Research Theme
WebアプリやIoT機器を安全に使うために、どこが危ないのか、どう守るのかを考える分野です。セキュリティゼミでも、脆弱性診断や調査を通して扱っています。
Model-Agnostic Staged Pipeline for LLM Decompilation with Quality Inspection
ソースコードが残っていないIoTファームウェアや実行ファイルを対象に、LLMを使ってCコードを復元し、その結果がどこまで信頼できるかを段階的に検査する研究です。
従来のLLM逆コンパイルは、生成されたコードを一回の出力として受け取ることが多く、コンパイルできることと元の挙動に近いことの差が見えにくい課題がありました。
Ghidraの疑似C、関数シグネチャ、ルールベースの品質検査、コンパイラ診断、実行結果を組み合わせ、生成と修復を繰り返すパイプラインを構築しています。
HumanEval、MBPP、ExeBench、OpenWrtで評価し、再コンパイル率を各データセットで改善しました。一方で、再コンパイルできても挙動一致までは保証できないことも示しています。
LLM-Driven Taint Analysis for Detecting Bad Partitioning Issues in Trusted Applications
Trusted Execution Environment上のTrusted Applicationを対象に、信頼境界の設計ミスをLLMによる汚染解析で検出する研究です。
TEEでは安全な領域と通常の実行環境の間でデータを扱うため、共有メモリや入力検証の扱いを誤ると、機密データ漏えいや不正なメモリ操作につながります。
候補関数を広めに抽出し、関数呼び出しの流れをSTART、MIDDLE、ENDの3段階で追跡します。TEE固有のAPIや信頼境界の知識をプロンプトに分離して与えています。
既存のルールベース解析DITINGとは異なる箇所を検出でき、組み合わせることで再現率が向上しました。誤検出を抑えながら補助解析として使う方向性が見えています。
Characterizing Reverse DNS Deployment for SPF-indicated Sender IP Addresses
フィッシングメール対策に関係する逆引きDNSの設定状況を、SPFレコードから抽出した大規模な送信元候補IPで調査する研究です。
PTRレコードやFCrDNSの有無は不審なメール送信元の判断材料になりますが、正当な送信元でも未設定の場合があり、単独の判定指標にすると誤検知の危険があります。
Tranco Top 1MのドメインからSPFレコードを収集し、2,096万件以上のIPv4送信元候補についてPTRとFCrDNSの設定状況を分類しました。
PTR設定済みは41.1%、FCrDNS成立は23.0%にとどまりました。逆引きDNSは有用な信号ですが、認証・評判・挙動と組み合わせて読む必要があることを示しています。
047-469-5709
matsuno.yutaka(at)nihon-u.ac.jp
※ 迷惑メール対策のため (at) と表記しています。送信時は (at) を @ に置き換えてください。
日本大学理工学部応用情報工学科 松野研究室
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