Anthropic社のClaude Opusを活用したAI支援型調査パイプラインにより、複数のオープンソースSAML実装に存在する新たな重大な脆弱性群が明らかになりました。
Eric Chiang氏がまとめたこの調査では、完全な認証バイパス、XML署名検証の弱点、情報漏えいのリスク、任意ログオフの欠陥、そしてサービス拒否（DoS）状態を引き起こす問題が発見されました。
SAMLは今なおセキュアな実装が難しいプロトコルです。これはXMLデジタル署名に依存しているためで、署名検証ライブラリと利用側のアプリケーションが同じXML文書を異なる方法で解析・正規化してしまうと、セキュリティ上の問題が生じる可能性があります。
こうしたケースでは、攻撃者が制御するコンテンツがあたかも暗号学的に検証済みであるかのように、アプリケーションが誤って受け入れてしまうことがあります。Chiang氏は、Anthropic社のCyber Verification Programへの参加後、マルチエージェント環境を構築しました。
Chiang氏はClaudeに既知の特定の欠陥を探させるのではなく、脅威モデルを与えたうえで、対象コードベース内のXML処理・パース・署名検証における異常な挙動をシステム自身に調査させました。
このプロセスでは、まず危険な正規化処理や変換処理といった悪用可能性のある「ガジェット」を探索し、次に確認済みの発見事項を連鎖させて概念実証（PoC）エクスプロイトの構築を試みました。
中間結果はJSONL形式のレコードとして保持され、コストのかかるエクスプロイト検証に進む前に、有望な手がかりの優先順位付けや重複排除、無関係な問題のフィルタリングに利用されました。
注目すべき発見の一つが、Node.jsのxml-cryptoエコシステムに影響するものです。この調査では、正規化処理におけるXML処理命令の扱いに関する差異が特定されました。
この差異は、OneUptimeにおけるメール切り詰め（トランケーション）のシナリオの一因となりました。特殊に細工されたXMLによって、署名済みSAMLのNameIDが、後続の処理ロジックと署名検証コンポーネントとで異なる形に解釈されてしまう可能性があったのです。
Chiang氏の報告によると、Authentik、litesaml/lightsaml、OneUptime、そしてJavaのsaml-clientにおいて、完全な認証バイパスが確認されました。Authentikでは、SAMLのNameID内へのコメントインジェクションによってID値が切り詰められ、アカウントのなりすましが可能になるというもので、CVE-2026-57580として追跡されています。
litesaml/lightsamlの問題はCVE-2026-63182として追跡されており、SAMLレスポンスの署名ラッピングに関する欠陥が関係していました。OneUptimeとJavaのsaml-clientも、同様のSAMLレスポンス署名ラッピングの弱点の影響を受けていました。
署名ラッピング攻撃は、暗号ライブラリが検証したXML要素と、後にアプリケーションコードが処理する要素との間に生じる危険な不一致を悪用するものです。
攻撃者は正規のアサーションに対する有効な署名を保持したまま、アプリケーションを別の悪意あるアサーションへと誘導することができます。影響を受けるID認証フローでは、この状態が「誰にでもなりすましてログインできる」という認証バイパスを引き起こす可能性があります。
Authentikでの発見は特に注目を集めました。というのも、8名の独立した研究者が同一の欠陥をほぼ同時期に開示していたと伝えられているからです。
この重複は、AI支援型ツールが、巧妙に隠されてはいるものの再現性のある実装上の弱点の発見を、大幅に加速させ得ることを示しています。
今回の調査では、XML署名処理におけるサービス拒否（DoS）の露出も発見されました。GoのXml署名ライブラリxmldsigは、署名検証時に発生する二次的なメモリ割り当ての問題に対する修正が施されました。
JavaScriptのxmldomも、Nodeベースのアプリケーションに影響し得る同様のメモリ割り当ての懸念があると報告されています。またPython製のSAMLパッケージ群も、libxmlsec1を通じて危険なXML署名変換を許してしまうことが判明しました。これには、未認証のXMLを極めて巨大な文書へと膨張させ得るXSLT変換も含まれます。
こうした発見結果は、組織が独自のSAML実装を構築することを避け、積極的にメンテナンスされているID認証ソフトウェアに頼るべきである理由を裏付けるものです。
SAMLをサポートせざるを得ないチームは、厳格な要素選択の徹底、堅牢化された署名検証APIの利用、許可するXML変換の制限、パーサーのリソース制限の適用、そして署名ラッピングや正規化に関する不整合のテストを実施すべきです。
Chiang氏の今回の調査は、従来の手作業による監査では対応しきれない規模で、複雑なプロトコルの前提条件を体系的に検証する上でAIが研究者の助けとなり得ることを示しています。
同時にこれは、オープンソースのメンテナンスを担う人々にとって新たな課題の高まりも意味しています。今後、AIによって生成・加速された脆弱性報告が大幅に増加する事態に直面するかもしれません。
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翻訳元: https://cyberpress.org/claude-ai-finds-full-authentication-bypasses/
