札幌市SaaSビジネス研究会 2009/11/12 http://www.sapporo-it-pro.jp/AttachedFile.aspx?id=66&c=0

1. SaaS/クラウドコンピューティングでの
オープンソース活用とセキュリティ
オープンソース活用
＠札幌市SaaSビジネス研究会
2009/11/12
産業技術総合研究所
情報セキュリティ研究センター
須崎有康
Kuniyasu Suzaki

2. Who am I?
• 独立行政法人 産業技術総合研究所
情報セキュリティ研究センター
（秋葉原サイト）主任研究員
• 1CD Linux であるKNOPPIX日本語版を2002年よ
り保守管理
• 最近はInternetから起動できるOSや仮想計算機を
使ったセキュリティ強化の研究開発に従事。クラウド
コンピューティングがモバイル環境にも適用できる
技術を目指している。

3. Cloud Computingとは
• フリー百科事典『ウィキペディ（Wikipedia）』
– クラウドコンピューティング（英：cloud computing）とは、
ネットワーク、特にインターネットをベースとしたコン
ピュータの利用形態である。ユーザーはコンピュータ
処理をネットワーク経由で、サービスとして利用する。

4. 本日の話題
• クラウドコンピューティングとは？
• SaaS/クラウドコンピューティングで必要なもの
– オープンソース
• ハードウェアのコストは激減。如何にソフトウェアのサー
ビスを低価格で構築するか。
– セキュリティ
• ユーザがSaaS/クラウドコンピューティング利用するため
の確認項目
• まとめ

5. Cloud Computingのサーバクライアント
は単純ではない
• 80->90年、メインフレームからクラスタ・サーバへ
• クラウドでは
– 1対1ではない (ここがcloudy?)
• Who? どのマシンが何台で処理しているのか
– 自律的にスケーラブルな分散処理技術
» 物理的なマシンを単純拡張可能し、ソフトウェアで制御
» 例：Google File System, MapReduce, BigTable
• Where? どこで処理しているか
– ネットワーク遅延を隠すため、地理的にサーバを分散/多重化
– クライアントとリモート処理のシームレス化
» こちら側も単純ではない。
• When?いつ更新するのか
– Queryの応答は即座だが、データの更新はシステムの状況による。
» ミッションクリティカルな処理には向かない？

6. クラウドコンピューティングの流れ
• クラウドコンピューティングへ
– 分散化 distributed computing (規模拡大、横展開)
– 仮想化 virtual computing (サーバ集約)
– 自動化 autonomics computing
– 無人化 unattended computing (労働集約)
• 集約(consolidate)が進む
– サーバ全体としてはデータ多重化し障害に強くするが、各
ノードで同一データ利用の無駄は排除(重複除外)する。
• ハードディスクイメージ： Content Address Storage
• メモリイメージLinux KSM, Xen Difference Engine, Xen Satori

7. 規模の世界
• 米サン・マイクロシステムズのCTO（最高技術責任者）グレッ
グ・パパドポラス氏
– 「世界は5台のコンピュータだけしか必要としていない。1つはグーグル。
もう1つはヤフー。それにアマゾン、マイクロソフトのlive.com、セールス
フォース、イーベイあたりを加えれば、もうほかに地球上にコンピュータ
など不要になるだろう。」
• ＵＳＡの2009年デスクトップ・サーバの出荷予想は ２９０万台
– 年間サーバ出荷台数に占めるGoogle比率は11%
– Googleのダレスのデータセンターのサーバは６４万台。
– Googleのデータセンターは全米中に５か所存在

8. 規模のコスト比率
Technology Cost in medium- Cost in very large Ratio
sized datacenter datacenter
(≒ 1000 servers) (≒50,000)
Network $95 per $13 per 7.1
Mbit/sec/month Mbit/sec/month
Storage $2.20 per $0.40 per 5.7
GByte / month GByte / month
Administration ≒ 140 Servers / >1000 Servers / 7.1
Administrator Administrator
Berkeley RAD Labのレポートより
• ソフトウェアはオープンソース
– ライセンス料なし

9. クラウドコンピューティングの分類
SaaS PaaS IaaS
アプリケーション
(会計ソフトなど) アプリはユーザ
が記述
プログラミングAPI
OS/ミドルウェアを
OS OS
ユーザが選択
仮想マシン・ 仮想マシン・ 仮想マシン・
ハードウェア ハードウェア ハードウェア
XaaS (X as a Service)
ユーザに提供する
I : Infrastructure インターフェース
P : Platform
S : Software

10. Cloud Computing Player
User
Supplier Service on Cloud
JP 郵便
SaaS
JTBトリポリ
PaaS
IaaS

11. Cloud Computing Player
相互が強くなることでWinWin User
Supplier Service on Cloud
JP 郵便
SaaS
JTBトリポリ
PaaS
IaaS
Interoperabilityによる圧力

12. オープンソース
• OS: Linux
• 仮想化: Xen, KVM
• ストレージ：Hadoop
– HDFS (Hadoop Distributed File System)
• Eucalyptus
– Amazon EC2と互換なオープンソースソフトウェア。
ElapsticFoxから利用可能。

13. OSS Cloud構成例
VMはダイナミックに変更
ユーザからは見えない
ハードは多量にある
障害時には動的に変更
VMは動的に変更
ユーザからは見えない
Middleware
OpenLDAP Cloud Manager
Apache, Zabbix
OpenSSO (Eucalyptus)
MySQL Service Service
OS Primary OS GuestOS GuestOS
(Linux) (Linux) (Linux) (Windows)
Virtual Machine Monitor (Xen, KVM)
hardware Hardware (X86/X86_64)

14. Eucalyptus
• カリフォルニア大学サンタバーバラ校（UCSB）が中心となって開発したプロジェ
クト
• Eucalyptus Systemsというベンチャー企業を創出
• Amazon EC2/S3互換
– プライベート型社内クラウドの配備とテストを行うことができる。
EucalyptusはCloud Computing
Cloud Controller 環境構築を可能にするが負荷分
散や対障害対策は不十分であり、
Xabbixなどで対処する必要あり。
Cluster Controller
Node Controller
Xen あるいはKVMの仮想マシン(VM)を利用
同一OSを起動するとVMのメモリで共通部分が多い。

15. VMメモリの共有(deduplication重複除外)
• 同一のメモリ内容をVM間で共有することでホスト
OSの実メモリ使用量を減らす。
– XenのDifferential Engine, Satori
– KVMはLinux SKM (Kernel Samepage Merging)
Referred from “Difference Engine: Harnessing Memory
Redundancy in Virtual Machines[OSDI08]”
セキュリティは？

16. Hadoop
• Doug Cutting氏(元Yahoo! Inc.,現 Cloudera)によって進められているApache
のTopProject
• Hadoopの構成要素
– HDFS（Hadoop Distributed File System）
• 大量のデータを大量のマシンで安全に保存するための分散ファイルシステム
• 同じファイルを異なるマシンに重複して持たせることで、一部のマシンが故障してもファイ
ルが失われない（冗長化）。
– Hadoop MapReduce Framework
• 大規模なデータを大量のマシンで並列に処理するための分散計算フレームワーク
台規模データ処理
Map Reduce
Map Reduce
Map Reduce
データの分解抽出 データの集約計算

17. さて、クライアントは
stupidでよいのか？

18. クライアントはstupidでよいのか？
• クライアントの計算能力は必要
– 応答性を要する処理はクライアント側
– 例えばGoogle Street View, Google EarthはかなりCPU性能
を要求する。

19. クライアントは何もする必要がないのか？
• PCはRich Clientになる (Intel)
– http://download.intel.com/it/pdf/Better_Together_RichClientsPCs_and_CloudComputing.pdf
• Cloud Computingを提供する会社でクライアント強化
– OS: Google Android, ChromeOS

20. Moka5のLivePC
クライアントホスティング
• OSイメージを配信
– クライアント側ではインストールせずに仮想マシン(VMWare)で実行。
OSイメージはUSBで持ち運び可能。
• クライアント・サーバのシームレス化

21. Internet仮想ディスク
(我々のアプローチ)
• 膨大なクライアントPC台数
2006年 2007年
台数(*1,000) 239,211 271,180
• Gartner世界パソコン市場出荷台数
– 廉価PCの出現で更に加速
– ハードディスクにはほぼ同一のOSイメージがコピーされている。
• 同一コンテンツが1GBとして、271PBのコピー。
• OSが異なっても共有分がある。また、updateでは前回のイ
メージとの共通部分が多い。
– CAS(Content Addressable Storage)を使って総容量を減らす。

22. CASとは
• ブロック内容による間接アドレッシングを行うストレージ管
理技術
• 基本的アイデアはPlan9のVenti [FAST’02]と同じ
• ハッシュ値によるブロック管理
– 同一コンテンツのブロックは同一ハッシュ値で管理(重複除外
deduplication)される。0クリアされたブロックの総容量を削減できる。
• ハッシュの衝突困難性を利用し、ブロックは追加のみ。古いイメージにも
戻ることができ、永続アーカイブとして利用可能。
CAS Storage Archive
Indexing
File System 重複
専用
Address SHA-1
Protocol 0000000-0003FFF 4ad36ffe8…
0004000-0007FFF 974daf34a…
read 8000 0008000-000BFFF 2d34ff3e1…
000C000-000FFFF 974daf34a… 新しいSHA-1で追加
… … Indexの書換え

23. Internet仮想ディスク
(仮想ディスクからの起動とサーバの管理)
old disks old disks
OS Suppliers
(update timely)
ディスクのバージョン管理技術を開発する
(仮想ディスク LBCAS)
Internet
Virtual Disk
KVM QEMU
Users
Try OS without
Virtual Machine Real Machine
installation

24. ブロックファイル作成と
ネットワーク透過仮想ディスク
HTTP Server (original) Client A
VM
Block Device
Mapping Table and
block files
4KB Page map01.idx
4ad36ffe8…
ext2 256KB 974daf34a…
… 2d34ff3e1…
3310012a… On Demand
… Download
… …
…
…

25. Internet仮想ディスクからのOS起動
• ハードディスクをキャッシュとし
て使う
• 必要なディスクイメージはサー
バからオンデマンドで取得
• CAS: Contents Addressable
Storage の技術でキャッシュを
管理
– SHA-1による改ざん防止
• 実計算機・仮想計算機でOS
起動

26. 運用 http://openlab.jp/oscircular
• Xen, KVMで起動可能なUbuntuイメージ提供
– 毎週アップデート
• 他のCPU対応
– HTTP-FUSE PS3 Linux
• PlayStation3(Cell) 対応のLinux (Ubuntu, Debian GNU/Linux)をHTTP-FUSE
を使ってInternet起動できる。
• PlayStation3のブートローダkboot を活用して、カーネルをHTTP経由で取得・
起動するため、HDインストールやCDが一切不要。

27. Application Streamingに適用
(今後の展開)
• 新しいソフトウェア流通方式
– クライアントもオープンソース
• 仮想ディスクを割り当てるのみ。
– アプリケーションはインストールなし。常に最新。
• 脆弱性のあるアプリケーションはサーバで更新対応。
• 手元のクライアントは必要最低限。
– 手元のソフトウェアを少なくすることで脆弱性の問題を抑
制する。
• 課金
– サービス提供、脆弱性管理

28. セキュリティは？

29. Cloud Computingのセキュリティ
• SaaSの普及に伴ってセキュリティガイドラインが出来ているところ。
– 経済産業省 SaaS 向けSLA ガイドライン平成20年1月21日
• http://www.meti.go.jp/press/20080121004/03_guide_line_set.pdf
– 総務省 ASP・SaaS における情報セキュリティ対策ガイドライン平成20年 1月30日
• http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/2008/pdf/080130_3_bt3.pdf
– アイデンティティ管理技術の標準化調査研究成果報告書 平成21年 3月 情報技術
標準化研究センター
• http://www.jsa.or.jp/stdz/instac/syoukai/H19_houkoku/h19annual-report/02_02.pdf
• IaaSでは更に多くの課題がある。
– 対障害、セキュリティ、プライバーなどに分類の難しい問題も多い。
– セキュリティはもっと弱いところを攻撃されるのですべて項目を網羅する必要
あるが、Cloud Computingでは項目が多い。

30. セキュリティの課題
• 各種のレポートおよび公募課題から抽出
– Berkeley RAD Labのレポート 提供側
• “Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing”
– Cloud Security Alliance (CSA)
– 経済産業省「クラウドコンピューティングセキュリティ技
術研究開発」公募
利用側
– Cloud Computing Incident Database
• この他、NISTレポートやGartnerレポートなどあり。

31. Berkeley RAD Labのレポート
“Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing”
http://www.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2009/EECS-2009-28.pdf
• Top 10 Obstacles to and Opportunities for Growth of Cloud Computing.
1. Availability of Service
複数のクラウドプロバイダを使い障害対策（サービス時間、ネットワーク経路）すること。DDOS攻撃に対
処すること。
2. Data Lock-In
APIの標準化をすること。ベンダの囲い込みを避け、移行を可能にすること。
3. Data Confidentiality and Auditability
秘匿性と監査能力を確保すること。
4. Data Transfer Bottlenecks
データ送信量を考慮すること。FedExでの物理ディスク配送は安い。
5. Performance Unpredictability
VMを介したホスティングは応答性、安定性に問題あり。
6. Scalable Storage
ストレージの各種技術を組みわせて使うこと。
7. Bugs in Large Distributed Systems
分散した仮想マシンのためのデバッグ手法を開発すること。
8. Scaling Quickly
Auto-Scalerを開発すること。
9. Reputation Fate Sharing
Trusted email のようなreputation-guarding services を提供すること。
10. Software Licensing
Pay-for-use ライセンスを浸透させること。

32. Cloud Security Alliance (CSA)
• 設立：2008年12月
– 18社、Novell, Macafee, TrendMicroなど
– 残念ながらクラウド主要プレーヤーが入っていない。
• Security Guidance for Critical Areas of Focus
in Cloud Computing を2009.4に公開
– http://www.cloudsecurityalliance.org/csaguide.pdf
• 15のセキュリティ課題

33. CSA の15課題
クラウドのアーキテクチャ領域
1. クラウドコンピューティングのアーキテクチャ
クラウドの統制・管理
2. 統制とリクス（プロバイダのリスク管理体制）
3. 法務・契約（利用者の法環境の差、契約上の留意事項）
4. 電子的証拠開示
5. コンプライアンスと監査
6. 情報のライフサイクル管理
7. 移植性と相互運用性
クラウドの運用
8. 通常のセキュリティ、ビジネスコミュニティと災害復旧
9. データーセンターオペレーション
10. インシデントレスポンス、通知、回復
11. アプリケーションセキュリティ
12. 暗号と鍵管理
13. アイデンティとアクセス管理
14. ストレージ（相互隔離、廃棄管理）
15. 仮想化（相互隔離）

34. 経済産業省 新世代情報セキュリティ研究開発事業
（クラウドコンピューティングセキュリティ技術研究開発）
• http://www.meti.go.jp/information/downloadfiles/c90710b01j.pdf
【制度的課題】
• コンプライアンス（個人情報保護法・不正競争防止法等の国内法制度との関連、機器の所
在地・運営主体等が国をまたいでいる場合の問題）
• 内部統制対応（IT アウトソーシングとして統制対象に含まれる）
• 標準化すべき事項（データ形式、アクセスAPI）
• クラウド事業者の寡占化の可能性と弊害
【技術的課題】
• 仮想化技術（仮想インスタンスから物理プラットフォームへの干渉を検出・停止）
• ユーザ認証（CSP:Cryptographic Service Providerの利用、登録、抹消、委譲、不正検出）
• モニタリング（ユーザによるモニタリングを可能とする）
• ウェブアプリケーション（認証・認可連携システムとの連携）
• マルウェア対策（ユーザに影響を与えずにボット、ワームの検知・駆除）
【運用的課題】
• 事業継続性（ユーザサイドと事業者サイドにおけるデータ移行の方法）
• 暗号鍵管理（誰が管理するか、Key Recovery）
• ぜい弱性対応（稼働中のシステムに悪影響を与えずに行う）
• インシデント対応（デジタルフォレンジック、ディスカバリ）
• 既存システムからクラウド環境への安全な移行計画
• クラウド環境中の特権が一人に集中しない運用管理モデル

35. Cloud Computing Incident Database
• http://wiki.cloudcommunity.org
– このHPは既にない
インシデントの種類と深刻度
深刻 高 中 低 通知
セキュリティ 3
データ消失 3
サービス停止・遅延 3 3 1 4 1
中間者攻撃
セッションハイジャック
なりすまし
Google 1時間 パフォーマンス低下
Amazon 8時間 大容量顧客データ消失 EC2: 長いFWのルール
認証サーバ過負荷

36. セキュリティ要件
サービス 内容 セキュリティ要件
SaaS アプリケーション提供。 完全性、機密性、サーバ認証、個人認証
Application Streaming クライアント機器認証
も含む。 DDoS攻撃対策
(J-SaaS, Salesforce
CRM)
PaaS アプリケーション実行用 完全性、機密性、サーバ認証、個人認証
のAPIを提供 クライアント機器認証
(Force.comプラットフォ DDoS攻撃対策
ーム、Google App
Engine)
IaaS 顧客OSを仮想マシンで サーバ側が提供するセキュリティとプライバシー要件
ホスティング。 • 顧客のOS・アプリケーションのセキュリティ管理
(Amazon EC2) 脆弱性対応、ログ管理、フォレンジックス対応
• 仮想マシン間のIsolation保障
仮想マシンのsharing 技術から漏洩防止
• ホスティングのための暗号化技術
機密を保ったまま暗号化データを処理する技術
• 海外ホスティング問題
各国の法律対応。利用できる特許、輸出規制など
IPアドレスの海外ホスティング問題 (IPアドレ
スで国が判別できない)

37. 課題
• 個々の項目ごとに課題を取り上げる
– 可用性
– インターオペラビリティ
– データ保護
– 暗号
– インシデント発見・解析
– 機器認証
– 法制度対応
– 認証制度

38. 可用性
• 主なクラウドインフラは可用性をSLA (Service Level
Agreement)として提示
– 多くの海外パブリッククラウドによる可用性は99.9%
– つまり１年のうち、8.76時間停止してもよい？
• インターネット: 93.2-99.6%（Dahlin‘03)
• 通常の電話: 99.99%
• 911 (米国の119番): 99.994% (18000回に１不良)
• 通常の電話: 99.99% (年間停止約53分)
• Airlines (‘02): 1 in 161,000 accidents; 99.9993%
• 日本のユーザ企業が要求する情報システムの可用性が適
合するか？
• 局所的な災害に対してはクラウドの方が有利
• 可用性によりクラウドと既存システムを使い分け

39. インターオペラビリティ
• ユーザがクラウドコンピューティングのベン
ダーを移行できるか。
– IaaSでは可能
• Amazon EC2互換のサービスがある。(Eucalyptus)
– PaaSではロックイン問題あり
• PaaSのインターフェースはAPIなので各インフラ毎に
書きなおす必要あり。
– SaaSではデータの移行
• アプリケーションのデータ形式に依存

40. データ保護
• ユーザに意識されず、データはサーバで共有される。
– 同一マシンで処理されるばかりでなく、ハードディスイメージ
やメモリイメージをVM間で共有することで効率を上げるよう
になっている。
• 情報漏洩
– サーバが集約されるに従って情報が漏洩する恐れが増える。
• CSS’09 EC2での仮想マシン間での情報漏洩の報告。
• 分離(Isolation)が重要
– 仮想マシンのセキュリティポリシーによって利害関係がある
VMが同時に動くことを禁じる。
• XenのXSM (Xen Security Module)

41. 暗号
• データの機密性を守るため暗号は必須
– しかし、ユーザとCloud管理者で機密が必ずしも一致しない
• ユーザのVMをCloud Computingでホスティングするが、
すべて暗号化されてしまうと、管理者が検証できない
– OSの各種設定、脆弱性検出
• 機密を保ったまま暗号化データを処理する技術
– privacy homomorphism 準同型暗号）（別名fully
homomorphic encryption 完全準同型暗号）
– IBMの研究者によって公開鍵方式で暗号化されたデータを復
号せずに機密性を維持したまま処理できる手法が開発
(2009/6/25)
• http://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/27840.wss

42. インシデント発見・解析
• VM introspection
– OSへの攻撃はOS自体が信用できない
– 仮想マシンを通してOSの状態を監視する。
• 仮想マシンモニタは小さく、高信頼である。
• Digital Forensic
– 不正アクセスや機密情報漏洩などコンピュータに
関する犯罪や法的紛争が生じた際に、原因究明
や捜査に必要な機器やデータ、電子的記録を収
集・分析し、その法的な証拠性を明らかにする
– Live Forensic

43. 機器認証
• 機器認証の低下
– 銀行のATM → コンビニATM → 携帯 → PC
• PC ではTCG (Trusted Computing Group)が規格策定した
TPMチップがある。最近のPCではほぼ搭載されているが実質
的な利用がされていない
– Trusted Computing の普及が不十分
• BIOSおよびOSの対応が不十分
– 第三者認証サービス(Attestation Server)がない
• Trusted Computingでは機器認証ばかりでなく、起動時から実
行されるソフトウェアのログを保持することで、その脆弱性を
Attestation Serverに問い合わせ、サービス提供の有無を制御
できる
– Platform Trust Service

44. PTS (Platform Trust Services)
ディストリビュータ
完全性情報の登録
ホワイトリスト
Runtime RM
O/Sイメージ
の配信 構成検証TTP
完全性情報
データベース
検証
PTS
起動 Integrity Report (server)
脆弱性情報
データベース
Verification
Result Privacy CA
ユーザ TPM
Platform RM
RM: Reference Manifest
CVE/mitre,
OVAL/mitre,
NVD/NIST
公的脆弱性情報データベース

45. 法制度対応
• プライバシー法の対応
– EUのデータ保護指令、USの Safe Harbor
• IT運用に関する法制度
– FISMA: Federal Information Security Management Act （連邦情報セ
キュリティマネジメント法)
• 各連邦政府機関に対して、情報および情報システムのセキュリティを強化する
ためのプログラムを開発、文書化、実践することを義務付け
– SOX(上場企業会計改革および投資家保護法)
• 企業は内部統制の内容、問題があった場合の対応などを明確化・文書化 . IT
の開発・運用プロセスが厳格に行われていることを保証しなくてはならない
– SAS70監査
• アウトソーシングサービスなどの受託業務にかかわる内部統制について評価
する監査人の業務に関する基準として、米国公認会計士協会（AICPA）が定
めたもの

46. 認証制度
• 既存の内部業務のアウトソーシング利用ための基準
• セキュリティ分類 機密性レベルIまたはII では、アウトソーシ
ングする場合には委託先業者が「ISO/IEC 17799 または
ISMS」（現在はISO/IEC 27001)の資格を有していること
• ISO IEC 27001
– 情報セキュリティマネジメントに対する第三者適合性評価制度
• PLAN(計画)⇒DO実行)⇒CHECK(確認)⇒ACT(対策改善)
というPDCAサイクルの仕組みをまわしていくことで、会社全体のセキュ
リティレベル・業務レベルの改善
– 2005年10月に発行(国内ではJIS Q 27001として2005年5月に発行)
– 国別登録数日本はNo.1 http://www.iso27001certificates.com

47. Japan 3273 France 12 Peru 3
ISO IEC India
UK
477
401
Netherlands
Saudi Arabia
12
12
Vietnam
Belgium
3
2
331 11 2
27001 Taiwan
China
Germany
205
120
Pakistan
Singapore
Norway
11
10
Isle of Man
Kazakhstan
Morocco
2
2
• 公開分は日本
Korea 102 Russian Federation 10 Portugal 2
USA 95 Slovenia 10 Ukraine 2
がトップ
Czech Republic 82 Sweden 9 Argentina 1
Hungary 65 Slovakia 8 Armenia 1
Italy 57 Bahrain 6 Bangladesh 1
Poland 40 Indonesia 6 Belarus 1
Spain 37 Kuwait 6 Bosnia Herzegovina 1
Austria 31 Switzerland 6 Denmark 1
Number of Certificates Per Country Hong Kong 31 Canada 5 Kyrgyzstan 1
Australia 29 Colombia 5 Lebanon 1
Ireland 29 Croatia 5 Lithuania 1
Mexico 28 South Africa 5 Luxembourg 1
Malaysia 26 Sri Lanka 5 Macedonia 1
Brazil 23 Bulgaria 4 Mauritius 1
Greece 22 Qatar 4 Moldova 1
Turkey 21 Chile 3 New Zealand 1
Thailand 20 Egypt 3 Sudan 1
UAE 18 Gibraltar 3 Uruguay 1
Romania 16 Iran 3 Yemen 1
Philippines 15 Macau 3
Iceland 13 Oman 3 Total 5822

48. 今後の動向 (キワモノ的なTopic)
• 規模による新たなコンピューティング
– エラー忘却型コンピューティング
– 自動修復パッチ生成

49. エラー忘却型コンピューティング
（Failure-oblivious computing）
• 厳密な実行ではなく、大規模化・複雑化に耐える方向に。
– Martin Rinard (MIT)らが2004年に提唱した概念。何らかのエ
ラーが発生しても，プログラムの処理を停止せず，エラーを無
視して処理を継続する。
– 現在の情報システムは，ACID，原子性（Atomicity），一貫性
（Consistency），独立性（Isolation），耐久性（Durability），という
特性を満たすが、エラー忘却型コンピューティングは，ACID特
性を無視する。
– 楽天技術研究所の森正弥所長のコメント
• 「エラー忘却型コンピューティングは，データの完全性や保全性を犠牲にしてで
も，分散処理の大規模化や高速化を実現しようとする考え方だ。このような考え
方を，世界で初めて大規模に実用化した点が，Googleと他社の最大の差だろ
う」
• http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20081031/318297/

50. 自動修復パッチ生成
• 通常の修正パッチは問題発覚後、平均28日後[Symantech Report 06]
– 台規模クラウドでは問題
• 攻撃されたソフトウェア(アプリケーション)に対して自動的に修復
するパッチを作成する ClearView [SOSP09] by MIT
– ソースコード不要。バイナリから自動生成。
– Windows XP (SP2/SP3)への攻撃から防御できた。
• DARPAで雇用した攻撃者はパッチが自動生成できた。
– ツール（オープンソース）
– Daikon：Dynamic Invariant detection toolを利用
• プログラムの実行履歴から不変情報(invariant)を自動的に検出する。不変情報
のパターンマッチングを行うツールとを組み合わせる事でプログラム自動生成
ができる。
• http://groups.csail.mit.edu/pag/daikon/ ソースあり
– dynamoRIO：Runtime Introspection and Optimizationをプログラム操作
に利用
• http://groups.csail.mit.edu/cag/dynamorio/ ソースあり
– 生成されたパッチは複数クライアント上でtrial&Errorで評価。

51. まとめ
• Cloud Computingはサーバのみならず、クラ
イアントでもオープンソースを多用
– ビジネスモデルのパラダイムシフト
• セキュリティはより複雑
– 確立した技術はまだない。逆に規模展開では敵
わないのでサービスに適合したセキュリティはビ
ジネスチャンス