[論文レビュー] I Know What You Imported Last Summer: A study of security threats in thePython ecosystem

Aadesh Bagmar, Josiah Wedgwood+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 11, 2021

Cybercrime and Law Enforcement Studies参考文献 1被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、Pythonパッケージエコシステム（PyPI）における深刻なセキュリティ脆弱性を調査し、インストール時コード実行、人気パッケージのなりすまし、および透過的依存関係による広範なライセンス違反を攻撃者がどのように悪用できるかを示している。調査では、インストール時にコードを実行するパッケージが0.78%にのぼり、平均して1インストールあたり14個のパッケージが暗黙的に信頼されているほか、非互換性のある依存関係によって1,500個を超えるライセンス違反が生じていることが判明し、パッケージ信頼性とライセンス管理における構造的リスクを浮き彫りにしている。

ABSTRACT

The popularity of Python has risen rapidly over the past 15 years. It is a major language in some of the most exciting technologies today. This popularity has led to a large ecosystem of third-party packages available via the pip package registry which hosts more than 200,000 packages. These third-party packages can be reused by simply importing the package after installing using package managers like pip. The ease of reuse of third-party software comes with security risks putting millions of users in danger. In this project, we study the ecosystem to analyze this threat. The mature ecosystem of Python has multiple weak spots that we highlight in our project. First, we demonstrate how trivial it is to exploit the Python ecosystem. Then, we systematically analyze dependencies amongst packages, maintainers, and publicly reported security issues. Most attacks are possible only if users install malicious packages. We thus try to analyze and evaluate different methods used by attackers to force incorrect downloads. We quantify your ideas by estimating the potential threat that can be caused by exploiting a popular Python package. We also discuss methods used in the industry to defend against such attacks

研究の動機と目的

• Pythonパッケージエコシステム（PyPI）におけるセキュリティリスク、特にサードパーティパッケージの再利用に起因するリスクを分析すること。
• 攻撃者がパッケージインストールプロセスを悪用して特権昇格または悪意あるコード実行を達成できるかを調査すること。
• パッケージなりすましおよびタイポスラッティング攻撃の影響が、ユーザーの信頼とシステムセキュリティに与える影響を定量化すること。
• PyPIパッケージにおける非互換性のある透過的依存関係によって引き起こされるオープンソースライセンス違反を同定および分析すること。
• 既存の防御策を評価し、Pythonエコシステムをより安全にするための実用的な改善策を提案すること。

提案手法

• 206,296個のPyPIパッケージ、150万件のリリース、387,867人のメンテナーより取得したメタデータを分析し、依存関係グラフを構築した。
• インストール時にコードを実行するパッケージを特定することで、インストール時におけるインポートや関数呼び出しを含むインストール動作を追跡した。
• 平均してインストール時に信頼するパッケージおよびメンテナーの数を計算することで、暗黙的信頼の度合いを測定した。
• パッケージ名およびタイポを分析し、なりすましおよびタイポスラッティング攻撃を検出。また、善意ある開発者が行う防御的なりすましも含めた。
• ライセンス互換性を評価し、インポートされたパッケージのライセンスタイプを比較。許可系ライセンスのパッケージが制限系ライセンスの依存関係をインポートする場合にライセンス違反を特定した。
• 実世界の事例（例：SSH鍵の盗難、ビットコインマイニング）および事例研究（例：Cisco Genie）を用いて、攻撃の実現可能性と影響を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 PyPIパッケージにおけるインストール時コード実行脆弱性はどれほど広範であり、特権昇格の可能性はどの程度か？
• RQ2 PyPIエコシステムにおける暗黙的信頼の平均レベルはどの程度で、時間経過とともにどのように変化しているか？
• RQ3 パッケージなりすましおよびタイポスラッティング攻撃はどれほど一般的で、どのような防御的対策が登場しているか？
• RQ4 Pythonエコシステムにおける透過的依存関係によって生じるオープンソースライセンス違反の規模はどの程度か？
• RQ5 実際の対策として、技術的および政策的防御策はどのようなものがあり、これらの脅威を緩和できるか？

主な発見

• 本調査におけるパッケージの0.28%がインストール時にsetup()以外の関数を実行しており、0.78%がインストール時に他のパッケージをインポートしていることから、特権昇格のための顕著な攻撃表面が存在することが示された。
• 平均して、Pythonパッケージはインストール時に14個の他のパッケージを暗黙的に信頼しており、上位10,000個のパッケージでは平均247個に達しており、高い透過的信頼性が確認された。
• 平均して1人のメンテナーが関与するパッケージ数は338個に上り、メンテナーの影響範囲は時間経過とともに増加しており、アカウント乗っ取りの影響が拡大している。
• MITライセンスのパッケージがGPLv3ライセンスの依存関係をインポートする可能性のあるライセンス違反が672件、LGPLv3が832件同定され、広範なコンプライアンスリスクが浮き彫りになった。
• ライセンス違反の最多を占める上位20パッケージには、制限系ライセンスを持つものがあり、それが許可系ライセンスのパッケージによってインポートされており、下流ユーザーにまで違反が拡散される連鎖的リスクが生じている。
• CiscoのGenieフレームワークに関する事例研究では、許可系ライセンスのパッケージが依存関係のrestview（制限系ライセンス）を継承しており、その違反がすべての下流ユーザーにまで拡散されていることが判明した。