software-data-integrity-failures

A08:2025 — ソフトウェアまたはデータの整合性の不備

概要

OWASP ランク： #8（2025） | 対象 CWE： 14 | 平均発生率： 2.75%

このカテゴリーでは、自分の環境内にあるソフトウェア、コード、データのアーティファクトの整合性を検証できていないことに焦点を当てます。これは、上流のサプライチェーンに焦点を当てる A03 とは異なります。中心となる懸念は、読み込み、デシリアライズ、実行するものを信頼できるかという点です。

A03（サプライチェーン）との主な違い：

• A03 = 上流の整合性（依存関係、CI/CD パイプライン）
• A08 = 実行時の整合性（実行時に実際にデシリアライズ、インクルード、自動更新するもの）

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Python における重大なリスク領域

1. 安全でないデシリアライズ — Python 固有の最大のリスク

信頼できない入力に対して pickle.loads() を使うと、__reduce__ を介した任意コード実行につながります。これは Python における A08 のベクトルとして、最も危険なものです。

注意すべき危険な関数／モジュール：

モジュール／関数	リスク	安全な代替手段
pickle.loads() / pickle.load()	__reduce__ を介した RCE	JSON + Pydantic
cPickle.loads()	pickle と同様	JSON + Pydantic
dill.loads()	pickle の上位互換で、同じ RCE リスク	JSON + Pydantic
jsonpickle.decode()	Python オブジェクトをデシリアライズ	json.loads() のみ
shelve.open()	pickle を使用	Redis／SQL ストア
yaml.load(data, Loader=None)	!!python/object を介したコード実行	yaml.safe_load()
numpy.load(f, allow_pickle=True)	pickle 化された配列を介した RCE	allow_pickle=False
torch.load(f)	デフォルトで pickle を使用	weights_only=True

検出パターン（静的解析）：

# Flag any of these patterns in source code
DANGEROUS_PATTERNS = [
    r'pickle\.loads?\(',
    r'cPickle\.loads?\(',
    r'dill\.loads?\(',
    r'jsonpickle\.decode\(',
    r'shelve\.open\(',
    r'yaml\.load\([^)]*(?!safe_load)',
    r'numpy\.load\([^)]*allow_pickle\s*=\s*True',
    r'torch\.load\([^)]*(?!weights_only\s*=\s*True)',
]

pickle を避けられない場合 — HMAC による整合性チェック：

import hmac, hashlib, pickle, os

SECRET = os.environ["PICKLE_HMAC_SECRET"].encode()

def safe_serialize(obj) -> bytes:
    data = pickle.dumps(obj)
    mac = hmac.new(SECRET, data, hashlib.sha256).digest()
    return mac + data  # prepend 32-byte MAC

def safe_deserialize(payload: bytes):
    mac, data = payload[:32], payload[32:]
    expected = hmac.new(SECRET, data, hashlib.sha256).digest()
    if not hmac.compare_digest(mac, expected):
        raise ValueError("Integrity check failed — data tampered")
    return pickle.loads(data)

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2. マスアサインメント（CWE-915）

request.json やフォームデータが、フィールドのフィルタリングなしに ORM の .update() に直接渡されると発生します。これにより、攻撃者は is_admin=True や role="superuser" などのフィールドを設定できます。

Flask — 脆弱なパターン：

# ❌ DANGEROUS — attacker can inject any field
user = User.query.get(user_id)
user.__dict__.update(request.json)
db.session.commit()

# Also dangerous:
User.query.filter_by(id=user_id).update(request.json)

Flask — 安全なパターン：

# ✅ SAFE — explicit allowlist
ALLOWED_FIELDS = {"name", "email", "bio"}
data = {k: v for k, v in request.json.items() if k in ALLOWED_FIELDS}
User.query.filter_by(id=user_id).update(data)

FastAPI — Pydantic はデフォルトでマスアサインメントを防止します：

# ✅ FastAPI with Pydantic — only declared fields accepted
class UserUpdate(BaseModel):
    name: str | None = None
    email: str | None = None
    bio: str | None = None
    # is_admin, role etc. cannot be set — they're not in the schema

@router.patch("/users/{user_id}")
async def update_user(user_id: int, body: UserUpdate, db: Session = Depends(get_db)):
    db.query(User).filter(User.id == user_id).update(body.model_dump(exclude_unset=True))

検出パターン： Flask では、中間に許可リストによるフィルター処理を挟まずに、request.json または request.form の値が .update()、__dict__.update()、ORM の一括更新呼び出しに渡されていないかを調べます。

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3. 外部スクリプト／スタイルシートのサブリソース完全性（SRI）

Flask／FastAPI アプリが外部 CDN からスクリプトやスタイルシートを読み込む HTML テンプレートをレンダリングする場合、CDN の侵害による悪意あるコードの挿入を防ぐため、対象リソースに SRI ハッシュを含める必要があります。

脆弱な Jinja2 テンプレート：

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/js/bootstrap.bundle.min.js"></script>

安全な Jinja2 テンプレート：

<script
  src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/js/bootstrap.bundle.min.js"
  integrity="sha384-geWF76RCwLtnZ8qwWowPQNguL3RmwHVBC9FhGdlKrxdiJJigb/j/68SIy3Te4Bkz"
  crossorigin="anonymous">
</script>

SRI ハッシュの生成方法：

# Using openssl
curl -sL https://cdn.example.com/lib.js | openssl dgst -sha384 -binary | openssl base64 -A

# Or use srihash.org / unpkg.com automatically provides them

検出： Jinja2／HTML テンプレートを調べ、integrity= 属性のない <script src="https://..."> および <link href="https://..."> タグを検出します。

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4. 検証なしの自動更新（CWE-494）

暗号署名を検証せずにコードや設定の更新をダウンロードして実行するアプリケーションは、中間者攻撃の危険にさらされます。

注意すべきパターン：

# ❌ Downloads and executes without verification
import urllib.request, subprocess
urllib.request.urlretrieve("https://example.com/update.sh", "/tmp/update.sh")
subprocess.run(["bash", "/tmp/update.sh"])

# ❌ Loads remote config without integrity check
import json, urllib.request
config = json.loads(urllib.request.urlopen("https://config.example.com/settings.json").read())

安全なパターン — 署名検証：

from cryptography.hazmat.primitives import hashes, serialization
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import padding
import urllib.request

def download_and_verify(url: str, sig_url: str, public_key_path: str) -> bytes:
    data = urllib.request.urlopen(url).read()
    sig = urllib.request.urlopen(sig_url).read()
    with open(public_key_path, "rb") as f:
        pubkey = serialization.load_pem_public_key(f.read())
    pubkey.verify(sig, data, padding.PKCS1v15(), hashes.SHA256())  # raises on failure
    return data

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テスト用チェックリスト

FastAPI または Flask アプリケーションの A08 準拠を監査するときは、次のチェックリストを使用してください。

デシリアライズ

• 信頼できない入力に対して pickle.loads() / pickle.load() を使用していない
• 信頼できない入力に対して cPickle、dill、jsonpickle.decode() を使用していない
• yaml.load() の代わりに yaml.safe_load() を使用している
• numpy.load() を allow_pickle=False を指定して呼び出している
• torch.load() を weights_only=True を指定して呼び出している
• 信頼できないキー／データに対して shelve を使用していない
• pickle を避けられない場合：HMAC による事前検証を実装している

マスアサインメント

• Flask：許可リストなしに request.json を ORM の .update() に直接渡していない
• Flask：model.__dict__.update(untrusted_data) のようなパターンを使用していない
• FastAPI：すべてのリクエストボディに Pydantic モデルを使用している（デフォルトで防止）
• 特権フィールド（is_admin、role、balance）を公開更新スキーマに含めていない

外部の完全性

• すべての外部 <script> タグに integrity= SRI 属性が設定されています
• すべての外部 <link rel="stylesheet"> タグに integrity= SRI 属性が設定されています
• リモートからダウンロードしたファイルは、実行前に暗号署名またはハッシュで検証されています
• リモートから取得したコンテンツに対する動的な eval() または exec() はありません

CI/CD の完全性（A03 との境界）

• デプロイ設定／スクリプトへのすべての変更でコードレビューが必須です
• ビルド成果物には署名が付与され、デプロイ前に署名が検証されます
• フォークからのプルリクエスト用パイプラインは CI/CD シークレットにアクセスできません

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自動スキャンツール

ツール	検出対象	実行方法
Bandit	pickle、yaml.load、subprocess、eval	bandit -r . -t B301,B302,B506
Semgrep	デシリアライゼーション、マスアサインメントのパターン	semgrep --config=p/python
pip-audit	既知の脆弱性があるデシリアライゼーションライブラリ	pip-audit
手動 grep	危険な関数をすばやく検索	セクション 1 のパターンを参照

A08 の Bandit ルール ID：

• B301 — pickle の使用
• B302 — marshal の使用（同様のリスク）
• B506 — セーフローダーを使わない yaml.load
• B403 — pickle のインポート（参考情報）

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主な CWE

CWE	説明	主な攻撃経路
CWE-502	信頼できないデータのデシリアライゼーション	pickle、yaml、jsonpickle
CWE-915	動的に決定されるオブジェクト属性の不適切な変更制御	マスアサインメント
CWE-829	信頼できない制御領域からの機能の取り込み	SRI のない CDN スクリプト
CWE-345	データの真正性検証が不十分	HMAC／署名チェックの欠如
CWE-494	完全性チェックを行わないコードのダウンロード	検証なしの自動アップデート

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参考資料

• OWASP A08:2025 — ソフトウェアおよびデータの完全性の不備
• Python の Pickle セキュリティ
• SRI ハッシュジェネレーター
• Python 向け Bandit SAST
• エクスプロイトの PoC と詳細な分析については、references/deserialization-exploits.md を参照してください