TEDxMidAtlantic
Avi Rubin: All your devices can be hacked
アビ・ルビン：どんな機器もハッキング可能
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ペースメーカーもハッキングされる？TEDxMidAtlantic にて、アビ･ルビンはハッカーがどのように車やスマートフォン、医療機器に侵入するか説明し、ハッキングの可能性が一層高くなった世界における危険について警告します。
(TEDxMidAtlanticにて収録）
Avi Rubin - Computer security expert
Avi Rubin is a professor of computer science and director of the Health and Medical Security Lab at Johns Hopkins University. His research is focused on the security of electronic records -- including medical and voting records. Full bio
Avi Rubin is a professor of computer science and director of the Health and Medical Security Lab at Johns Hopkins University. His research is focused on the security of electronic records -- including medical and voting records. Full bio
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00:12
I'm a computer science professor,
0
588
3031
私はコンピューター科学の教授で
00:15
and my area of expertise is
1
3619
2313
私の専門は
00:17
computer and information security.
2
5932
2199
コンピューターと情報セキュリティーです
00:20
When I was in graduate school,
3
8131
2320
私が大学院にいたとき
00:22
I had the opportunity to overhear my grandmother
4
10451
2601
祖母が彼女の友達の一人に
00:25
describing to one of her fellow senior citizens
5
13052
4134
私の仕事について
00:29
what I did for a living.
6
17186
2369
説明しているのを聞きました
00:31
Apparently, I was in charge of making sure that
7
19555
3562
彼女の説明によると私の仕事は 大学で
00:35
no one stole the computers from the university. (Laughter)
8
23117
3900
コンピューターの盗難を防止することだそうです（笑い）
00:39
And, you know, that's a perfectly reasonable thing
9
27017
2744
彼女がこのように考えてしまうのは当然です
00:41
for her to think, because I told her I was working
10
29761
1920
なぜなら以前 私が働いている分野は
00:43
in computer security,
11
31681
1507
コンピュータセキュリティだと彼女に言ったからです
00:45
and it was interesting to get her perspective.
12
33188
3597
彼女の視点は興味深いものでした
00:48
But that's not the most ridiculous thing I've ever heard
13
36785
2617
しかし私の仕事については
00:51
anyone say about my work.
14
39402
2017
もっとおかしな話がありました
00:53
The most ridiculous thing I ever heard is,
15
41419
2284
私が聞いた一番おかしな話はこれです
00:55
I was at a dinner party, and a woman heard
16
43703
3134
ディナーパーティーの席で ある女性が
00:58
that I work in computer security,
17
46837
1783
私がコンピューターセキュリティーの分野で
01:00
and she asked me if -- she said her computer had been
18
48620
3517
働いていると知って質問してきました
もしコンピューターがウィルスに感染したら
もしコンピューターがウィルスに感染したら
01:04
infected by a virus, and she was very concerned that she
19
52137
3436
それによって彼女も病気になるのか
01:07
might get sick from it, that she could get this virus. (Laughter)
20
55573
3951
彼女もウィルスに感染するのではないかと
心配していました（笑い)
心配していました（笑い)
01:11
And I'm not a doctor, but I reassured her
21
59524
2943
私は医者ではないですが
01:14
that it was very, very unlikely that this would happen,
22
62467
3144
その起こる可能性とても低いでしょうし
01:17
but if she felt more comfortable, she could be free to use
23
65611
2801
もし心配なら コンピューターを使う時
01:20
latex gloves when she was on the computer,
24
68412
1848
ラテックスの手袋をはめれば安心でしょう
と説明しました
と説明しました
01:22
and there would be no harm whatsoever in that.
25
70260
3392
まったく害はありませんからね
01:25
I'm going to get back to this notion of being able to get
26
73652
2507
コンピューターからウィルスに感染するという話を
01:28
a virus from your computer, in a serious way.
27
76159
3508
真面目に考えてみましょう
01:31
What I'm going to talk to you about today
28
79667
1640
今日ここで皆さんにお話したいのは
01:33
are some hacks, some real world cyberattacks that people
29
81307
4846
ハッキング 現実のサイバー攻撃についてです
01:38
in my community, the academic research community,
30
86153
2554
私が属する学術研究のコミュニティで
01:40
have performed, which I don't think
31
88707
2794
実際に実現したハッキングですが
01:43
most people know about,
32
91501
1208
ほとんどの方はご存じないと思います
01:44
and I think they're very interesting and scary,
33
92709
3028
とても興味深く また恐ろしい実験であり
01:47
and this talk is kind of a greatest hits
34
95737
2441
学術セキュリティーのコミュニティの中で
01:50
of the academic security community's hacks.
35
98178
2991
一番話題になったハッキングの数々です
01:53
None of the work is my work. It's all work
36
101169
1987
紹介する成果のいずれも私自身の研究ではなく
01:55
that my colleagues have done, and I actually asked them
37
103156
2174
私の同僚の研究で スライドを彼らに頼み
01:57
for their slides and incorporated them into this talk.
38
105330
2557
このトークに組み入れました
01:59
So the first one I'm going to talk about
39
107887
1742
まず最初に
02:01
are implanted medical devices.
40
109629
2674
インプラント医療機器についてお話します
02:04
Now medical devices have come a long way technologically.
41
112303
3040
現代の医療機器は技術的に大きく進歩してきました
02:07
You can see in 1926 the first pacemaker was invented.
42
115343
3856
1926年に初めてペースメーカーが開発されました
02:11
1960, the first internal pacemaker was implanted,
43
119199
3552
1960年最初のペースメーカーが
体内に植え込まれました
体内に植え込まれました
02:14
hopefully a little smaller than that one that you see there,
44
122751
2552
今ここでお見せしているものよりもう少し小さいものですが
02:17
and the technology has continued to move forward.
45
125303
2968
そして技術はどんどん進歩していきました
02:20
In 2006, we hit an important milestone from the perspective
46
128271
4633
2006年には コンピューターセキュリティーの観点から
02:24
of computer security.
47
132904
3167
重要なマイルストーンに達しました
02:28
And why do I say that?
48
136071
1341
何故だか分かりますか？
02:29
Because that's when implanted devices inside of people
49
137412
2890
人体植え込み式機器が
02:32
started to have networking capabilities.
50
140302
2745
ネットワーク能力を持つようになったのです
02:35
One thing that brings us close to home is we look
51
143047
1880
身近に感じる例として
02:36
at Dick Cheney's device, he had a device that
52
144927
2705
ディック･チェイニー元副大統領が使った機器があります
02:39
pumped blood from an aorta to another part of the heart,
53
147632
3869
大動脈から他の心臓の部分に血液を輸送するポンプですが
02:43
and as you can see at the bottom there,
54
151501
1183
この写真の下部に見えるように
02:44
it was controlled by a computer controller,
55
152684
3009
マイコンによってコントロールされていたのです
02:47
and if you ever thought that software liability
56
155693
2517
ソフトウェアの責任の重要性について考えたことがあれば
02:50
was very important, get one of these inside of you.
57
158210
3589
この機器がみなさんの体の中に入ることを想像してください
02:53
Now what a research team did was they got their hands
58
161799
3695
研究チームはICDと呼ばれるデバイスを
02:57
on what's called an ICD.
59
165494
1420
入手して調べました
02:58
This is a defibrillator, and this is a device
60
166914
2070
これは細動除去機です
03:00
that goes into a person to control their heart rhythm,
61
168984
4336
体内に植え込まれ 心拍を管理する機器で
03:05
and these have saved many lives.
62
173320
2338
このデバイスによって多くの命が救われました
03:07
Well, in order to not have to open up the person
63
175658
2472
機器を再調整したり診断するたびに
03:10
every time you want to reprogram their device
64
178130
2194
人体にメスをいれる必要性を無くすために
03:12
or do some diagnostics on it, they made the thing be able
65
180324
2455
無線で調整できるデバイスを作りました
03:14
to communicate wirelessly, and what this research team did
66
182779
3102
この研究チームがしたことは
03:17
is they reverse engineered the wireless protocol,
67
185881
2610
無線プロトコルをリバースエンジニアリングし
03:20
and they built the device you see pictured here,
68
188491
1872
この小さなアンテナのある機器を作りました
03:22
with a little antenna, that could talk the protocol
69
190363
2760
植え込み医療機器の無線プロトコルを使い
03:25
to the device, and thus control it.
70
193123
4475
制御することができます
03:29
In order to make their experience real -- they were unable
71
197598
2689
実験をより現実的にするために --
03:32
to find any volunteers, and so they went
72
200287
2472
被験者を買って出てくれる人はいなかったので --
03:34
and they got some ground beef and some bacon
73
202759
2144
挽肉とベーコンを使い
03:36
and they wrapped it all up to about the size
74
204903
1788
人体に植え込まれるだろうサイズに
03:38
of a human being's area where the device would go,
75
206691
2798
丸め
03:41
and they stuck the device inside it
76
209489
1454
その中に医療機器を入れ
03:42
to perform their experiment somewhat realistically.
77
210943
3132
実際に近い条件で実験を行いました
03:46
They launched many, many successful attacks.
78
214075
3020
何度も何度も攻撃に成功しました
03:49
One that I'll highlight here is changing the patient's name.
79
217095
3056
例えば 患者さんの名前を書き変えてしまう攻撃があります
03:52
I don't know why you would want to do that,
80
220151
993
そのなことをする意味があるか分かりませんが
03:53
but I sure wouldn't want that done to me.
81
221144
2104
私が患者だったら されたくないことですね
03:55
And they were able to change therapies,
82
223248
2331
攻撃により 治療パターンを変更することもできました
03:57
including disabling the device -- and this is with a real,
83
225579
2495
機器を無効にすることも含めてです
04:00
commercial, off-the-shelf device --
84
228074
1896
市販の商業機器を使って
04:01
simply by performing reverse engineering and sending
85
229970
2046
単にリバースエンジニアリングを使って
04:04
wireless signals to it.
86
232016
2989
無線信号を送るだけで実現できてしまう攻撃です
04:07
There was a piece on NPR that some of these ICDs
87
235005
3580
NPR（米国の公共ラジオ局）の報道がありましたが
04:10
could actually have their performance disrupted
88
238585
2422
イヤホンを近づけるだけで
04:13
simply by holding a pair of headphones onto them.
89
241007
3651
ICDの機能に影響があるというものでした
04:16
Now, wireless and the Internet
90
244658
1409
さて 無線技術やインターネットは
04:18
can improve health care greatly.
91
246067
1652
健康管理を大いに向上させることができます
04:19
There's several examples up on the screen
92
247719
2087
医師が機器の植え込みを検討している
04:21
of situations where doctors are looking to implant devices
93
249806
3107
いくつかの例をスクリーンでお見せしています
04:24
inside of people, and all of these devices now,
94
252913
2865
これらの全ての機器は
04:27
it's standard that they communicate wirelessly,
95
255778
3125
ワイヤレスで通信するのが標準になっています
04:30
and I think this is great,
96
258903
1412
それは素晴しいと思いますが
04:32
but without a full understanding of trustworthy computing,
97
260315
3105
「信頼できるコンピューティング環境」を
十分に理解しないで
十分に理解しないで
04:35
and without understanding what attackers can do
98
263420
2407
悪意のあるハッカーによる攻撃を理解しないで
04:37
and the security risks from the beginning,
99
265827
2147
セキュリティリスクを理解して行わないと
04:39
there's a lot of danger in this.
100
267974
2390
多大な危険を伴います
04:42
Okay, let me shift gears and show you another target.
101
270364
1477
さてもう一段階進んで
別の攻撃のターゲットを見てみましょう
別の攻撃のターゲットを見てみましょう
04:43
I'm going to show you a few different targets like this,
102
271841
2088
いくつかの攻撃のターゲットの例をお見せするのが
04:45
and that's my talk. So we'll look at automobiles.
103
273929
2917
私のトークのテーマです
では車の例についてお話しましょう
では車の例についてお話しましょう
04:48
This is a car, and it has a lot of components,
104
276846
2896
ここに車があります
今日 車にはいろいろな部品
今日 車にはいろいろな部品
04:51
a lot of electronics in it today.
105
279742
1620
電子部品が使われています
04:53
In fact, it's got many, many different computers inside of it,
106
281362
4377
私が大学にいたころよりも もっと多くの
04:57
more Pentiums than my lab did when I was in college,
107
285739
3155
様々なコンピューターが含まれていて
05:00
and they're connected by a wired network.
108
288894
3639
それらは有線ネットワークでつながっています
05:04
There's also a wireless network in the car,
109
292533
3431
無線ネットワークも存在して
05:07
which can be reached from many different ways.
110
295964
3233
色々な方法でアクセスできます
05:11
So there's Bluetooth, there's the FM and XM radio,
111
299197
3701
たとえばブルートゥースやFM及びXMラジオがあり
05:14
there's actually wi-fi, there's sensors in the wheels
112
302898
2820
Wi-Fiもあり タイヤにはセンサーがあり
05:17
that wirelessly communicate the tire pressure
113
305718
2153
無線でタイヤ内の気圧を
05:19
to a controller on board.
114
307871
1806
車載コントローラに通信します
05:21
The modern car is a sophisticated multi-computer device.
115
309677
4918
現代の車は高度なマルチコンピューター機器なのです
05:26
And what happens if somebody wanted to attack this?
116
314595
3322
誰かがこれを攻撃したかったらどうなるのでしょう？
05:29
Well, that's what the researchers
117
317917
1317
今日ここでお話しするのは
05:31
that I'm going to talk about today did.
118
319234
1871
研究チームがしたことです
05:33
They basically stuck an attacker on the wired network
119
321105
2977
彼らは有線ネットワークと
05:36
and on the wireless network.
120
324082
2322
無線ネットワークに攻撃者を繋げました
05:38
Now, they have two areas they can attack.
121
326404
2699
さて攻撃の標的はふたつあります
05:41
One is short-range wireless, where you can actually
122
329103
2038
ひとつは ブルーテゥースやWi-Fiなど
05:43
communicate with the device from nearby,
123
331141
1781
近くの装置によって操作できる
05:44
either through Bluetooth or wi-fi,
124
332922
2137
近距離の無線通信です
05:47
and the other is long-range, where you can communicate
125
335059
2174
もうひとつは 携帯ネットワークや
05:49
with the car through the cellular network,
126
337233
1782
ラジオ局を通して 車と通信する
05:51
or through one of the radio stations.
127
339015
1960
広域のものです
05:52
Think about it. When a car receives a radio signal,
128
340975
3049
車がラジオの電波を受けると
05:56
it's processed by software.
129
344024
2201
ソフトウェアがそれを処理します
05:58
That software has to receive and decode the radio signal,
130
346225
3061
そのソフトウェアはラジオの電波を受け解読し
06:01
and then figure out what to do with it,
131
349286
1119
それからどうすればいいか判断します
06:02
even if it's just music that it needs to play on the radio,
132
350405
3024
ラジオから流れる音楽でさえ
06:05
and that software that does that decoding,
133
353429
2268
ソフトウェアが解読しているのです
06:07
if it has any bugs in it, could create a vulnerability
134
355697
3093
ソフトウェアにバグがあったら
脆弱性を生み出し
脆弱性を生み出し
06:10
for somebody to hack the car.
135
358790
3035
その車が誰かにハックされる
可能性があるということです
可能性があるということです
06:13
The way that the researchers did this work is,
136
361825
2952
研究チームが実験した方法はこうです
06:16
they read the software in the computer chips
137
364777
4223
車載コンピューターのチップに書き込まれた
06:21
that were in the car, and then they used sophisticated
138
369000
3193
ソフトウェアを読み取り
06:24
reverse engineering tools
139
372193
1414
高度なリバースエンジニアリングツールを用いて
06:25
to figure out what that software did,
140
373607
2055
ソフトウェアの機能を解読しました
06:27
and then they found vulnerabilities in that software,
141
375662
3041
そしてソフトウェア上の脆弱性を見つけ
06:30
and then they built exploits to exploit those.
142
378703
3346
その脆弱性を突く攻撃を作りました
06:34
They actually carried out their attack in real life.
143
382049
2382
実際の車を使って攻撃をやってみました
06:36
They bought two cars, and I guess
144
384431
1350
彼らは２台の車を買いました
06:37
they have better budgets than I do.
145
385781
2918
きっと私より予算があったのでしょう
06:40
The first threat model was to see what someone could do
146
388699
2590
最初の脅威モデルでは
06:43
if an attacker actually got access
147
391289
2144
もし攻撃者が
車内のネットワークにアクセスできた場合
車内のネットワークにアクセスできた場合
06:45
to the internal network on the car.
148
393433
2053
何ができるかを試しました
06:47
Okay, so think of that as, someone gets to go to your car,
149
395486
2603
さあ 誰かが皆さんの車に入り込み
06:50
they get to mess around with it, and then they leave,
150
398089
2904
何かを仕掛けて行った状況を想像してみてください
06:52
and now, what kind of trouble are you in?
151
400993
2368
どんな問題が起こりえるでしょうか？
06:55
The other threat model is that they contact you
152
403361
2792
もうひとつの脅威モデルでは
06:58
in real time over one of the wireless networks
153
406153
2457
携帯電話のような無線通信で
07:00
like the cellular, or something like that,
154
408610
2055
リアルタイムに通信が行われ
07:02
never having actually gotten physical access to your car.
155
410665
4000
車とは物理的接触がない場合です
07:06
This is what their setup looks like for the first model,
156
414665
2824
最初のケース つまり車への物理的なアクセス
07:09
where you get to have access to the car.
157
417489
1683
がある場合にはこんな感じです
07:11
They put a laptop, and they connected to the diagnostic unit
158
419172
3387
ノートパソコンを持ち込み
車内のネットワーク上の診断ユニットに侵入し
車内のネットワーク上の診断ユニットに侵入し
07:14
on the in-car network, and they did all kinds of silly things,
159
422559
2939
いろいろ下らないことをしました
07:17
like here's a picture of the speedometer
160
425498
2783
例えば 駐車中なのに速度計に時速140マイルを
07:20
showing 140 miles an hour when the car's in park.
161
428281
2816
表示させるというようなことです
07:23
Once you have control of the car's computers,
162
431097
2373
車のコンピューターを制覇すれば
07:25
you can do anything.
163
433470
919
何でもできるのです
07:26
Now you might say, "Okay, that's silly."
164
434389
1616
さて皆さん｢まったく意味がない｣と思うかもしれません
07:28
Well, what if you make the car always say
165
436005
1659
でももし車がいつも実際に走っている速度より
07:29
it's going 20 miles an hour slower than it's actually going?
166
437664
2741
時速20マイル遅く表示されていたらどうなるでしょう?
07:32
You might produce a lot of speeding tickets.
167
440405
2542
速度違反チケットを
溜め込む羽目になるでしょう
溜め込む羽目になるでしょう
07:34
Then they went out to an abandoned airstrip with two cars,
168
442947
3856
それから2台の車
追いかけられる車と追跡用の車を
追いかけられる車と追跡用の車を
07:38
the target victim car and the chase car,
169
446803
2745
廃滑走路で走らせ
07:41
and they launched a bunch of other attacks.
170
449548
2746
様々な攻撃を試しました
07:44
One of the things they were able to do from the chase car
171
452294
2766
追跡車ができたひとつのことは
07:47
is apply the brakes on the other car,
172
455060
1974
コンピューターに侵入するだけで
07:49
simply by hacking the computer.
173
457034
1560
もう一台の車のブレーキを 操作できたのです
07:50
They were able to disable the brakes.
174
458594
2431
ブレーキの作動を止めることもできました
07:53
They also were able to install malware that wouldn't kick in
175
461025
3178
また 時速20マイル以上で走るまで
07:56
and wouldn't trigger until the car was doing something like
176
464203
2425
起動しないマルウェアを
07:58
going over 20 miles an hour, or something like that.
177
466628
3746
仕掛けることもできました
08:02
The results are astonishing, and when they gave this talk,
178
470374
2758
結果は驚くべきものであり
08:05
even though they gave this talk at a conference
179
473132
1716
カンファレンスで彼らがこの発表を行った際に
08:06
to a bunch of computer security researchers,
180
474848
1726
聴衆はセキュリティの専門家であるのにも関わらず
08:08
everybody was gasping.
181
476574
1700
みんなを唖然とさせました
08:10
They were able to take over a bunch of critical computers
182
478274
3699
彼らは 重要な車載コンピュータを
乗っ取ることに成功しました
乗っ取ることに成功しました
08:13
inside the car: the brakes computer, the lighting computer,
183
481973
3761
ブレーキを制御するコンピューター
ライトを制御するコンピューター
ライトを制御するコンピューター
08:17
the engine, the dash, the radio, etc.,
184
485734
2827
エンジン ダッシュボード
ラジオを制御するコンピューター などなど
ラジオを制御するコンピューター などなど
08:20
and they were able to perform these on real commercial
185
488561
2293
そしてこれらの攻撃は
彼らが購入した市販車で行われたものであり
彼らが購入した市販車で行われたものであり
08:22
cars that they purchased using the radio network.
186
490854
3027
彼らは 無線ネットワークを用いて
08:25
They were able to compromise every single one of the
187
493881
3003
車のすべての無線機能のひとつひとつを
08:28
pieces of software that controlled every single one
188
496884
2466
コントロールするすべてのソフトウェアを
08:31
of the wireless capabilities of the car.
189
499350
3015
乗っ取ることに成功したのです
08:34
All of these were implemented successfully.
190
502365
2513
すべての攻撃の実装に成功しました
08:36
How would you steal a car in this model?
191
504878
2352
この場合 攻撃者はどうやって車を盗むと思いますか？
08:39
Well, you compromise the car by a buffer overflow
192
507230
3680
車に攻撃を仕掛け
08:42
of vulnerability in the software, something like that.
193
510910
2527
バッファーオーバーフローの脆弱性を突くのです
08:45
You use the GPS in the car to locate it.
194
513437
2203
車の位置を確認するのにGPSを使います
08:47
You remotely unlock the doors through the computer
195
515640
2195
ドアを制御するコンピュータを遠隔操作で操り
ロックを解除します
ロックを解除します
08:49
that controls that, start the engine, bypass anti-theft,
196
517835
3138
そしてエンジンを始動し
盗難防止を回避し
盗難防止を回避し
08:52
and you've got yourself a car.
197
520973
1668
そうやって車を盗む訳です
08:54
Surveillance was really interesting.
198
522641
2487
車載の監視システムも興味深いものでした
08:57
The authors of the study have a video where they show
199
525128
3209
この論文の著者は 車を乗っ取り
09:00
themselves taking over a car and then turning on
200
528337
2549
車載のマイクのスイッチを入れ
09:02
the microphone in the car, and listening in on the car
201
530886
2761
車の中の会話を盗聴し
09:05
while tracking it via GPS on a map,
202
533647
3351
同時にGPSを用いて地図で追跡をしている
ビデオを録画しました
ビデオを録画しました
09:08
and so that's something that the drivers of the car
203
536998
1713
それでも運転手は何が起こっているのか
09:10
would never know was happening.
204
538711
2168
知る由もありませんでした
09:12
Am I scaring you yet?
205
540879
2134
怖くなりましたか?
09:15
I've got a few more of these interesting ones.
206
543013
1943
もう少し面白い例をお見せしましょう
09:16
These are ones where I went to a conference,
207
544956
1833
私があるカンファレンスに参加した時に知り
09:18
and my mind was just blown, and I said,
208
546789
1933
とてつもなく驚愕して
09:20
"I have to share this with other people."
209
548722
1826
『この話を皆に知らせなければ』と思ったほどの話です
09:22
This was Fabian Monrose's lab
210
550548
1623
これは北カリフォルニア大学の
09:24
at the University of North Carolina, and what they did was
211
552171
3456
ファビアン・モンローズの研究所で行われたことですが
09:27
something intuitive once you see it,
212
555627
2075
彼らの研究は一旦わかると直感的なものですが
09:29
but kind of surprising.
213
557702
1714
でも意外なものです
09:31
They videotaped people on a bus,
214
559416
2259
彼らはバスに乗っている人々を録画し
09:33
and then they post-processed the video.
215
561675
2840
それからビデオを後処理を施しました
09:36
What you see here in number one is a
216
564515
2463
最初に見えるのは
09:38
reflection in somebody's glasses of the smartphone
217
566978
4383
携帯電話で文字を入力している様子が
09:43
that they're typing in.
218
571361
1425
誰かの眼鏡に反射しています
09:44
They wrote software to stabilize --
219
572786
1975
振動を補正するソフトウェアにより
09:46
even though they were on a bus
220
574761
1365
バスの中の録画であるのに関わらず
09:48
and maybe someone's holding their phone at an angle --
221
576126
3211
携帯電話を斜めに持っていても
09:51
to stabilize the phone, process it, and
222
579337
2370
安定して画像を補足し 処理を施します
09:53
you may know on your smartphone, when you type
223
581707
1885
スマートフォンでパスワードを入力するときに
09:55
a password, the keys pop out a little bit, and they were able
224
583592
2939
文字が飛び出してして表示されるのをご存知でしょうか
09:58
to use that to reconstruct what the person was typing,
225
586531
2840
これを利用して タイプしている文字を再現するのです
10:01
and had a language model for detecting typing.
226
589371
4321
そして入力している文字を推測する言語モデルもあります
10:05
What was interesting is, by videotaping on a bus,
227
593692
2335
ここで興味深いことは
10:08
they were able to produce exactly what people
228
596027
2129
バス内を録画したことによって
10:10
on their smartphones were typing,
229
598156
2151
人々が携帯電話で何をタイプしたか
正確に再現することができ
正確に再現することができ
10:12
and then they had a surprising result, which is that
230
600307
2260
意外だったのは
10:14
their software had not only done it for their target,
231
602567
2764
このソフトウェアが特定のターゲットのみならず
10:17
but other people who accidentally happened
232
605331
1403
映像にたまたま写った人々に対しても
10:18
to be in the picture, they were able to produce
233
606734
2086
その人が何を書いていたか
再現できたことです
再現できたことです
10:20
what those people had been typing, and that was kind of
234
608820
2727
それはソフトウェアがした
10:23
an accidental artifact of what their software was doing.
235
611547
3617
偶然の産物でした
10:27
I'll show you two more. One is P25 radios.
236
615164
4303
あと２つの例をお見せします
ひとつはP25ラジオです
ひとつはP25ラジオです
10:31
P25 radios are used by law enforcement
237
619467
2800
P25ラジオは警察や
10:34
and all kinds of government agencies
238
622267
3407
あらゆる種類の政府組織 および
10:37
and people in combat to communicate,
239
625674
1736
戦闘員などが連絡するのに使われています
10:39
and there's an encryption option on these phones.
240
627410
2833
P25 電話機には暗号オプションがあります
10:42
This is what the phone looks like. It's not really a phone.
241
630243
2728
その電話はこんな風で 電話機のようには見えません
10:44
It's more of a two-way radio.
242
632971
1206
トランシーバーといったほうがいいでしょう
10:46
Motorola makes the most widely used one, and you can see
243
634177
3322
モトローラが一番普及している機種で
10:49
that they're used by Secret Service, they're used in combat,
244
637499
2649
秘密情報機関や 戦闘で使われています
10:52
it's a very, very common standard in the U.S. and elsewhere.
245
640148
3102
アメリカや他国でも一般的な規格です
10:55
So one question the researchers asked themselves is,
246
643250
2305
セキュリティ研究者が自問したことは
10:57
could you block this thing, right?
247
645555
2704
これをジャムできるかということです
11:00
Could you run a denial-of-service,
248
648259
1583
ファースト・レスポンダー（第一次応答者）
11:01
because these are first responders?
249
649842
1824
に対してサービス拒否攻撃を仕掛けることができるか？
11:03
So, would a terrorist organization want to black out the
250
651666
1801
テロ組織が 緊急事態に警察と消防署との
11:05
ability of police and fire to communicate at an emergency?
251
653467
4488
連絡網を阻止できるのではないか?
11:09
They found that there's this GirlTech device used for texting
252
657955
3072
彼らは P25と全く同じ周波で作動する
11:13
that happens to operate at the same exact frequency
253
661027
2718
GirlTech社のチャット機器に目をつけ
11:15
as the P25, and they built what they called
254
663745
2271
マイ・ファースト・ジャマー（初めての妨害機）
11:18
My First Jammer. (Laughter)
255
666016
4334
と呼ばれるものを作りました (笑い)
11:22
If you look closely at this device,
256
670350
2378
この機器をもっとよく見てみると
11:24
it's got a switch for encryption or cleartext.
257
672728
3630
暗号通信とクリアテキスト（平文）の切り替えをする
スイッチがあります
スイッチがあります
11:28
Let me advance the slide, and now I'll go back.
258
676358
3050
スライドをもう進めて また戻します
11:31
You see the difference?
259
679408
2547
違いがわかりますか?
11:33
This is plain text. This is encrypted.
260
681955
2557
これは暗号化されていない状態
これは暗号化されている状態です
これは暗号化されている状態です
11:36
There's one little dot that shows up on the screen,
261
684512
2557
スクリーンに見える小さな点があります
11:39
and one little tiny turn of the switch.
262
687069
2085
カチッとスイッチを入れるだけで切り替わります
11:41
And so the researchers asked themselves, "I wonder how
263
689154
1904
調査チームは自問しました
『とても危険で重要で貴重な
『とても危険で重要で貴重な
11:43
many times very secure, important, sensitive conversations
264
691058
4257
会話がこの双方向無線電話で行われ
11:47
are happening on these two-way radios where they forget
265
695315
1623
暗号化するのを忘れたり
暗号化しなかったのに気づかなかったことが
暗号化しなかったのに気づかなかったことが
11:48
to encrypt and they don't notice that they didn't encrypt?"
266
696938
2910
どのぐらいの頻度であるのだろうか?』 と
11:51
So they bought a scanner. These are perfectly legal
267
699848
3339
そこで 彼らはスキャナーを購入しました
完全に合法な機器で
完全に合法な機器で
11:55
and they run at the frequency of the P25,
268
703187
3458
P25が利用する周波を探索しました
11:58
and what they did is they hopped around frequencies
269
706645
1767
色々な周波数をホップし
12:00
and they wrote software to listen in.
270
708412
2510
会話をピックアップするソフトウェアを書きました
12:02
If they found encrypted communication, they stayed
271
710922
2634
暗号化された通信が見つかると
12:05
on that channel and they wrote down, that's a channel
272
713556
1686
そのチャンネルにとどまり
12:07
that these people communicate in,
273
715242
1788
警察機関が通信する
12:09
these law enforcement agencies,
274
717030
1622
チャンネルだと記録しました
12:10
and they went to 20 metropolitan areas and listened in
275
718652
3391
また同じことを20箇所の都市部で行い
12:14
on conversations that were happening at those frequencies.
276
722043
3475
同じ周波で行われている会話を聞きとりました
12:17
They found that in every metropolitan area,
277
725518
3239
そして全ての都市部で
12:20
they would capture over 20 minutes a day
278
728757
2154
一日20分以上の
12:22
of cleartext communication.
279
730911
2375
暗号化されていない通信を傍受しました
12:25
And what kind of things were people talking about?
280
733286
2000
どの様なことが話されていたのでしょう?
12:27
Well, they found the names and information
281
735286
1484
情報提供者の名前やその他の情報
12:28
about confidential informants. They found information
282
736770
2852
がありました
12:31
that was being recorded in wiretaps,
283
739622
2202
また盗聴器に録音された会話および
12:33
a bunch of crimes that were being discussed,
284
741824
2710
取りざたされている犯罪に関する
12:36
sensitive information.
285
744534
1162
様々な機密な情報が含まれていました
12:37
It was mostly law enforcement and criminal.
286
745696
3363
ほとんどが警察の取り締まりおよび犯罪に関するものでした
12:41
They went and reported this to the law enforcement
287
749059
1834
彼らは得られた情報を匿名化した後に
12:42
agencies, after anonymizing it,
288
750893
2023
警察にこの事実を知らせました
12:44
and the vulnerability here is simply the user interface
289
752916
3000
脆弱性は単純にユーザインタフェースが
12:47
wasn't good enough. If you're talking
290
755916
1394
機能的でなかったということです
12:49
about something really secure and sensitive, it should
291
757310
2816
危険で機密なことについて話すときには
12:52
be really clear to you that this conversation is encrypted.
292
760126
3293
会話が暗号化されているという事実が
利用者に明確でなくてはなりません
利用者に明確でなくてはなりません
12:55
That one's pretty easy to fix.
293
763419
1886
これは簡単に改良できますね
12:57
The last one I thought was really, really cool,
294
765305
1669
最後にお見せする例はとてもクールです
12:58
and I just had to show it to you, it's probably not something
295
766974
2813
どうしてもお見せしたかったものです
13:01
that you're going to lose sleep over
296
769787
1005
車やペースメーカーの例みたいに
13:02
like the cars or the defibrillators,
297
770792
1791
心配で眠れなくなるようなものではありませんが
13:04
but it's stealing keystrokes.
298
772583
3023
キーボード入力の盗聴についてです
13:07
Now, we've all looked at smartphones upside down.
299
775606
2747
スマートフォンを詳しく見たことがあると思います
13:10
Every security expert wants to hack a smartphone,
300
778353
2190
セキュリティー専門家は皆スマートフォンのハッキングが
大好きです
大好きです
13:12
and we tend to look at the USB port, the GPS for tracking,
301
780543
4612
今までは USB ポートや位置追跡のための GPS
13:17
the camera, the microphone, but no one up till this point
302
785155
3208
カメラやマイクなどに注目しがちでしたが
13:20
had looked at the accelerometer.
303
788363
1580
誰も加速度計には目を向けませんでした
13:21
The accelerometer is the thing that determines
304
789943
1647
加速度計はスマートフォンの
13:23
the vertical orientation of the smartphone.
305
791590
3494
垂直方向を計測します
13:27
And so they had a simple setup.
306
795084
1417
彼らは簡単な実験をしました
13:28
They put a smartphone next to a keyboard,
307
796501
2758
スマートフォンをキーボードの横に置き
13:31
and they had people type, and then their goal was
308
799259
2712
人々にキーボードで入力してもらい 最終的には
13:33
to use the vibrations that were created by typing
309
801971
2856
タイプすることによって起きる振動をつかって
13:36
to measure the change in the accelerometer reading
310
804827
4240
加速度計を読み解明することにより
13:41
to determine what the person had been typing.
311
809067
3176
何をタイプしているか解明しようと試みました
13:44
Now, when they tried this on an iPhone 3GS,
312
812243
2576
まず iPhone 3GS で試してみたところ
13:46
this is a graph of the perturbations that were created
313
814819
2769
タイプをすることによって起きた振動で得られた
13:49
by the typing, and you can see that it's very difficult
314
817588
3241
グラフがこれです 見ての通り
13:52
to tell when somebody was typing or what they were typing,
315
820829
3078
タイプしているか否か
またどのキーをタイプしているのかまったく分かりません
またどのキーをタイプしているのかまったく分かりません
13:55
but the iPhone 4 greatly improved the accelerometer,
316
823907
3090
しかし iPhone 4 では 加速度計がものすごく改善され
13:58
and so the same measurement
317
826997
3480
同じ測定で
14:02
produced this graph.
318
830477
1832
このようなグラフが得られました
14:04
Now that gave you a lot of information while someone
319
832309
2486
これで 被験者がタイピングをしている時の
14:06
was typing, and what they did then is used advanced
320
834795
3241
豊富な情報を得ることができきます
14:10
artificial intelligence techniques called machine learning
321
838036
3007
機械学習とい人工知能のテクニックを使い
14:13
to have a training phase,
322
841043
1431
学習フェーズを設けました
14:14
and so they got most likely grad students
323
842474
2236
おそらく大学院生にお願いして
14:16
to type in a whole lot of things, and to learn,
324
844710
3789
さまざまな文をタイピングにより入力してもらい
14:20
to have the system use the machine learning tools that
325
848499
2768
学習機能を持つシステムは
14:23
were available to learn what it is that the people were typing
326
851267
2863
どの文字をタイプしているかが分かり
14:26
and to match that up
327
854130
2827
同時にそれを
14:28
with the measurements in the accelerometer.
328
856957
2477
加速度計と照合します
14:31
And then there's the attack phase, where you get
329
859434
1635
そして攻撃を試すフェーズでは
14:33
somebody to type something in, you don't know what it was,
330
861069
2811
誰かに文をタイピングしてもらい
14:35
but you use your model that you created
331
863880
1297
学習フェーズで構築したモデルを使い
14:37
in the training phase to figure out what they were typing.
332
865177
3442
どの文字がタイプされているのか解明しようとします
14:40
They had pretty good success. This is an article from the USA Today.
333
868619
3484
彼らはなかなかの成功を収めました
ここに USA Today の記事があります
ここに USA Today の記事があります
14:44
They typed in, "The Illinois Supreme Court has ruled
334
872103
2609
『イリノイの最高裁判所は
14:46
that Rahm Emanuel is eligible to run for Mayor of Chicago"
335
874712
2962
ラフ・エマヌエルがシカゴ市長選に出馬
14:49
— see, I tied it in to the last talk —
336
877674
1354
する資格があるとという審判を下し
14:51
"and ordered him to stay on the ballot."
337
879028
2118
そして投票用紙に彼の名前を残すように命じた』
14:53
Now, the system is interesting, because it produced
338
881146
2771
さてこのシステムのおもしろいところは
14:55
"Illinois Supreme" and then it wasn't sure.
339
883917
2886
"Illinois Supreme" （イリノイ最高）まで再現しまして
迷ってしまったことです
迷ってしまったことです
14:58
The model produced a bunch of options,
340
886803
1950
このモデルは様々な選択肢を出します
15:00
and this is the beauty of some of the A.I. techniques,
341
888753
2709
人工知能技術の美点でもありますが
15:03
is that computers are good at some things,
342
891462
2250
コンピューターはある作業には長けていて
15:05
humans are good at other things,
343
893712
1534
人間は別のことに長けている
15:07
take the best of both and let the humans solve this one.
344
895246
1931
長点を取り合わせて この部分は人間にやらせます
15:09
Don't waste computer cycles.
345
897177
1382
コンピューターの計算時間を無駄にしないで
15:10
A human's not going to think it's the Supreme might.
346
898559
2136
人間は正解が "Supreme might" （最高権力）
だとは思いません
だとは思いません
15:12
It's the Supreme Court, right?
347
900695
1740
正しいのは "Supreme Court" （最高裁判所）ですよね？
15:14
And so, together we're able to reproduce typing
348
902435
2530
コンピュータと協力し合い
加速度計で測定したことだけで
加速度計で測定したことだけで
15:16
simply by measuring the accelerometer.
349
904965
2949
タイプで何を打ったか
再現することができるのです
再現することができるのです
15:19
Why does this matter? Well, in the Android platform,
350
907914
3502
これがなぜ重要なのでしょうか？
例えばアンドロイド開発環境では
例えばアンドロイド開発環境では
15:23
for example, the developers have a manifest
351
911416
4133
開発者は使用する全てのマイク等のデバイス
15:27
where every device on there, the microphone, etc.,
352
915564
2584
を登録する
15:30
has to register if you're going to use it
353
918148
1956
マニフェストを作成しなくてはなりません
15:32
so that hackers can't take over it,
354
920104
2316
ハッカーによる乗っ取りを防止するためです
15:34
but nobody controls the accelerometer.
355
922420
3108
しかし加速度計はコントロールされていません
15:37
So what's the point? You can leave your iPhone next to
356
925528
2216
これは何を意味するでしょうか？
iPhone を誰かのキーボードの横に置いて
iPhone を誰かのキーボードの横に置いて
15:39
someone's keyboard, and just leave the room,
357
927744
2106
部屋を出て行くと
15:41
and then later recover what they did,
358
929850
1639
マイクを使わなくても
15:43
even without using the microphone.
359
931489
1711
後で何をタイプしたか再現できるということです
15:45
If someone is able to put malware on your iPhone,
360
933200
2174
もしあなたの iPhone にマルウェアが仕掛けられたら
15:47
they could then maybe get the typing that you do
361
935374
2848
キーボードの横に iPhone を置く度に
15:50
whenever you put your iPhone next to your keyboard.
362
938222
2321
あなたがタイプしたことを
彼らが盗むことができるかもしれません
彼らが盗むことができるかもしれません
15:52
There's several other notable attacks that unfortunately
363
940543
2271
他にも有名な攻撃の例がありますが
15:54
I don't have time to go into, but the one that I wanted
364
942814
2131
残念ながら時間がありません
15:56
to point out was a group from the University of Michigan
365
944945
2277
最後にひとつだけお見せしたいのは
ミシガン大学のグループが
ミシガン大学のグループが
15:59
which was able to take voting machines,
366
947222
2441
ニュージャージーの投票で使われる予定だった
16:01
the Sequoia AVC Edge DREs that
367
949663
2498
廊下に置き去りにされた
16:04
were going to be used in New Jersey in the election
368
952161
1555
セコイア直接記録電子投票機に
16:05
that were left in a hallway, and put Pac-Man on it.
369
953716
2161
パックマンをインストールしたことです
16:07
So they ran the Pac-Man game.
370
955877
3623
あのパックマンゲームを動かしたのです
16:11
What does this all mean?
371
959500
1747
これは何を意味するでしょうか？
16:13
Well, I think that society tends to adopt technology
372
961247
3647
社会は実に早く技術に順応します
16:16
really quickly. I love the next coolest gadget.
373
964894
2824
みな最新のガジェットが大好きです
16:19
But it's very important, and these researchers are showing,
374
967718
2614
しかしお見せした研究から分かるように
16:22
that the developers of these things
375
970332
1360
これらの技術を開発する人々は
16:23
need to take security into account from the very beginning,
376
971692
2865
一番最初からセキュリティーを考慮する必要があり
16:26
and need to realize that they may have a threat model,
377
974557
2785
脅威モデルを定義したとしても
16:29
but the attackers may not be nice enough
378
977342
2462
それでも攻撃者はたぶん
16:31
to limit themselves to that threat model,
379
979804
1777
脅威モデルの枠組み内に留まるほど優しくないので
16:33
and so you need to think outside of the box.
380
981581
2537
より自由な思考が要求されます
16:36
What we can do is be aware
381
984118
1578
我々ができることは理解することです
16:37
that devices can be compromised,
382
985696
2479
機器は乗っ取ることは必ず可能であり
16:40
and anything that has software in it
383
988175
1699
ソフトウェアがあるものは必ず脆弱生がある
16:41
is going to be vulnerable. It's going to have bugs.
384
989874
2649
バグがある という事実を理解することです
16:44
Thank you very much. (Applause)
385
992523
3497
ありがとうございました
(拍手)
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Avi Rubin - Computer security expertAvi Rubin is a professor of computer science and director of the Health and Medical Security Lab at Johns Hopkins University. His research is focused on the security of electronic records -- including medical and voting records.
Why you should listen
Along with running the Health and Medical Security Lab, Avi Rubin is also the technical director of the JHU Information Security Institute. From 1997 to 2002, Avi was a researcher in AT&T’s Secure Systems Department, where he focused on cryptography and network security. He is also the founder of Harbor Labs, which provides expert testimony and review in legal cases related to high tech security. Avi has authored several books related to electronic security, including Brave New Ballot, published in 2006.
Avi Rubin | Speaker | TED.com