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はてなキーワード: クロスサイトスクリプティングとは
そもそもセキュリティ用語はカッコイイのが多いのだけれどその中でも個人的に好きなやつ
一番好きな奴
略すとMITM攻撃
略してもかっこいい
スタンド名っぽい、っていうか５部にいた
でもBirtuday攻撃・バースデー攻撃って書くとサイコパス感が出てくる
ジョーカーとかがやってきそう
「かかったな！くらえ、ダンプスターダイビング！」とか言いそう
実際にはゴミ箱を漁るだけ
まるでBC兵器のような感じ
キャッシュっていうのとポイズニングっていうのが組み合わされるところも好き
ブルートフォース攻撃もまぁまぁかっこいいけどリバースが付くとかなりヤバい感じが出て好き
ReverseとForceが組み合わさることでアンチATフィールド的な感じが非常に良い
スタッフィングのフィのとこが好き
フィが良い
略すとなんとXSS
CorssがXになるとかかっこよすぎでしょ
というか略したら格好いいけどそのままだとダサい
他にもいっぱいある気がするけど思い出せない
だいたいがカッコイイやつが多い
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この本は5章まであるが、4章と5章はハンズオンであるため、文字としてまとめるのは1から3章に留める。
1章
【コンテナとは】
他のプロセスとは隔離された状態でOS上にソフトウェアを実行する技術
コンテナにはアプリの稼働に必要となるランタイムやライブラリを1つのパッケージとして全て含めることができる。そうすることでアプリの依存関係をすべてコンテナ内で完結できる。
全ての依存関係がコンテナ内で完結するため、オンプレでもクラウドでも起動する。
ステージング環境でテスト済みのコンテナイメージをプロダクション環境向けに再利用することで、ライブラリ差異による環境ごとのテストに必要な工数を削減できる。
サーバー仮想化では、仮想マシンレベルでリソースを分離し、ゲストOS上でアプリが起動する。つまり、アプリだけでなく、ゲストOSを動かすためのコンピューティングリソースが必要。
一方コンテナは、プロセスレベルで分離されてアプリが稼働する。OSから見ると単に１つのプロセスが稼働している扱いになる。
【Dockerとは】
アプリをコンテナイメージとしてビルドしたり、イメージの取得や保存、コンテナの起動をシンプルに行える。
イメージ(アプリケーションと依存関係がパッケージングされる。アプリ、ライブラリ、OS)
レジストリに保存
【Dockerfileとは】
このファイルにコマンドを記述することで、アプリに必要なライブラリをインストールしたり、コンテナ上に環境変数を指定したりする。
1章まとめ、感想
コンテナの登場により、本番・開発環境ごとに1からサーバーを立ててコマンドや設定ファイルを正確に行い、環境差異によるエラーをつぶしていき...というこれまでの数々の労力を減らすことができるようになった。
2章
ECSとEKSがある。
オーケストレーションサービスであり、コンテナの実行環境ではない。
ECSの月間稼働率は99.99%であることがSLA として保証。
デプロイするコンテナイメージ、タスクとコンテナに割り当てるリソースやIAMロール、Cloud Watch Logsの出力先などを指定する。
指定した数だけタスクを維持するスケジューラーで、オーケストレータのコア機能にあたる要素。サービス作成時は起動するタスクの数や関連づけるロードバランサーやタスクを実行するネットワークを指定。
2種類ありECSとFargateがある。 Fargateに絞って書く
Fargateとは
コンテナ向けであるためEC2のように単体では使用できず、ECSかEKSで利用する
サーバーのスケーリング、パッチ適用、保護、管理にまつわる運用上のオーバーヘッドが発生しない。これにより、アプリ開発に専念できるようになる
・コンテナごとにENIがアタッチされるため、コンテナごとにIPが振られるため起動に若干時間がかかる
ECR
・App Runner
利用者がコードをアップロードするだけでコードを実行できるサービス。AWS側で基盤となるコンピューティングリソースを構築してくれるフルマネージドサービス。
App Runner
2021年5月にGA(一般公開)となったサービス。プロダクションレベルでスケール可能なwebアプリを素早く展開するためのマネージドサービス。Githubと連携してソースコードをApp Runnerでビルドとデプロイができるだけでなく、ECRのビルド済みコンテナイメージも即座にデプロイできる。
ECSとFargateの場合、ネットワークやロードバランシング、CI/CDの設定などインフラレイヤに関わる必要があり、ある程度のインフラ知識は必要になる。App Runnerはそれらインフラ周りをすべてひっくるめてブラックボックス化し、マネージドにしていることが特徴である。
ECS Fargateを利用した場合のコスト、拡張性、信頼性、エンジニアリング観点
【コスト】
EC2より料金は割高。ただし、年々料金は下がってきている。
【拡張性】
デプロイの速度 遅め
理由1 コンテナごとにENIが割り当てられるため。ENIの生成に時間がかかる
理由2. イメージキャッシュができないため。コンテナ起動時にコンテナイメージを取得する必要がある。
タスクに割り当てられるエフェメラルストレージは200GB。容量は拡張不可。ただし永続ストレージの容量が必要な場合はEFSボリュームを使う手もある。
割り当て可能リソースは4vCPUと30GB。機械学習に用いるノードのような大容量メモリを要求するホストとしては不向き
【信頼性】
Fargateへのsshログインは不可。Fargate上で起動するコンテナにsshdを立ててsshログインする方法もあるが、セキュアなコンテナ環境にsshの口を開けるのはリスキーである。他にSSMのセッションマネージャーを用いてログインする方法もあるが、データプレーンがEC2の時に比べると手間がかかる。
しかし、2021年3月にAmazon ECS Execが発表され、コンテナに対して対話型のシェルや1つのコマンドが実行可能となった。
Fargateの登場からしばらく経過し、有識者や経験者は増え、確保しやすい。
多数のユーザーに使ってもらう
CI/CDパイプラインを形成し、アプリリリースに対するアジリティを高める
各レイヤで適切なセキュリティ対策（不正アクセス対策、認証データの適切な管理、ログ保存、踏み台経由の内部アクセス）を施したい
2章まとめ、感想
AWSが提供するコンテナサービスにはいくつかあり、なかでもFargateというフルマネージドなデータプレーンがよく使われている。ホスト管理が不要でインフラ関連の工数を削減できる一方、EC2より料金が高く、起動に若干時間がかかるのが難点である。
3章
この章では運用設計、ロギング設計、セキュリティ設計、信頼性設計、パフォーマンス設計、コスト最適化設計について述べている。
Fargate利用時のシステム状態を把握するためのモニタリングやオブザーバビリティに関する設計、不具合修正やデプロイリスク軽減のためのCI/CD設計が必要である。
モニタリングとは
システム内で定めた状態を確認し続けることであり、その目的はシステムの可用性を維持するために問題発生に気づくこと
オブザーバビリティとは
オブザーバビリティの獲得によって、原因特定や対策の検討が迅速に行えるようになる
・cloud watch logs
・Firelens
AWS以外のサービスやAWS外のSaaSと連携することも可能
Firehoseを経由してS3やRed shift やOpenSearch Serviceにログを転送できる
fluent bitを利用する場合、AWSが公式に提供しているコンテナイメージを使用できる
- ソフトウェアやライブラリの脆弱性は日々更新されており、作ってから時間が経ったイメージは脆弱性を含んでいる危険がある。
- 方法
脆弱性の有無はECRによる脆弱性スキャン、OSSのtrivyによる脆弱性スキャン
継続的かつ自動的にコンテナイメージをスキャンする必要があるため、CI/CDに組み込む必要がある。しかし頻繁にリリースが行われないアプリの場合、CICDパイプラインが実行されず、同時にスキャンもなされないということになるため、定期的に行うスキャンも必要になる。
cloud watch Eventsから定期的にLambdaを実行してECRスキャンを行わせる（スキャン自体は1日1回のみ可能）
Fargateの場合、サービス内部のスケジューラが自動でマルチAZ構成を取るため、こちらで何かする必要はない。
・障害時切り離しと復旧
ECSはcloud watchと組み合わせることでタスク障害やアプリのエラーを検知できるうえに、用意されてるメトリクスをcloud watchアラームと結びつけて通知を自動化できる
ALBと結びつけることで、障害が発生したタスクを自動で切り離す
AWS内部のハードウェア障害や、セキュリティ脆弱性があるプラットフォームだと判断された場合、ECSは新しいタスクに置き換えようとするその状態のこと。
Fargateの場合、アプリはSIGTERM発行に対して適切に対処できる設定にしておかなくてはならない。そうしておかないとSIGKILLで強制終了されてしまう。データ不整合などが生じて危険。
ALBのリスナールールを変更し、コンテンツよりもSorryページの優先度を上げることで対処可能
自動でクォータは引き上がらない
cloud watch メトリクスなどで監視する必要がある。
パフォーマンス設計で求められることは、ビジネスで求められるシステムの需要を満たしつつも、技術領域の進歩や環境の変化に対応可能なアーキテクチャを目指すこと
利用者数やワークロードの特性を見極めつつ、性能目標から必要なリソース量を仮決めする
FargateはAutoscalingの利用が可能で、ステップスケーリングポリシーとターゲット追跡スケーリングポリシーがある。どちらのポリシー戦略をとるかを事前に決める
既存のワークロードを模倣したベンチマークや負荷テストを実施してパフォーマンス要件を満たすかどうかを確認する
・スケールアウト
サーバーの台数を増やすことでシステム全体のコンピューティングリソースを増やそうとする概念。可用性と耐障害性が上がる。既存のタスクを停止する必要は原則ない。
スケールアウト時の注意
・Fargate上のECSタスク数の上限はデフォルトでリージョンあたり1000までであること。
ECSタスクごとにENIが割り当てられ、タスク数が増えるごとにサブネット内の割当可能なIPアドレスが消費されていく
Application Autoscaling
Cloud Watchアラームで定めたメトリクスの閾値に従ってスケールアウトやスケールインを行う
CPU使用率が60~80%ならECSタスク数を10%増加し、80%以上なら30%増加する、という任意のステップに従ってタスク数を増減させる
指定したメトリクスのターゲット値を維持するようなにスケールアウトやスケールインを制御する方針
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この本は5章まであるが、4章と5章はハンズオンであるため、文字としてまとめるのは1から3章に留める。
1章
【コンテナとは】
他のプロセスとは隔離された状態でOS上にソフトウェアを実行する技術
コンテナにはアプリの稼働に必要となるランタイムやライブラリを1つのパッケージとして全て含めることができる。そうすることでアプリの依存関係をすべてコンテナ内で完結できる。
全ての依存関係がコンテナ内で完結するため、オンプレでもクラウドでも起動する。
ステージング環境でテスト済みのコンテナイメージをプロダクション環境向けに再利用することで、ライブラリ差異による環境ごとのテストに必要な工数を削減できる。
サーバー仮想化では、仮想マシンレベルでリソースを分離し、ゲストOS上でアプリが起動する。つまり、アプリだけでなく、ゲストOSを動かすためのコンピューティングリソースが必要。
一方コンテナは、プロセスレベルで分離されてアプリが稼働する。OSから見ると単に１つのプロセスが稼働している扱いになる。
【Dockerとは】
アプリをコンテナイメージとしてビルドしたり、イメージの取得や保存、コンテナの起動をシンプルに行える。
イメージ(アプリケーションと依存関係がパッケージングされる。アプリ、ライブラリ、OS)
レジストリに保存
【Dockerfileとは】
このファイルにコマンドを記述することで、アプリに必要なライブラリをインストールしたり、コンテナ上に環境変数を指定したりする。
1章まとめ、感想
コンテナの登場により、本番・開発環境ごとに1からサーバーを立ててコマンドや設定ファイルを正確に行い、環境差異によるエラーをつぶしていき...というこれまでの数々の労力を減らすことができるようになった。
2章
ECSとEKSがある。
オーケストレーションサービスであり、コンテナの実行環境ではない。
ECSの月間稼働率は99.99%であることがSLA として保証。
デプロイするコンテナイメージ、タスクとコンテナに割り当てるリソースやIAMロール、Cloud Watch Logsの出力先などを指定する。
指定した数だけタスクを維持するスケジューラーで、オーケストレータのコア機能にあたる要素。サービス作成時は起動するタスクの数や関連づけるロードバランサーやタスクを実行するネットワークを指定。
2種類ありECSとFargateがある。 Fargateに絞って書く
Fargateとは
コンテナ向けであるためEC2のように単体では使用できず、ECSかEKSで利用する
サーバーのスケーリング、パッチ適用、保護、管理にまつわる運用上のオーバーヘッドが発生しない。これにより、アプリ開発に専念できるようになる
・コンテナごとにENIがアタッチされるため、コンテナごとにIPが振られるため起動に若干時間がかかる
ECR
・App Runner
利用者がコードをアップロードするだけでコードを実行できるサービス。AWS側で基盤となるコンピューティングリソースを構築してくれるフルマネージドサービス。
App Runner
2021年5月にGA(一般公開)となったサービス。プロダクションレベルでスケール可能なwebアプリを素早く展開するためのマネージドサービス。Githubと連携してソースコードをApp Runnerでビルドとデプロイができるだけでなく、ECRのビルド済みコンテナイメージも即座にデプロイできる。
ECSとFargateの場合、ネットワークやロードバランシング、CI/CDの設定などインフラレイヤに関わる必要があり、ある程度のインフラ知識は必要になる。App Runnerはそれらインフラ周りをすべてひっくるめてブラックボックス化し、マネージドにしていることが特徴である。
ECS Fargateを利用した場合のコスト、拡張性、信頼性、エンジニアリング観点
【コスト】
EC2より料金は割高。ただし、年々料金は下がってきている。
【拡張性】
デプロイの速度 遅め
理由1 コンテナごとにENIが割り当てられるため。ENIの生成に時間がかかる
理由2. イメージキャッシュができないため。コンテナ起動時にコンテナイメージを取得する必要がある。
タスクに割り当てられるエフェメラルストレージは200GB。容量は拡張不可。ただし永続ストレージの容量が必要な場合はEFSボリュームを使う手もある。
割り当て可能リソースは4vCPUと30GB。機械学習に用いるノードのような大容量メモリを要求するホストとしては不向き
【信頼性】
Fargateへのsshログインは不可。Fargate上で起動するコンテナにsshdを立ててsshログインする方法もあるが、セキュアなコンテナ環境にsshの口を開けるのはリスキーである。他にSSMのセッションマネージャーを用いてログインする方法もあるが、データプレーンがEC2の時に比べると手間がかかる。
しかし、2021年3月にAmazon ECS Execが発表され、コンテナに対して対話型のシェルや1つのコマンドが実行可能となった。
Fargateの登場からしばらく経過し、有識者や経験者は増え、確保しやすい。
多数のユーザーに使ってもらう
CI/CDパイプラインを形成し、アプリリリースに対するアジリティを高める
各レイヤで適切なセキュリティ対策（不正アクセス対策、認証データの適切な管理、ログ保存、踏み台経由の内部アクセス）を施したい
2章まとめ、感想
AWSが提供するコンテナサービスにはいくつかあり、なかでもFargateというフルマネージドなデータプレーンがよく使われている。ホスト管理が不要でインフラ関連の工数を削減できる一方、EC2より料金が高く、起動に若干時間がかかるのが難点である。
3章
この章では運用設計、ロギング設計、セキュリティ設計、信頼性設計、パフォーマンス設計、コスト最適化設計について述べている。
Fargate利用時のシステム状態を把握するためのモニタリングやオブザーバビリティに関する設計、不具合修正やデプロイリスク軽減のためのCI/CD設計が必要である。
モニタリングとは
システム内で定めた状態を確認し続けることであり、その目的はシステムの可用性を維持するために問題発生に気づくこと
オブザーバビリティとは
オブザーバビリティの獲得によって、原因特定や対策の検討が迅速に行えるようになる
・cloud watch logs
・Firelens
AWS以外のサービスやAWS外のSaaSと連携することも可能
Firehoseを経由してS3やRed shift やOpenSearch Serviceにログを転送できる
fluent bitを利用する場合、AWSが公式に提供しているコンテナイメージを使用できる
- ソフトウェアやライブラリの脆弱性は日々更新されており、作ってから時間が経ったイメージは脆弱性を含んでいる危険がある。
- 方法
脆弱性の有無はECRによる脆弱性スキャン、OSSのtrivyによる脆弱性スキャン
継続的かつ自動的にコンテナイメージをスキャンする必要があるため、CI/CDに組み込む必要がある。しかし頻繁にリリースが行われないアプリの場合、CICDパイプラインが実行されず、同時にスキャンもなされないということになるため、定期的に行うスキャンも必要になる。
cloud watch Eventsから定期的にLambdaを実行してECRスキャンを行わせる（スキャン自体は1日1回のみ可能）
Fargateの場合、サービス内部のスケジューラが自動でマルチAZ構成を取るため、こちらで何かする必要はない。
・障害時切り離しと復旧
ECSはcloud watchと組み合わせることでタスク障害やアプリのエラーを検知できるうえに、用意されてるメトリクスをcloud watchアラームと結びつけて通知を自動化できる
ALBと結びつけることで、障害が発生したタスクを自動で切り離す
AWS内部のハードウェア障害や、セキュリティ脆弱性があるプラットフォームだと判断された場合、ECSは新しいタスクに置き換えようとするその状態のこと。
Fargateの場合、アプリはSIGTERM発行に対して適切に対処できる設定にしておかなくてはならない。そうしておかないとSIGKILLで強制終了されてしまう。データ不整合などが生じて危険。
ALBのリスナールールを変更し、コンテンツよりもSorryページの優先度を上げることで対処可能
自動でクォータは引き上がらない
cloud watch メトリクスなどで監視する必要がある。
パフォーマンス設計で求められることは、ビジネスで求められるシステムの需要を満たしつつも、技術領域の進歩や環境の変化に対応可能なアーキテクチャを目指すこと
利用者数やワークロードの特性を見極めつつ、性能目標から必要なリソース量を仮決めする
FargateはAutoscalingの利用が可能で、ステップスケーリングポリシーとターゲット追跡スケーリングポリシーがある。どちらのポリシー戦略をとるかを事前に決める
既存のワークロードを模倣したベンチマークや負荷テストを実施してパフォーマンス要件を満たすかどうかを確認する
・スケールアウト
サーバーの台数を増やすことでシステム全体のコンピューティングリソースを増やそうとする概念。可用性と耐障害性が上がる。既存のタスクを停止する必要は原則ない。
スケールアウト時の注意
・Fargate上のECSタスク数の上限はデフォルトでリージョンあたり1000までであること。
ECSタスクごとにENIが割り当てられ、タスク数が増えるごとにサブネット内の割当可能なIPアドレスが消費されていく
Application Autoscaling
Cloud Watchアラームで定めたメトリクスの閾値に従ってスケールアウトやスケールインを行う
CPU使用率が60~80%ならECSタスク数を10%増加し、80%以上なら30%増加する、という任意のステップに従ってタスク数を増減させる
指定したメトリクスのターゲット値を維持するようなにスケールアウトやスケールインを制御する方針
従兄弟から「プログラミングやりはじめたんだけれど、この問題の答えになるようなのJavaで書いて欲しいんだ」みたいなリクエストがあった。
俺は一応エンジニアで飯を食っているのでよく懐いてくれた。
よくある初心者用の問題だったので、初心者が躓くポイントにコメントをつけてメールで返す。
何度かやり取りが続いた。
たまにコードのダメ出しをして欲しいとかいってくるが、ほとんど俺が書いていた。
俺の勘としては勉強のためというかは宿題の代行をしているみたいな気がしてきた。
なんかどこかに公開してんじゃないか？と思って、
コードのある部分をグーグルで検索してみた結果一つのブログが出てきた。
ブログというよりは、SNSに近いあのサービスなのだが、完全に俺のコードがそのまま公開されていた。
もう完全に本人。
なんかそのブログはいわゆるワナビーたちがいっぱいコメント書いていて
何だが微笑ましいんだけれども
なんかワナビーたちのグループが幾つかあって、そのグループ間でバトルになっていた。（総勢7人もいなかったが）
情弱とかスクリプトキディとかそんな煽り言葉が飛び交い、知識のひけらかしと揚げ足取りの激しい応酬が繰り広げられていた。
IP抜く、IP抜いてそこにトロイを送る、IPで住所を調べる、IPでどこ中かしらべる。
太古の日本で本名を知られたら魂を操られるという信仰くらいIP信仰すごいよ。
Wikipediaとかで知識を仕入れるんだろうね。
「SQLインジェクションでお前のパソコンパスワード抜く」とか、「クロスサイトスクリプティングでクッキー攻撃だ」とか…
そんな中で、従兄弟は自分の成果として俺のコードを出していた。
ヘッダの署名や、冗談でMITライセンスを記載していたがそれまでそのままコピペ。
ここに集まってくる子たちはどんな子なのかと、それぞれのIDをぐぐってみたら
出るわ出るわ。ツブヤキサービスや別のブログサービスのアカウントが…そして学校名も…
不正アクセスなんかしなくても個人情報すぐわかるのに、彼らはバトル中にそれらググれば分かる情報をつかって煽ることは無かった…
まあ、そんなもんか
リアルタイムで生産される黒歴史が見れて兄ちゃんちょっと懐かしい気持ちになったよ。
しばらくすれば飽きてくるだろう。
その日、自宅に帰ってきて部屋に入った俺は妙な感覚に襲われた。
空気が一瞬振動したというか、景色がすっと退いたというか、とにかく「何かが動いた」気配がしたのだ。
不思議に思ったが、その後は何も変化は無く、疲れているせいだと思い、早めに床についた。
次の日の朝、習慣でニュースサイト巡りを始めた俺は、口にくわえた歯ブラシをポトリと落とした。
記事のタイトルはこうだ。「埼玉県在住の男性(30)が個人情報を全世界に向けて大公開ｗｗｗ」
慌てて中身を読んだ俺の顔は、赤くなったり青くなったり白くなったりしていたと思う。
そこに書かれているのは、まさしく「個人情報」だった。
2ch のスレッドの >>1 にあたる人物は、俺の本名を名乗り、
本人の証拠として、俺の財布に入っているはずの免許証のスキャン画像をアップロードし、
内緒にしているロリータ趣味を暴露し、PCの奥深くに隠された秘蔵のおかず画像やブックマークを晒し、
住所、電話番号、家族親類、友人関係、卒業した学校、クレジットカードの番号、全てを漏らさず書き込んでいた。
対して「いいぞもっとやれ」「ロリ乙ｗｗｗ」「変態だー！」などの、完全に他人事なレスが付けられていた。
その日から俺のもとには、「なぜあんな馬鹿な事をした」と責める親類からの電話と
「○○さんですか」「取材受けてくださいよー」と遠慮無くインターフォンを鳴らす記者、テレビクルー。
果てには、個人情報の漏洩について賠償金を求める友人からの内容証明郵便が届いたりした。
俺は会社を休んで部屋の隅っこでガタガタ震えていたし、テレビもネットも現実も全てが恐ろしかった。
事件から二週間が経ち、恐る恐る郵便受けから回収した新聞を読んだ。そして、真相を知る。
今までメディアをシャットアウトしていたため、全く知らなかったのだが、
あれから、俺と同じように個人情報を撒き散らす人物が世界中で続出していたというのだ。
事態を重く見た政府と警察は、被害者（そう、新聞には“被害者”と記されていた）の部屋の調査を開始。
「脆弱性」だと。
なんでも、「現実世界にクロスサイトスクリプティングが可能な脆弱性」があったそうだ。
HTMLはわかるけど、サーバーサイドはお遊びでphpを触ったぐらいだったので、会員制でデータをためこむサイト作りに初めて挑戦した。
今回重視したのは、「いかに個人情報をお漏らししないようにして、万が一漏らしても被害を少なくするか」ということ。
世の中、有償サービスでもパスワードを平文で保存してるサービスが意外と多いらしいので、流出した時のリスクを少しでも減らせる対策として書きます。
サーバー：ロケットネットのキャンペーンにでレンタルサーバ年１０００円ポッキリプラン クライアント側の処理：HTML+CSS+jQuery（とプラグインもろもろ） サーバ側の処理：PHP Webサーバー：Apache データベース：MySQL
俺も巻き込まれたところでは、サミータウンがメールアドレスとパスワードセットでお漏らししてお詫びに１ヶ月無料なにそれこわい。
サミータウンだけならまだいいけど、メアドとパスワードを他のサービスで共通化して使ってる情弱なので、
共通化してメアドとパスワードをどこかのサービスが一箇所でも漏らすと、ヤフオクID乗っ取り事件みたいなことになる。
http://internet.watch.impress.co.jp/cda/news/2008/09/26/20967.html
俺だってできれば人様のメールアドレスとパスワードとか預かりたくない。
万が一、肉親のメールドレスを発見してパスワードにrapemeとか入ってたら明日からどういう顔すればいいかわからない。
ググってみてもどこにも情報のってない。うーん困った。ダメもとで「個人情報ってどうやって保存したらいいんだろう。。。」
って、twitterでつぶやいたら、「住所とかは可逆暗号化でいいけど、パスワードはハッシュで不可逆化しないとだめだよ！」
「住所とかは可逆暗号化でいいけど、パスワードはハッシュで不可逆化しないとだめだよ！」
何のことかわからなったので、調べてみると、
・ハッシュ＝ハッシュ値を使った、元のデータに戻せない暗号化方式
うーん。。。よくわからん。。。
電話番号とか住所は、第三者が使用する情報なので、可逆が必要。パスワードは、認証にしか使わないので、
ハッシュ値の結果が一致すれば元のデータがわからなくてもOK、という方式なのでこういった暗号の使い分けをする。
●可逆暗号のイメージ（もとにもどせる） 暗号化キーは開発者が指定する。 090-xxxx-xxxx →（暗号化）→ !'&%($% →（復号化）→ 090-xxxx-xxxx ●ハッシュのイメージ（もとにもどせない） 登録password（DBに保存）→（ハッシュ値抽出）→!"$#'$#=" ログインpassword →（ハッシュ値抽出）→!"$#'$#=" ※二つのハッシュ値が合っていれば、パスワード一致として認証する。
今回はMySQLの関数で実現した。encode関数で暗号化して、decode関数でもとに戻す。
例えばtel_noという項目だけあるテーブルがあるとすると、
//データベースに保存する時 insert into テーブル名 (tel_no) values (encode(tel_no,'暗号化キー')); //データベースから取得する時 select decode(tel_no,'暗号化キー') from テーブル名;
これで、データベース格納時は暗号化（バイナリ化）されて、データベースから取り出してHTML表示する時に復号化はされる。
＜ユーザ登録時＞
$password=（フォームから取得） $hash=hash('sha512',$password) //ユーザ登録時は、ここで生成した$hashをデータベースにぶっこむ。
ユーザ認証時は、入力されたパスワードと、データベースのパスワードが一致するかチェック。
//フォームから入力されたパスワード $input_password=（フォームから取得） $input_hash=hash('sha512',$input_password); //MySQLに保存されたパスワードを取得（略） $db_hash==（データベースから取得） //判定 if($input_hash==$db_hash) echo 'ログインしますよ！'; //ここにログイン処理を書く else die('メアドとパスワードがあってないよ！');
これでもしSQLインジェクションとかでデータが流出しても、ハッシュ暗号のパスワードに関してはまず解析されないはず。。。
可逆暗号のデータもphp側の暗号化キーが盗まれない限りバレない。。。はず。。。
何でもかんでも暗号化するとコードが煩雑になるし、パフォーマンスにも影響でそうなので、
住所データの都道府県とか、漏れても良いような情報は暗号化しませんでした！！
個人情報保護法 2条による定義 「個人情報」とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの（他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含む。）をいう。
これで、もし漏れても、俺、ウンコ漏らして臭いけど、パンツから出てないからいいよね？というレベルにはなった。はず。
万が一漏れても大丈夫！と書いたけど、そもそも漏らすなというお話になる。色々調べた結果、以下の対策をほどこした。
・当初jQuery側でSQL組み立ててPHPに渡してたので、これだと任意のSQLが実行できて漏らし放題なのでやめる。
・GETとかPOSTでDBに渡すパラメータを扱ってる場合、ちゃんとエスケープする。
例えばログイン認証するPHPで、GETメソッドでフォームからデータを取得するような場合、
$id=$_GET['id'] $pwd=$_GET['pwd'] $sql="select * from ユーザーテーブル where uid='$id' and pwd='$pwd'
とかやってると、login.php?id=admin'&pwd=' OR '1'='1とかパラメータを渡されるとあら不思議！
select *from ユーザテーブル where uid='root' and pwd='' or 1=1
で、誰でもログイン出来ちゃう！ので、mysql_real_escape_stringでエスケープしたり、渡されたパラメータが想定した値かどうか（例えば数値かどうか、とか）のチェックをいれたりする。
・保存するデータにタグやJavascriptを埋め込まれないように、保存されたデータを出力する場合はPHP側でhtmlspecialchars関数使ってエスケープするようにする。
こんな感じでお漏らし対策をした。間違いがあったら教えて欲しい。
ちなみに出来上がったサイトはこれ。
よく知らない俺が適当に答える。
これなしには話が始まらない。
あとは機能によってはJavaScriptとか。
機能が重要である多くの革新的なWEBサービス、においては外見にこだわりすぎる必然性はない。
Perl,PHPなどのエンジン側のメカニズムについては徹底的に研究して損はない。
あ、つうかスクリプト関係はあとで足をとられる可能性があるのでちゃんと研究したほうがいいのかもな。
OSとかDBとか環境関係は複数個を覚えようとすると面倒なので、どれか一個を決めうちで覚えとく。普通に使う分には深い知識は不要。
クロスサイトスクリプティングとかは、最初は考える必要はない。
ちゃんとしたデバッグをする前提でオレは考えているからだが、
どうせ後からデバッグで拾われるに決まっている。
そういう変更を見込んで後からでも変更可能なコーディングにしておく。
Perl,PHP>JavaScript>CSS>HTML>DB 環境まわり>XSS
フレームワークは使ったことないので知らん。
