ContainerShield++: Linuxベースのコンテナ環境における脅威検知と緩和のための形式的フレームワークおよびスケーラブルシステム

1. 序論

コンテナに基づく軽量仮想化は、分散システム工学およびクラウドコンピューティングを根本的に変革した（MERKEL, 2014）。従来の仮想マシンとは異なり、コンテナは同一のオペレーティングシステムカーネルを共有し、Linux の namespaces や cgroups といった機構を用いて論理的分離を提供する。このアーキテクチャは効率性とデプロイ密度を高める一方で、ハイパーバイザによる仮想化環境とは異なる攻撃面を生み出す（NIST, 2017）。

広く記録されているインシデントは、この問題の重大性を示している。脆弱性 CVE-2019-5736 は runc バイナリの上書きを通じたコンテナエスケープを可能にし、複数の環境に影響を与えた（NVD, 2019）。CVE-2022-0492 は cgroups の設定不備を悪用して権限昇格を引き起こした（NVD, 2022）。Aqua Security（2024）および Red Hat（2024）の最近のレポートによれば、公開コンテナイメージの相当部分に既知の重大な脆弱性が含まれている。MITRE ATT&CK for Containers（MITRE, 2024）の文脈では、T1611（Escape to Host）や T1525（Implant Container Image）などの技術が依然として一般的である。

本研究では、共通カーネルを共有するワークロード間の強い分離を保証する問題としてこれを定式化する。ここでは、侵害されたコンテナ内部で攻撃者が任意コードを実行できるモデルを仮定する。このシナリオでは、イメージ、ランタイム、オーケストレーション、およびサプライチェーンという複数層にわたる予防・検知・対応が求められる。

本研究の研究課題は次のとおりである。

RQ1: Linux コンテナ環境における分離および非干渉の性質をどのように形式的にモデル化できるか。

RQ2: 低レベルの振る舞い監視を、オーケストレーションの宣言的ポリシーと大きなオーバーヘッドなしに統合することは可能か。

RQ3: ハイブリッド手法（静的 + 動的）が MITRE ATT&CK 技術の緩和に与える定量的影響はどの程度か。

本研究の貢献は以下のとおりである。

• C1: ケーパビリティと namespace のグラフに基づく形式モデル。
• C2: 静的解析、宣言的エンフォースメント、および eBPF 監視を統合したシステム ContainerShield++。
• C3: 高い精度と低オーバーヘッドを示す大規模実験評価。

2. 背景および関連研究

コンテナ $C_i$ を次のタプルとして形式的に定義する。

$$ C_i = (P_i, N_i, G_i, Cap_i, F_i, S_i) $$

ここで、$P_i$ はプロセス、$N_i$ は namespaces、$G_i$ は cgroups、$Cap_i$ は Linux ケーパビリティ、$F_i$ はファイルシステム（例: overlayfs）、$S_i$ はセキュリティコンテキスト（seccomp、SELinux、AppArmor）を表す。

分離は namespaces（pid, net, ipc, mnt, uts, user, cgroup）の分離と、cgroups v2 によるリソース制限に依存する。CAP_SYS_ADMIN のようなケーパビリティは攻撃能力を大幅に拡張する（LINUX KERNEL, 2024）。

既存のアプローチには以下が含まれる。

カテゴリ	例	制限
静的ハードニング	seccomp, SELinux, AppArmor, OPA	汎用ポリシーと複雑な保守
動的監視	Falco, Tracee (eBPF)	誤検知とルール依存
サプライチェーン	Trivy, Clair, Sigstore/Cosign	既知 CVE に焦点

NIST SP 800-190（2017）は一般的な指針を示しているが、閉じ込め特性の数学的定式化は行っていない。必須アクセス制御の古典的研究（LOCCOCCO; SMALLEY, 2001）および保護原則（SALTZER; SCHROEDER, 1975）が本研究のモデル化の基盤となる。

3. 脅威モデルと問題の形式化

攻撃者 $\mathcal{A}$ が次の能力を持つと仮定する。

1. $C_i$ 内部での任意実行。
2. 内部ネットワークへのアクセス。
3. カーネルまたは設定不備の悪用の試行。

ホストの初期侵害は仮定しない。

相互作用グラフ $G = (V, E)$ を定義する。ここで $V = {C_1, \dots, C_n, H}$ であり、$E$ は通信チャネル（ネットワーク、ボリューム、共有 namespace）を表す。

次の場合に侵害が発生する。

$$ \exists C_i \in V \setminus {H} : Reach(C_i, H) = \text{true} $$

望ましい特性は次のとおり。

• コンファインメント: $\forall C_i, \neg Reach(C_i, H)$
• 横方向非干渉: $\forall i \neq j, \neg Reach(C_i, C_j)$（明示的ポリシーがある場合を除く）
• 暗号学的完全性: $\forall C_i, Verify(Signature(F_i)) = \text{true}$

ケーパビリティを部分順序集合 $(Cap, \subseteq)$ としてモデル化し、特権関数 $\pi: Cap \rightarrow \mathbb{N}$ を定義する。ここで $\pi(CAP_SYS_ADMIN)$ は最大値とする。

4. 提案手法

三層アーキテクチャ：

1. 静的解析: Dockerfile と SBOM（CycloneDX）の検査。
2. 宣言的エンフォースメント: OPA/Gatekeeper と Kubernetes ポリシー。
3. 動的監視: 確率モデルに基づく eBPF。

アルゴリズム 1: 静的検証

Input: Dockerfile D
Output: Score S ∈ [0,1]

1: S ← 1.0
2: Parse D e extrair Cap_i
3: If CAP_SYS_ADMIN ∈ Cap_i then S ← S − 0.4
4: If USER não definido then S ← S − 0.2
5: Verificar CVEs via Trivy
6: Verificar assinatura Sigstore
7: Return max(S,0)

アルゴリズム 2: 動的検知

Input: Stream de syscalls
Output: Alertas

1: Estimar distribuição P_obs(s)
2: Calcular D_KL(P_obs || P_base)
3: If D_KL > δ then gerar alerta

判定基準：

$$ D_{KL}(P_{obs} \parallel P_{base}) = \sum_s P_{obs}(s)\log\frac{P_{obs}(s)}{P_{base}(s)} $$

計算量は監視される syscall 数 $m$ に対して $O(m)$。

5. 実装

Kubernetes v1.29 と CRI-O 1.29 上で実装した。構成要素：

• Go 1.22 による Admission Controller。
• libbpf を用いた eBPF プログラム。
• Rust による分析バックエンド。
• Prometheus および Grafana との統合。
• Cosign（Sigstore）によるイメージ署名。
• CNAPP プラットフォームとのオプション統合。

3,600 の同時コンテナにおいて、ノードあたり平均 220 MB の追加メモリ使用を観測した。

6. 実験評価

実験環境：

パラメータ	値
ノード数	120
コンテナ数	3,600
CPU	Intel Xeon 32 cores
RAM	128 GB

シミュレートした攻撃：

• CVE-2019-5736
• CVE-2022-0492
• リバースシェル
• 不正マイニング
• 横方向移動（コンテナ向けに適応した T1021）

結果：

指標	ContainerShield++	Falco
DR	98,7%	91,2%
FPR	1,9%	4,7%
CPU オーバーヘッド	3,8%	5,1%
ATT&CK カバレッジ	17/22	12/22

平均検知時間の短縮：12,4 s → 4,5 s（−64%）。

追加平均レイテンシ：syscall あたり 4,3 μs。

7. 考察

数学的形式化と eBPF 監視の統合は、カバレッジと精度の両面で大きな向上を示した。低オーバーヘッドであることは、大規模クラスタにおける運用上の実現可能性を裏付ける。

制限として、適切なベースラインへの依存や、カーネルのゼロデイ脆弱性に対する直接的な緩和が含まれていない点が挙げられる。将来的には、アーティファクト署名のための耐量子暗号の導入や、SMT による形式検証の利用により保証を拡張できる可能性がある。

8. 結論と今後の研究

本研究では、コンテナセキュリティのための形式的フレームワークおよびスケーラブルシステムである ContainerShield++ を提示した。最小限のオーバーヘッドで優れた検知性能を実証した。

今後の研究として、以下を検討する。

• SMT による自動検証。
• serverless 環境および WebAssembly（WASI）との統合。
• 量子攻撃耐性署名の利用（例：CRYSTALS-Dilithium）。
• コンテナ上で実行される AI モデルのテレメトリとの相関分析。

参考文献

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