ソフトウェアセキュリティにおける正確なSBOMの重要性

ソフトウェア供給チェーンのセキュリティは、ユーザーと開発者の両方にとって大きな問題だよね。最近の出来事は、ソフトウェアが侵害されたときの影響がどれほど深刻かを示してる。主要な問題の一つは、オープンソースコンポーネントの使用。多くの現代的なソフトウェアアプリケーションがこれに依存してる。これを助けるために、ソフトウェア部品をわかりやすくチェックしやすくするためにソフトウェアビルオブマテリアルズ（SBOM）が導入されたんだ。

SBOMは役立つけど、自分たちの問題もある。SBOMを生成するツールは、ソフトウェアのパーツやそれらのつながりを特定する時にミスを犯すことが多い。これが、不完全または間違った情報をソフトウェア供給チェーンに関して引き起こすことがあるんだ。

これで重要な質問が浮上する：「これらの欠点がセキュリティツールの脆弱性を見つける能力にどう影響するの？」この記事では、SBOM生成ツールの効果を調査して、ソフトウェア部品や依存関係をより良く特定することを目指す新しいソリューションを紹介するよ。

#SBOMの必要性

SBOMを使う理由はいろいろある。まず、開発者や企業に自分たちのソフトウェアに何が含まれているかを正確にわからせることができるってこと。これによって知られている脆弱性や問題をすぐに見つけられる。さらに、明確なSBOMがあれば、ソフトウェアライセンスやコンプライアンスチェックの管理も良くなって、セキュリティの問題を見つけて対処しやすくなるんだ。

SBOMは、自動ツールによって作成されていて、一般的なフォーマットとしては、ソフトウェアパッケージデータ交換（SPDX）、CycloneDX、ソフトウェア識別（SWID）などがあるよ。これらのツールは、ソフトウェアコンポーネントに関するデータを集めて、使われているソフトウェアの全体像を作り上げる。

でも、SBOMを作成するツールは、あんまりうまくいかないことが多い。多くはコンポーネントを特定する際にミスをして、不正確または不完全なSBOMを提供しちゃう。これが、セキュリティツールを使った効果的な脆弱性スキャンを妨げることになる。

#現在の課題

オープンソースコードへの依存が、さらにリスクを加えてる。最近の研究によると、ほとんどのソフトウェアがオープンソースコンポーネントを使っていて、これらのコンポーネントの弱点が多くのアプリケーションに影響を与える可能性があるってこと。攻撃者は一つのライブラリの脆弱性を悪用して、多くのプログラムに影響を与えることができるんだ。

セキュリティを改善するために、最近のポリシーはSBOMの使用を奨励して、ソフトウェアの透明性を高めることを目指してる。サイバーセキュリティ・インフラセキュリティ庁（CISA）によれば、SBOMはソフトウェアコンポーネントとその関係の正式な記録だって。SBOMを使うことで、開発者は自分たちのソフトウェアの透明性を高めることができる。

でも、SBOMはしばしば誤解を招くことが多い。これらのドキュメントを生成するために使われるツールは、ソフトウェアコンポーネントの名前、バージョン、依存関係を正しく特定できないことがよくある。無効な解析や不完全なデータ収集の問題が、脆弱性を隠してしまう不正確なSBOMを生む原因になっているんだ。

#SBOMの評価

この記事では、既存のSBOM生成ツールのパフォーマンスを詳しく見ていくよ。これらのツールが脆弱性を特定するのにどれくらい効果的かを調べたんだ。そのために、人気のある5つのSBOMジェネレーターを分析して、その出力を脆弱性スキャンツールに提供した。

目的は、SBOMの正確さが既知の脆弱性を見つける能力にどれだけ影響を与えるかを見ることだった。さらに、特に2024年に最も広く使われるプログラミング言語であるPythonプロジェクトに焦点を当てた新しいソリューションを提案するよ。

#提案されたソリューション

新しいアプローチは、Pythonの既存のpipパッケージマネージャーに基づいてる。pipの機能を強化することで、パッケージマネージャーから直接より正確なSBOMを作れるんだ。このソリューションは、コンポーネントと依存関係の不適切な特定など、現在のSBOM生成方法で見られる一般的な問題を解決することを目指してる。

パッケージインストールプロセス中にSBOMを生成することで、必要なアイテムがすべて考慮されることを確実にできる。こうすることで、セキュリティツールはソフトウェアに何が使われているかをより明確に把握し、脆弱性をより効果的に特定できるようになるんだ。

#Pythonにおける依存関係管理

Python開発では、依存関係の管理がめちゃくちゃ大事。ほとんどのPythonプロジェクトは、setup.pyやpyproject.tomlみたいなセットアップファイルを使って、必要なソフトウェアコンポーネントをリストアップするんだ。インストール中にこれらのコンポーネントが集められて、依存関係もそれに応じてインストールされる必要があるよ。

でも、依存関係を追跡するのは難しいこともある。時々、ライブラリが他のライブラリに依存していて、明示的に示されていない伝播依存関係を引き起こすことがある。これが、開発者が自分たちのソフトウェアに何が含まれているのかを完全に把握するのを難しくするんだ。

既存のSBOMツールは、この依存関係解決をうまく処理できてない。しばしば重要な依存関係を見逃したり、実際に含まれていないライブラリをマークしたりすることが多い。これが、不正確なソフトウェアの見方を提供するSBOMにつながり、その結果脆弱性評価が複雑になる。

#SBOMを使った脆弱性スキャン

脆弱性スキャナーは、ソフトウェアの既知のセキュリティ問題を探すんだ。SBOMを使うことで、スキャナーはコード全体を分析することなく、脆弱性をすばやくチェックできる。現在の人気のスキャナー、例えばGrypeやShiftLeftScanは、SBOMから提供された情報に頼って、ソフトウェアコンポーネントの脆弱性をハイライトしてる。

SBOMを使うことでスキャンプロセスが速くなるけど、正確なSBOMに依存することがめちゃくちゃ重要。もしSBOMが不完全なら、スキャン結果も誤解を招くことになる。重要な依存関係が欠けていたり、正しく特定されていなかったりすると、スキャナーが深刻な脆弱性を見逃すこともありうるよ。

#実験設定

SBOM生成ツールが脆弱性スキャンに与える影響を評価するために、いろいろなPythonプロジェクトを集めたんだ。5つの注目すべきSBOM生成ツールをテストして、それらの結果とサンプルで見つかった脆弱性を比較した。

各プロジェクトごとにSBOMを生成して、その生成データに基づいて脆弱性スキャナーを使って脆弱性を見つけた。このプロセスを通して、各ツールがソフトウェアをどれだけ正確に表現しているか、そして脆弱性をどれだけ効果的に特定できているかを測定できたよ。

#結果と発見

私たちの調査結果は、SBOMの生成方法が脆弱性スキャンの結果に確かに影響することを示してる。分析したツールは大きな不正確さを示して、多くの脆弱性が見逃されてしまった。最も性能が良いツールでも、既知の脆弱性の約40%しか特定できなかった。

また、ほとんどの誤検知-問題がないのに脆弱性として報告されること-は、実際にはソフトウェアに含まれていない依存関係を示すSBOMに関連していた。これが、開発者にとって混乱と余分な作業を引き起こす大きな要因だったんだ。

逆に、私たちの新しいpipベースのソリューションは、脆弱性の特定においてははるかに良いパフォーマンスを示した。インストール時にパッケージマネージャーから直接SBOMを生成することで、はるかに高い正確さを達成した。私たちのソリューションによって、脆弱性スキャンの精度と再現率が向上したんだ。

#結論

結論として、SBOM生成ツールの正確さはソフトウェアセキュリティにおいて重要な役割を果たす。現在のツールはしばしばソフトウェアの依存関係を正確に表現できず、それが脆弱性の見逃しや不必要な誤検知につながってる。

既存のパッケージ管理システム、例えばpipを強化することで、必要なすべてのコンポーネントを含み、かつその関係を正確に表現するより効果的なSBOMを作成できるようになる。この変更によって、脆弱性評価が大幅に改善され、開発者が自分たちのソフトウェアのセキュリティに自信を持てるようになるんだ。

ソフトウェアがますますサードパーティコンポーネントに依存するようになる中、正確なSBOMの必要性はますます高まるよ。より良い生成方法を実装することで、開発者とユーザーの両方に利益をもたらす、より安全なソフトウェア供給チェーンを育成できるんだ。