論文の概要: UEFI Memory Forensics: A Framework for UEFI Threat Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16962v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 14:05:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:39:51.229798
• Title: UEFI Memory Forensics: A Framework for UEFI Threat Analysis
• Title（参考訳）: UEFI Memory Forensics: UEFIの脅威分析のためのフレームワーク
• Authors: Kalanit Suzan Segal, Hadar Cochavi Gorelik, Oleg Brodt, Yuval Elbahar, Yuval Elovici, Asaf Shabtai,
• Abstract要約: UEFIメモリ法医学のためのフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,メモリ取得ツールであるUefiMemDumpと,解析モジュールの拡張可能なコレクションであるUEFIDumpAnalysisの2つの主要コンポーネントで構成されている。 我々の研究は、研究者や実践者がファームウェアレベルの脅威を調査し、分析モジュールを追加し、OS以下のセキュリティを総合的に進めることを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.944352324963546
• License:
• Abstract: Modern computing systems rely on the Unified Extensible Firmware Interface (UEFI), which has replaced the traditional BIOS as the firmware standard for the modern boot process. Despite the advancements, UEFI is increasingly targeted by threat actors seeking to exploit its execution environment and take advantage of its persistence mechanisms. While some security-related analysis of UEFI components has been performed--primarily via debugging and runtime behavior testing--to the best of our knowledge, no prior study has specifically addressed capturing and analyzing volatile UEFI runtime memory to detect malicious exploitation during the pre-OS phase. This gap in UEFI forensic tools limits the ability to conduct in-depth security analyses in pre-OS environments. Such a gap is especially surprising, given that memory forensics is widely regarded as foundational to modern incident response, reflected by the popularity of above-OS memory analysis frameworks, such as Rekall, Volatility, and MemProcFS. To address the lack of below-OS memory forensics, we introduce a framework for UEFI memory forensics. The proposed framework consists of two primary components: UefiMemDump, a memory acquisition tool, and UEFIDumpAnalysis, an extendable collection of analysis modules capable of detecting malicious activities such as function pointer hooking, inline hooking, and malicious image loading. Our proof-of-concept implementation demonstrates our framework's ability to detect modern UEFI threats, such as ThunderStrike, CosmicStrand, and Glupteba bootkits. By providing an open-source solution, our work enables researchers and practitioners to investigate firmware-level threats, develop additional analysis modules, and advance overall below-OS security through UEFI memory analysis.
• Abstract（参考訳）: 現代のコンピューティングシステムはUnified Extensible Firmware Interface (UEFI) に依存しており、現代のブートプロセスのファームウェア標準として従来のBIOSを置き換えている。 進歩にもかかわらず、UEFIは実行環境を悪用し、永続性メカニズムを活用する脅威アクターによってますます標的にされている。 UEFIコンポーネントのセキュリティに関するいくつかの分析は、主にデバッグと実行時の動作テストを通じて実施されているが、我々の知る限り、OS以前の段階で悪意あるエクスプロイトを検出するために、不安定なUEFIランタイムメモリのキャプチャと解析に特に対処する以前の研究はない。 このUEFIの法医学ツールのギャップは、OS以前の環境で詳細なセキュリティ分析を行う能力を制限している。 このようなギャップは、Rekall、Volatility、MemProcFSといったOS上のメモリ分析フレームワークの人気に反映された、現代のインシデント対応の基礎として広く見なされていることを考えると、特に驚きである。 下位OSのメモリ・フォサイシクスの欠如に対処するため,UEFIメモリ・フォサイシクスのためのフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,メモリ取得ツールであるUefiMemDumpと,関数ポインタフックやインラインフック,悪意あるイメージローディングなどの悪意あるアクティビティを検出可能な,拡張可能な解析モジュールのコレクションであるUEFIDumpAnalysisの2つの主要コンポーネントで構成されている。 我々の概念実証実装は、ThunderStrike、CosmicStrand、Gluptebaブートキットなど、現代のUEFI脅威を検出するフレームワークの能力を示している。 オープンソースソリューションを提供することで、研究者や実践者がファームウェアレベルの脅威を調査し、追加の分析モジュールを開発し、UEFIメモリ分析を通じてOS下セキュリティ全体を前進させることができる。

関連論文リスト

• Uncovering EDK2 Firmware Flaws: Insights from Code Audit Tools [1.2713814898630649]
  ファームウェア分析のための一般的なコード監査ツールは、ファームウェアのセキュリティを強化する重要な領域を特定するのに有効であることが証明された。 UEFI Development Kit II (EDK2) はファームウェアアーキテクチャを形成する上で重要な役割を果たしている。 ファームウェア分析用に特別に設計されたオープンソースツールの不足は、適応可能で革新的なソリューションの必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-22T12:29:28Z)
• UEFI Vulnerability Signature Generation using Static and Symbolic Analysis [2.6111533042510673]
  我々は,Static Analysis Guided Symbolic Execution (STASE) と呼ばれる手法を導入する。 STASEは、両方の分析アプローチを統合して、その強みを活用し、弱点を最小限にする。 TianocoreのEDKIIでは、先日報告されたPixieFail脆弱性と13の新たな脆弱性を検出し、9つ中5つの脆弱性シグネチャを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T18:08:49Z)
• A Survey of Unikernel Security: Insights and Trends from a Quantitative Analysis [0.0]
  本研究では、TF-IDFを用いた定量的手法を用いて、ユニカーネル研究文献におけるセキュリティ議論の焦点の分析を行う。 メモリ保護拡張とデータ実行防止は最も頻度の低いトピックであり、SGXは最も頻繁なトピックであった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T00:51:12Z)
• JITScanner: Just-in-Time Executable Page Check in the Linux Operating System [6.725792100548271]
  JITScannerはLoadable Kernel Module (LKM)上に構築されたLinux指向パッケージとして開発されている。 スケーラブルなマルチプロセッサ/コア技術を使用してLKMと効率的に通信するユーザレベルのコンポーネントを統合する。 JITScannerによるマルウェア検出の有効性と、通常のランタイムシナリオにおける最小限の侵入が広くテストされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T17:00:08Z)
• FoC: Figure out the Cryptographic Functions in Stripped Binaries with LLMs [54.27040631527217]
  削除されたバイナリの暗号関数を抽出するFoCと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 まず、自然言語における暗号関数のセマンティクスを要約するために、バイナリ大言語モデル(FoC-BinLLM)を構築した。 次に、FoC-BinLLM上にバイナリコード類似モデル(FoC-Sim)を構築し、変更に敏感な表現を作成し、データベース内の未知の暗号関数の類似実装を検索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T09:45:33Z)
• Cross-Domain Few-Shot Object Detection via Enhanced Open-Set Object Detector [72.05791402494727]
  本稿では,CD-FSODを用いたクロスドメイン小ショット検出法について検討する。 最小限のラベル付き例で、新しいドメインのための正確なオブジェクト検出器を開発することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T15:25:32Z)
• SoK: Security Below the OS -- A Security Analysis of UEFI [27.91463285974765]
  本研究では,UEFI関連の脆弱性を悪用するための,UEFIを標的とした攻撃のスペクトルと概念実証(PoC)について検討する。 我々は, UEFI攻撃の文脈において, MITRE ATT&CKライクな分類法, テクニック, サブ技術について述べる。 本稿では,UEFIの複雑さを明らかにするとともに,サイバーセキュリティコミュニティに,この重要コンポーネントのセキュリティを強化するために必要な知識を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T08:45:39Z)
• Analysis of the Memorization and Generalization Capabilities of AI Agents: Are Continual Learners Robust? [91.682459306359]
  連続学習(CL)では、AIエージェントが動的環境下で非定常データストリームから学習する。 本稿では,過去の知識を維持しつつ,動的環境への堅牢な一般化を実現するための新しいCLフレームワークを提案する。 提案フレームワークの一般化と記憶性能を理論的に解析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T21:00:01Z)
• DRSM: De-Randomized Smoothing on Malware Classifier Providing Certified Robustness [58.23214712926585]
  我々は,マルウェア検出領域の非ランダム化スムース化技術を再設計し,DRSM(De-Randomized Smoothed MalConv)を開発した。 具体的には,実行可能ファイルの局所構造を最大に保ちながら,逆数バイトの影響を確実に抑制するウィンドウアブレーション方式を提案する。 私たちは、マルウェア実行ファイルの静的検出という領域で、認証された堅牢性を提供する最初の人です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T17:25:22Z)
• Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
  大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。 我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。 我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:09:31Z)
• Adversarial EXEmples: A Survey and Experimental Evaluation of Practical Attacks on Machine Learning for Windows Malware Detection [67.53296659361598]
  EXEmplesは、比較的少ない入力バイトを摂動することで、機械学習に基づく検出をバイパスすることができる。 我々は、機械学習モデルに対する過去の攻撃を包含し、一般化するだけでなく、3つの新たな攻撃を含む統一フレームワークを開発する。 これらの攻撃はFull DOS、Extended、Shiftと呼ばれ、DOSヘッダをそれぞれ操作し、拡張し、第1セクションの内容を変更することで、敵のペイロードを注入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-17T07:16:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。