Claude AIが複数のSAML実装で認証バイパスの脆弱性を発見

AnthropicのClaude CodeをAI支援による脆弱性リサーチパイプラインに活用したところ、複数のSAML実装において重大な脆弱性が発見されました。

Hacking& Cracking

Oblique SecurityのCTOを務めるセキュリティ研究者Eric Chiang氏の調査により、複数のオープンソースSAML製品にわたって、完全な認証バイパス、署名検証の欠陥、情報漏えいのリスク、任意ログアウトの問題、サービス拒否（DoS）状態が発見されました。

Claude AIが認証バイパスの脆弱性を発見

Chiang氏の研究は、SAMLに長年存在する複雑さ、特にXML Digital Signature（XML電子署名）に関連する問題に焦点を当てています。多くのSAML実装では、異なるコンポーネントがXMLを異なる方法でパースまたは正規化することで不具合が生じ、攻撃者はアプリケーションが誤って暗号学的に検証済みと判断してしまうデータを操作できてしまいます。

Chiang氏はAnthropicのCyber Verification Programに参加した後、Claude Opusを使用したマルチエージェント環境を構築しました。既知の脆弱性を再現するようモデルに指示する代わりに、脅威モデルを与え、対象のコードベースの中から異常なXML処理や署名処理の挙動を探索させる方式を採用しました。

このワークフローは2つの段階で構成されています。

• 危険性のあるパーサー、正規化、XML処理の挙動を特定する「ガジェット」フェーズ
• 確認済みのガジェットを組み合わせ、エンドツーエンドの概念実証（PoC）エクスプロイトを構築する「所見」フェーズ

中間的な調査結果はJSONLレコードとして保存され、これによりパイプラインは有望な手がかりの優先順位付け、重複作業の排除、コストのかかるエクスプロイト検証の前に無関係な問題を除外することが可能になりました。

特に注目すべき発見の一つが、Node.jsのxml-cryptoエコシステムにおけるXML処理命令の扱いです。正規化の際に生じる差異により、OneUptimeではメールアドレスが途中で切り詰められるという事象が起こりました。特別に細工されたXMLによって、署名済みのSAML NameIDが後続のアプリケーションロジックによって誤って解釈されてしまう可能性があるのです。

発見された認証バイパス

Chiang氏は4つのプロジェクトで完全な認証バイパスを報告しました。

署名ラッピング攻撃は一般に、署名ライブラリが検証するXML要素と、アプリケーションコードが実際に処理するXML要素との間に生じるあいまいさを悪用します。

攻撃者が一つのアサーションについては有効な署名を維持しつつ、アプリケーションには別の悪意あるアサーションを処理させることができれば、「誰にでもなりすましてログインできる」という事態を招きかねません。

Authentikで見つかった不具合は、8人の独立した研究者が同時に同じ問題を報告していたことから、さらに大きな注目を集めました。この事実は、AIツールがセキュリティコミュニティ内での脆弱性発見を加速させている可能性を浮き彫りにしています。

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認証関連の欠陥に加えて、この調査ではサービス拒否（DoS）攻撃に対する重大な脆弱性も特定されました。Goのxmldsigライブラリでは、署名検証時の二次的なメモリ割り当ての問題に対する修正が行われました。

一方、JavaScriptのxmldomにも同様のメモリ割り当てに関する懸念が報告されており、Node.jsベースのSAMLライブラリに影響を及ぼすとされています。

また、Python製のSAMLパッケージでも、libxmlsec1経由での危険なXML署名変換が許容されていることが判明しました。これにはXSLTベースの変換も含まれ、未認証のリクエストから極めて巨大なドキュメントを生成できてしまう可能性があります。

これらの発見結果は、開発者に対する根強い警告を改めて裏付けるものです。独自のSAML実装を作ることは避けるべきです。より新しく堅牢化された署名検証APIを採用し、厳格な要素選択を実装し、変換処理の許可リストを使用し、パーサーに制限を課し、十分にサポートされているIDライブラリを維持しているプロジェクトほど、XML署名の混同やリソース枯渇攻撃に対して強い防御力を持っています。

Chiang氏は、AIは研究者がプロトコルの前提条件を大規模かつ体系的にテストする助けとなる一方で、すでに手一杯となっているオープンソースのメンテナーたちの報告対応の負担をさらに増大させる可能性もある、と結論付けています。

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