. 攻撃者が、アクセス許可を変更する操作で使用されたパスをファイル システムで指定できる場合。

2. 攻撃者が、操作によって割り当てられたアクセス許可をファイル システムで指定できる場合。

例 1: 次のコードの目的は、FTP 経由で Web ページをアップロードするユーザーに対して適切なファイル権限を設定することです。このコードでは、外部ユーザーに対してファイルを表示可能にするために、HTTP リクエストの入力を使用しています。

...
  rName = req['publicReport']
  File.chmod("/home/#{authenticatedUser}/public_html/#{rName}", "0755")
...

しかし、攻撃者が publicReport に悪意のある値 (../../localuser/public_html/.htpasswd など) を指定した場合、指定されたファイルは攻撃者から読み取り可能となります。

例 2: 次のコードでは、設定ファイルからの入力を使用してデフォルトの権限マスクを設定しています。攻撃者が設定ファイルを変更できる場合、プログラムを使用することによって、プログラムで操作されるファイルにアクセスすることが可能です。プログラムに Path Manipulation の脆弱性も存在している場合、攻撃者はこの脆弱性を利用してシステム上の任意のファイルにアクセスすることができます。

...
mask = config_params['perms']
File.chmod(filename, mask)
...

次の場合、アプリケーションの認証および承認メカニズムは、HTTP 動詞の改ざんによってバイパスできます。
1) HTTP 動詞を一覧表示するセキュリティ コントロールを使用する。
2) セキュリティ コントロールが、リストされていない動詞のブロックに失敗する。
3) アプリケーションが、GET リクエストまたはその他の任意の HTTP 動詞に基づいて状態を更新する。



次の設定は、HTTP 動詞の改ざんに対して脆弱です。

    <authorization>
        <allow verbs="GET,POST" users="admin"/>
        <deny verbs="GET,POST"users="*" />
    </authorization>

デフォルトではすべての HTTP 動詞を .NET フレームワークで使用できます。そのため、この設定で全ユーザーに対する GET および POST を拒否していても、HEAD リクエストは阻止できません。攻撃者は GET または POST リクエストを HEAD リクエストと置き換えることによって、管理者機能を実行できる可能性があります。つまり、このコードは前述の第 1 および第 2 の条件を満たしています。あと、HEAD リクエストが管理者機能を実行するのに必要なのは、アプリケーションが POST 以外の動詞を使用するリクエストに基づいてコマンドを実行することだけです。

基本的に、この脆弱性は、拒否リスト (ユーザーに許可しないことを指定するポリシー) を作成しようとした結果です。拒否リストが意図した効果を達成することはめったにありません。

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。

コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供しますが、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは統計的 PRNG を使用して、購入後の一定期間利用できる領収書の URL を作成します。

FORM GenerateReceiptURL CHANGING baseUrl TYPE string.
    DATA: r TYPE REF TO cl_abap_random,
		  var1 TYPE i,
		  var2 TYPE i,
		  var3 TYPE n.


	GET TIME.
	var1 = sy-uzeit.
	r = cl_abap_random=>create( seed = var1 ).
	r->int31( RECEIVING value = var2 ).
	var3 = var2.
    CONCATENATE baseUrl var3 ".html" INTO baseUrl.
ENDFORM.

このコードは CL_ABAP_RANDOM->INT31 関数を使用して、領収書ページの一意の識別子を生成します。CL_ABAP_RANDOM は統計的 PRNG なので、生成される文字列の推測は攻撃者にとってはたやすいことです。領収書システムの基礎設計にも欠陥がありますが、暗号的 PRNG など、予測可能な領収書 ID を生成しない乱数ジェネレータを使えば安全性が高まります。

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。

コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供しますが、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは統計的 PRNG を使用して、購入後の一定期間利用できる領収書の URL を作成します。

string GenerateReceiptURL(string baseUrl) {
    Random Gen = new Random();
    return (baseUrl + Gen.Next().toString() + ".html");
}

このコードは Random.Next() 関数を使用して、領収書ページの一意の識別子を生成します。Random.Next() は統計的 PRNG なので、生成される文字列の推測は攻撃者にとってはたやすいことです。領収書システムの基礎設計にも欠陥がありますが、暗号的 PRNG など、予測可能な領収書 ID を生成しない乱数ジェネレータを使えば安全性が高まります。

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。

コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供しますが、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは統計的 PRNG を使用して、購入後の一定期間利用できる領収書の URL を作成します。

char* CreateReceiptURL() {
    int num;
    time_t t1;
    char *URL = (char*) malloc(MAX_URL);
    if (URL) {
        (void) time(&t1);
        srand48((long) t1);     /* use time to set seed */
        sprintf(URL, "%s%d%s", "http://test.com/", lrand48(), ".html");
    }
    return URL;
}

このコードは lrand48() 関数を使用して、領収書ページの一意の識別子を生成します。lrand48() は統計的 PRNG なので、生成される文字列の推測は攻撃者にとってはたやすいことです。領収書システムの基礎設計にも欠陥がありますが、予測可能な領収書 ID を生成しない乱数ジェネレータを使えば安全性が高まります。

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。


コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供しますが、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは統計的 PRNG を使用して、購入後の一定期間利用できる領収書の URL を作成します。

<cfoutput>
Receipt: #baseUrl##Rand()#.cfm
</cfoutput>

このコードは Rand() 関数を使用して、領収書ページの一意の識別子を生成します。Rand() は統計的 PRNG なので、生成される文字列の推測は攻撃者にとってはたやすいことです。領収書システムの基礎設計にも欠陥がありますが、暗号的 PRNG など、予測可能な領収書 ID を生成しない乱数ジェネレータを使えば安全性が高まります。

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。

コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供します。しかし、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは、統計的 PRNG を使用して RSA 鍵を作成します。

import "math/rand"
...
var mathRand = rand.New(rand.NewSource(1))
rsa.GenerateKey(mathRand, 2048)

このコードは rand.New() 関数を使用して、RSA 鍵の乱数を生成します。rand.New() は統計的 PRNG なので、生成される値の推測は攻撃者にとってはたやすいことです。

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。

コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供しますが、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは統計的 PRNG を使用して、購入後の一定期間利用できる領収書の URL を作成します。

function genReceiptURL (baseURL){
  var randNum = Math.random();
  var receiptURL = baseURL + randNum + ".html";
  return receiptURL;
}

このコードは Math.random() 関数を使用して、領収書ページの一意の識別子を生成します。Math.random() は統計的 PRNG なので、生成される文字列の推測は攻撃者にとってはたやすいことです。領収書システムの基礎設計にも欠陥がありますが、暗号的 PRNG など、予測可能な領収書 ID を生成しない乱数ジェネレータを使えば安全性が高まります。

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。

コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供しますが、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは統計的 PRNG を使用して、購入後の一定期間利用できる領収書の URL を作成します。

fun GenerateReceiptURL(baseUrl: String): String {
    val ranGen = Random(Date().getTime())
    return baseUrl + ranGen.nextInt(400000000).toString() + ".html"
}

このコードは Random.nextInt() 関数を使用して、領収書ページの「一意の」識別子を生成します。Random.nextInt() は統計的 PRNG なので、生成される文字列の推測は攻撃者にとってはたやすいことです。領収書システムの基礎設計にも欠陥がありますが、暗号的 PRNG など、予測可能な領収書 ID を生成しない乱数ジェネレータを使えば安全性が高まります。

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。

コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供しますが、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは統計的 PRNG を使用して、購入後の一定期間利用できる領収書の URL を作成します。

  function genReceiptURL($baseURL) {
    $randNum = rand();
    $receiptURL = $baseURL . $randNum . ".html";
    return $receiptURL;
  }

このコードは rand() 関数を使用して、領収書ページの一意の識別子を生成します。rand() は統計的 PRNG なので、生成される文字列の推測は攻撃者にとってはたやすいことです。領収書システムの基礎設計にも欠陥がありますが、暗号的 PRNG など、予測可能な領収書 ID を生成しない乱数ジェネレータを使えば安全性が高まります。

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。

コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供しますが、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは統計的 PRNG を使用して、購入後の一定期間利用できる領収書の URL を作成します。

CREATE or REPLACE FUNCTION CREATE_RECEIPT_URL
  RETURN VARCHAR2
AS
  rnum VARCHAR2(48);
  time TIMESTAMP;
  url VARCHAR2(MAX_URL)
BEGIN
  time := SYSTIMESTAMP;
  DBMS_RANDOM.SEED(time);
  rnum := DBMS_RANDOM.STRING('x', 48);
  url := 'http://test.com/' || rnum || '.html';
  RETURN url;
END

このコードは DBMS_RANDOM.SEED() 関数を使用して、領収書ページの一意の識別子を生成します。DBMS_RANDOM.SEED() は統計的 PRNG なので、生成される文字列の推測は攻撃者にとってはたやすいことです。領収書システムの基礎設計にも欠陥がありますが、予測可能な領収書 ID を生成しない乱数ジェネレータを使えば安全性が高まります。

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。

コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供しますが、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは統計的 PRNG を使用して、購入後の一定期間利用できる領収書の URL を作成します。

    def genReceiptURL(self,baseURL):
        randNum = random.random()
        receiptURL = baseURL + randNum + ".html"
        return receiptURL

このコードは rand() 関数を使用して、領収書ページの一意の識別子を生成します。rand() は統計的 PRNG なので、生成される文字列の推測は攻撃者にとってはたやすいことです。領収書システムの基礎設計にも欠陥がありますが、暗号的 PRNG など、予測可能な領収書 ID を生成しない乱数ジェネレータを使えば安全性が高まります。

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。

コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供しますが、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは統計的 PRNG を使用して、購入後の一定期間利用できる領収書の URL を作成します。

def generateReceiptURL(baseUrl) {
  randNum = rand(400000000)
  return ("#{baseUrl}#{randNum}.html");
}

このコードは Kernel.rand() 関数を使用して、領収書ページの一意の識別子を生成します。Kernel.rand() は統計的 PRNG なので、生成される文字列の推測は攻撃者にとってはたやすいことです。

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。

コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供しますが、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは統計的 PRNG を使用して、購入後の一定期間利用できる領収書の URL を作成します。

def GenerateReceiptURL(baseUrl : String) : String {
    val ranGen = new scala.util.Random()
    ranGen.setSeed((new Date()).getTime())
    return (baseUrl + ranGen.nextInt(400000000) + ".html")
}

このコードは Random.nextInt() 関数を使用して、領収書ページの一意の識別子を生成します。Random.nextInt() は統計的 PRNG なので、生成される文字列の推測は攻撃者にとってはたやすいことです。領収書システムの基礎設計にも欠陥がありますが、暗号的 PRNG など、予測可能な領収書 ID を生成しない乱数ジェネレータを使えば安全性が高まります。

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。

コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供しますが、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードでは、統計的 PRNG を使用してパスワードのリセット トークンとして使用されるランダムな値を作成します。

    sqlite3_randomness(10, &reset_token)

Insecure Randomness エラーが発生するのは、セキュリティが重要であるコンテキストで、ランダム性のソースとして、予期可能な値を生成する関数が使用される場合です。

コンピュータは決定論的な機械であるため、真のランダム性を生成することはできません。Pseudo-Random Number Generator (PRNG) はランダム性をアルゴリズムにより近似します。最初の値はシードと呼ばれ、後続の値はそこから計算されます。

PRNG には、統計的なものと暗号的なものがあります。統計的 PRNG は有用な統計上の特性を提供しますが、その出力はきわめて予測可能で、再現しやすい数値ストリームを形成するため、生成される値を予期できないことにセキュリティが依存している場合の使用には不適切です。この問題に対処するため、暗号的 PRNG は、より予期しにくい出力を生成します。値を暗号によって保護するためには、攻撃者が生成されたランダムな値と真にランダムな値を区別することが不可能か、または非常に困難である必要があります。一般的に、PRNG アルゴリズムは、暗号的に安全であると告知されていなければ統計的 PRNG である可能性が高く、セキュリティが重要なコンテキストで使用すべきではありません。PRNG アルゴリズムを使用することで、解読されやすい一時パスワードや暗号化キー、セッションハイジャック、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは統計的 PRNG を使用して、購入後の一定期間利用できる領収書の URL を作成します。

...
Function genReceiptURL(baseURL)
dim randNum
randNum = Rnd()
genReceiptURL = baseURL & randNum & ".html"
End Function
...

このコードは Rnd() 関数を使用して、領収書ページの一意の識別子を生成します。Rnd() は統計的 PRNG なので、生成される文字列の推測は攻撃者にとってはたやすいことです。領収書システムの基礎設計にも欠陥がありますが、暗号的 PRNG など、予測可能な領収書 ID を生成しない乱数ジェネレータを使えば安全性が高まります。

ランダム値または疑似ランダム値を生成する関数 (シードが渡される) を、定数の引数を使用してコールしないでください。疑似乱数ジェネレーター (CL_ABAP_RANDOM クラスまたはそのバリアントなど) が特定の定数値を使用してシードされると、値を返すかまたは割り当てる GET_NEXT、INT および類似のメソッドによって返される値を攻撃者が予測できるようになり、攻撃者は複数の PRNG 出力を収集できるようになります。

例 1: 次の引用では、オブジェクト random_gen2 で生成される値は、オブジェクト random_gen1 から予想できます。

		DATA: random_gen1 TYPE REF TO cl_abap_random,
			  random_gen2 TYPE REF TO cl_abap_random,
			  var1 TYPE i,
			  var2 TYPE i.

		random_gen1 = cl_abap_random=>create( seed = '1234' ).

		DO 10 TIMES.
			CALL METHOD random_gen1->int
				RECEIVING
			value  = var1.

			WRITE:/ var1.
		ENDDO.

		random_gen2 = cl_abap_random=>create( seed = '1234' ).

		DO 10 TIMES.
			CALL METHOD random_gen2->int
				RECEIVING
			value  = var2.

			WRITE:/ var2.
		ENDDO.

この例では、疑似乱数ジェネレータ、random_gen1 と random_gen2 が同じようにシードされたため、var1 = var2 となります

ランダム値または疑似ランダム値を生成する関数 (シードが渡される) を、定数の引数を使用してコールしないでください。特定の値を使用して (srand(unsigned int) のような関数を使用) 疑似ランダム数値の生成機能 (rand() など) をシードすると、値を返すかまたは割り当てる rand() および類似のメソッドによって返される値は、攻撃者にとって予想可能になり、攻撃者が複数の PRNG 出力を収集できるようになります。

例 1: 疑似ランダム数値の生成機能で生成される値が、最初の 2 つのブロックで予測できます (どちらも同じシードで開始されるため)。

        srand(2223333);
        float randomNum = (rand() % 100);
        syslog(LOG_INFO, "Random: %1.2f", randomNum);
        randomNum = (rand() % 100);
        syslog(LOG_INFO, "Random: %1.2f", randomNum);

        srand(2223333);
        float randomNum2 = (rand() % 100);
        syslog(LOG_INFO, "Random: %1.2f", randomNum2);
        randomNum2 = (rand() % 100);
        syslog(LOG_INFO, "Random: %1.2f", randomNum2);

        srand(1231234);
        float randomNum3 = (rand() % 100);
        syslog(LOG_INFO, "Random: %1.2f", randomNum3);
        randomNum3 = (rand() % 100);
        syslog(LOG_INFO, "Random: %1.2f", randomNum3);

この例では、randomNum1 と randomNum2 の結果は同一の方法でシードされているので、擬似ランダム数値の生成機能 srand(2223333) をシードするコール後の rand() への各コールは、結果的に同じコール実行順序で同じ出力になります。たとえば、出力は以下のようになります。

Random: 32.00
Random: 73.00
Random: 32.00
Random: 73.00
Random: 15.00
Random: 75.00

このような結果は決してランダムではありません。

ランダム値または疑似ランダム値を生成する関数 (シードが渡される) を、定数の引数を使用してコールしないでください。疑似乱数ジェネレーター (PRNG) が特定の値を使用 (math.Rand.New(Source) のような関数を使用) してシードされると、値を返すかまたは割り当てる math.Rand.Int() および類似のメソッドによって返される値を攻撃者が予測できるようになり、攻撃者は複数の PRNG 出力を収集できるようになります。

例 1: 疑似ランダム数値の生成機能で生成される値が、最初の 2 つのブロックで予測できます (どちらも同じシードで開始されるため)。

  randomGen := rand.New(rand.NewSource(12345))
  randomInt1 := randomGen.nextInt()
  
  randomGen.Seed(12345)
  randomInt2 := randomGen.nextInt()

この例では、PRNG が同一の方法でシードされるため、擬似乱数ジェネレーターにシードを設定したコール (randomGen.Seed(12345)) の後に nextInt() をコールすると、同じ出力が同じ順序で得られます。

ランダム値または疑似ランダム値を生成する関数 (シードが渡される) を、定数の引数を使用してコールしないでください。疑似乱数ジェネレーター (Random など) が特定の値を使用 (Random(Int) のような関数を使用) してシードされると、値を返すかまたは割り当てる Random.nextInt() および類似のメソッドによって返される値を攻撃者が予測できるようになり、攻撃者は複数の PRNG 出力を収集できるようになります。

例 1:Random オブジェクト randomGen2 によって生成される値は、Random オブジェクト randomGen1 から予想できます。

        val randomGen1 = Random(12345)
        val randomInt1 = randomGen1.nextInt()
        val byteArray1 = ByteArray(4)
        randomGen1.nextBytes(byteArray1)

        val randomGen2 = Random(12345)
        val randomInt2 = randomGen2.nextInt()
        val byteArray2 = ByteArray(4)
        randomGen2.nextBytes(byteArray2)

この例では、疑似乱数ジェネレータ、randomGen1 と randomGen2 は同一の方法でシードされるので、randomInt1 == randomInt2、および対応する配列 byteArray1 と byteArray2 の値は等しくなります。

疑似ランダム値を生成する関数 (シードが渡される) を、整数の定数引数を使用してコールしないでください。疑似ランダム数値の生成機能が特定の値でシードされる場合、返される値が予測できます。

例 1: 疑似ランダム数値の生成機能で生成される値が、最初の 2 つのブロックで予測できます (どちらも同じシードで開始されるため)。

...
import random
random.seed(123456)
print "Random: %d" % random.randint(1,100)
print "Random: %d" % random.randint(1,100)
print "Random: %d" % random.randint(1,100)

random.seed(123456)
print "Random: %d" % random.randint(1,100)
print "Random: %d" % random.randint(1,100)
print "Random: %d" % random.randint(1,100)
...

この例では、PRNG が同様にシードされているため、疑似ランダム数値の生成機能 (random.seed(123456)) をシードするコールの後の randint() への各コールの結果、同じものが同じ順序で出力されます。たとえば、出力は以下のようになります。

Random: 81
Random: 80
Random: 3
Random: 81
Random: 80
Random: 3

このような結果は決してランダムではありません。

ランダム値または疑似ランダム値を生成する関数 (シードが渡される) を、定数の引数を使用してコールしないでください。疑似乱数ジェネレーター (Random など) が特定の値を使用 (Random.setSeed() のような関数を使用) してシードされると、値を返すかまたは割り当てる Random.nextInt() および類似のメソッドによって返される値を攻撃者が予測できるようになり、攻撃者は複数の PRNG 出力を収集できるようになります。

例 1:Random オブジェクト randomGen2 によって生成される値は、Random オブジェクト randomGen1 から予想できます。

        val randomGen1 = new Random()
        randomGen1.setSeed(12345)
        val randomInt1 = randomGen1.nextInt()
        val bytes1 = new byte[4]
        randomGen1.nextBytes(bytes1)

        val randomGen2 = new Random()
        randomGen2.setSeed(12345)
        val randomInt2 = randomGen2.nextInt()
        val bytes2 = new byte[4]
        randomGen2.nextBytes(bytes2)

この例では、疑似乱数ジェネレータ、randomGen1 と randomGen2 は同一の方法でシードされるので、randomInt1 == randomInt2、および対応する配列 bytes1[] と bytes2[] の値は等しくなります。

クラス CL_ABAP_RANDOM (またはそのバリアント) を、汚染された引数を使用して初期化しないでください。そのような初期化を行うと、攻撃者が疑似ランダム数値の生成機能のシードに使用される値を制御できるようになります。したがって、以下のようなメソッド (これらに限りません) へのコールによって作成された値のシーケンスを攻撃者が予測できるようになります。 GET_NEXT, INT, FLOAT, PACKED.

ランダム値または疑似ランダム値 (rand() など) を生成する関数 (シード (srand() など) が渡される) を、汚染された引数を使用してコールしないでください。このようなコールを行うと、攻撃者が疑似ランダム数値の生成機能のシードに使用される値を制御できるようになります。したがって、擬似乱数生成機能へのコールによって作成された値のシーケンス (通常は整数) を攻撃者が予測できるようになります。

疑似ランダム値を生成する関数 (ed25519.NewKeyFromSeed()) を、汚染された引数を使用してコールしないでください。そのようなコールを行うと、攻撃者は疑似乱数ジェネレータのシードに使用する値を制御できるようになるため、疑似乱数ジェネレータを呼び出したときに生成される一連の値を予測することができるようになります。

Random.setSeed() を、汚染された整数引数を使用してコールしないでください。そのようなコールを行うと、攻撃者は疑似ランダム数値生成機能のシードに使用する値を制御できるようになるため、Random.nextInt()、Random.nextLong()、Random.nextDouble() へのコールにより生成されるか、Random.nextBoolean() により返されるか、または Random.nextBytes(ByteArray) で設定される値 (通常は整数) のシーケンスを予想できるようになります。

疑似ランダム値を生成する関数 (random.randint() など) を、汚染された引数を使用してコールしないでください。このようなコールを行うと、攻撃者が疑似ランダム数値の生成機能のシードに使用される値を制御できるようになります。したがって、疑似ランダム数値生成機能へのコールによって作成された値のシーケンス (通常は整数) を攻撃者が予測できるようになります。

Random.setSeed() を、汚染された整数引数を使用してコールしないでください。そのようなコールを行うと、攻撃者は疑似ランダム数値生成機能のシードに使用する値を制御できるようになるため、Random.nextInt()、Random.nextShort()、Random.nextLong() へのコールにより生成されるか、Random.nextBoolean() により返されるか、または Random.nextBytes(byte[]) で設定される値 (通常は整数) のシーケンスを予想できるようになります。

ランダムまたは擬似ランダム数値の生成機能により使用される適切なエントロピ ソースがないと、Denial of Service または予測可能な数列の生成の原因になります。ランダムまたは擬似ランダム数値の生成機能がエントロピ ソースを使い果たすと、プログラムは一時停止またはクラッシュし、結果的に Denial of Service が生じる可能性があります。または、ランダムまたは擬似ランダム数値の生成機能が予測可能な数値を生成する場合があります。ランダム数値の脆弱なソースは、容易に推測できる一時パスワード、予想可能な暗号化鍵、セッション乗っ取り、DNS 偽装などの深刻な脆弱性が発生する可能性があります。

例 1: 次のコードは、システム クロックをエントロピ ソースとして使用します。

...
import time
import random

random.seed(time.time())
...

システム クロックは予測可能な値を生成するので、推奨されるエントロピ ソースではありません。同じことは、システム/入力/出力バッファー、ユーザー/システム/ハードウェア/ネットワーク シリアル番号またはアドレス、ユーザー入力など、他の非ハードウェア ベースのランダム性ソースにも該当します。