YARAルール検証を検体なしで Aray論文を解説

マルウェア検知ルール「YARA」を書いても、それが本当に動くかを確かめるにはマルウェア検体そのものが要る——この当たり前の前提を崩す研究が公開されました。2026年8月19日にarXivへ投稿された論文「Aray」は、YARAルールにマッチする「無害なファイル」をルールから自動生成する手法です。検体を保管・配布することなく、検知ルールとスキャナの動作確認ができるようになります。公開ルール416件で試し、406件（97.6%）で生成に成功したと報告されています。ただし査読前のプレプリントであり、結果は今後変わりうる点に注意してください。

この記事でわかること

  • YARAとは何で、自社のどこで動いているのか
  • 「検体が配れない」ことが検知運用の何を詰まらせているのか
  • Arayが何をどう自動生成するのか、評価結果の具体的な数字
  • 実務で使う際の限界と、現場で気をつけたいこと

YARAとは何者か──「使っていない」つもりでも動いている

YARAとは、マルウェアの特徴（文字列やバイト列のパターン）をルールとして記述し、ファイルやメモリがそのパターンに合致するかを検査するためのツールです。VirusTotal（Google傘下）がオープンソースで開発しており、公式サイトでは「マルウェア研究者がマルウェア検体を識別・分類することを支援するツール」と説明されています。

用途は主に検知エンジニアリングです。脅威インテリジェンスの分析者やSOC・CSIRTの担当者が、特定のマルウェアファミリや攻撃キャンペーンを見つけるためのルールを書き、スキャナに読み込ませて使います。

問題は3つ目の観点です。「うちはYARAなんて導入していない」と思っていても、YARAは製品やツールの中に組み込まれて動いていることがあります。一次情報で確認できる範囲では、次のような形で使われています。

  • ClamAV（オープンソースのアンチウイルス。メールゲートウェイやファイルサーバのスキャンで広く使われる）：公式ドキュメントで、拡張子が .yar / .yara のファイルをYARAルールとして読み込めると明記されています。
  • JPCERT/CC が公開する検知ルール：JPCERT/CCはGitHubで公開YARAルールのリポジトリ（jpcert-yara）を運用しており、APT10・APT29・BlackTech・Lazarus・Tick などの脅威グループ別にルールが整理されています。
  • JPCERT/CC のツール群：2025年11月18日に公開されたスレットハンティングツール「YAMAGoya」は、Sigma・YARAルールを使ってプロセスメモリを走査し、ファイルレスやパッキングされたマルウェアの検出に利用します。

つまりYARAは、資産管理台帳に「YARA」という行が無くても、自社のアンチウイルスや監視ツールの内側で動いている可能性がある技術です。「該当するか」を確かめたい場合は、まずアンチウイルス製品の定義ファイル配置先に .yar / .yara が無いか、EDRやサンドボックス製品にカスタムYARAルールの取り込み機能が無いかを確認するのが早道です。

なぜ「検体が配れない」ことが問題なのか

論文が出発点に置くのは、実にシンプルな非対称性です。YARAルールはただのテキストなので配布も共有も簡単だが、そのルールが「確かにマッチする」ことを示すための検体はマルウェアそのものなので、簡単には持ち回れない——この一点です。

論文はここから、実務で具体的に詰まる場面を4つ挙げています。

  • 保管：検体をリポジトリや共有ストレージに置けない（置けば自社が感染源になりうる）
  • 継続的インテグレーション（CI）：ルール変更のたびに自動テストを回したいが、CI環境にマルウェアを置けない
  • 災害復旧（DR）演習：切り替え先の環境で検知が生きているかを確かめたいのに、検証材料が無い
  • 再現可能なスキャナ検証：「このルールはこのスキャナで本当に反応するのか」を誰でも同じ手順で追試できない

アンチウイルスの動作確認には、無害だが検知される標準テストファイル（EICARテストファイル）が古くから使われてきました。しかしそれは「アンチウイルスが生きているか」を確かめる1個のファイルであって、「自分たちが書いた個別のYARAルールが効いているか」を確かめる手段にはなりません。Arayが埋めようとしているのは、ちょうどこの隙間です。

Arayは何をするのか

Arayは「決定論優先（deterministic-first）」を掲げるYARAインタプリタ兼、ポジティブ・フィクスチャ（＝そのルールに確実にマッチする検証用ファイル）の合成器です。

設計の肝は、論文が指摘する次の割り切りにあります。ルールの検証に必要なのは「元の検体を復元すること」ではなく、「そのルールにマッチするファイルが1つ存在すること」を示すだけでよい（存在証明で足りる）。この発想の転換によって、生成物はマルウェアの挙動を再現しない無害なファイルで済みます。

LLMはどこまで関与するのか

近年のこの手の研究にありがちな「LLMに丸投げ」ではない点が、実務者には重要です。論文の記述では役割が明確に分離されています。

  • モデル（LLM）が担うのは：ルールの構成的な正規化の提案と、型付き抽出のフォールバックのみ。
  • モデルが決して触らないのは：生成物のソースやバイナリ構造そのもの。
  • 従来型のコードが担うのは：正規化済みルールの検証、文字列・整数の証拠（witness）の導出、抽出、ルーティング、衝突チェック付きのレイアウト配置、そしてELF・PE・汎用形式へのシリアライズ。

実際に論文は、到達不能なエンドポイントを設定することでファイル生成（realization）フェーズ中のモデル呼び出しがゼロだったことを確認したと述べています。「生成されたバイナリの中身をLLMが決めていない」ことを実験で裏づけている、という主張です。

評価結果

公開ルール416件（entries）を対象にした評価結果は次のとおりです。

指標 結果
評価対象 公開ルール 416 件
正規化を通過（モデル未使用） 182 件
正規化を通過（モデルによる正規化後） 234 件
構築可能性の事前チェックを通過 406 件
全体の成功率 406 / 416（97.6%）
構築可能なルールに限った成功率 406 / 406（100%）
スキャナの不一致・構築失敗 いずれも 0 件

事前チェックで弾かれた10件は「想定内の処理」と位置づけられており、通過した406件については生成されたファイルがすべて元のルールにマッチしたと報告されています。

情シスの実務では何に効くのか

この研究がそのまま今日の運用を変えるわけではありませんが、効きどころははっきりしています。

第一に、検知ルールの回帰テストです。ルールを書き換えたとき、それまで検知できていたものを取りこぼしていないか。これを検体なしで自動化できるなら、ルール管理の質は確実に上がります。

第二に、スキャナ間の差異の確認です。ここは軽視されがちなポイントです。たとえば前述のClamAVは公式ドキュメントで、YARAモジュール非対応、global キーワード非対応、外部変数（contains / matches）非対応、1ルールあたり文字列は最大64個までといった制約を明示しています。つまり「YARAで書けるルール」と「自社のスキャナで実際に動くルール」は同じではありません。手元で試せるファイルがあれば、この差を机上の想像ではなく実測で確認できます。

第三に、環境移設後や演習での「生存確認」です。サーバを移した、EDRを入れ替えた、DRサイトへ切り替えた——そのとき検知が本当に効いているかを、検体を持ち込まずに確かめられます。侵害痕跡の確認手順のような場面でも、平時に検知経路を試せているかどうかで初動の速さは変わります。

限界と、現場で気をつけたいこと

期待しすぎないための注意点を、論文の記述と実務の両面から整理します。

  • 査読前の研究です。arXivのプレプリントであり、第三者による査読を経ていません（なお論文の注記によれば、ツールはBlack Hat USA 2026 Arsenalで発表されています）。結果や主張は今後変わりうる前提で読むべきです。
  • 検証の射程が限定されています。論文自身が、生成物の妥当性は「元のルールに対する検証」であり、あらゆるファイルに対する含意を証明することは別の、より強い目標であると明記しています。「このルールが誤検知しないこと」の保証ではありません。
  • 数字は後修正込みです。アンカー付き正規表現の失敗2件は最終実行の前に修復されたため、これは「post-fix（修正後）のシステム結果」であって、未知データに対する見積もりではないと論文が断っています。この種の但し書きを自分で書いている点は、むしろ誠実だと感じます。
  • 実行要件があります。公開リポジトリ（Apache License 2.0）の記載では、Linux・Python 3.12以上・パッケージマネージャ uv・yara CLIが必要です。複雑なルールの正規化にはOpenAI互換モデルへのアクセスが要りますが、Ollama と phi4:14b を使えばルールを外部に出さずローカルで完結させられるとされています。自社の検知ルールは機微な情報なので、外部APIに投げない選択肢があるかどうかは導入判断の分かれ目になります。

もうひとつ、運用上の実務的な注意を付け加えておきます。生成されるファイルは無害ですが、定義上「検知ルールにマッチする」ファイルです。社内に置けばEDRやアンチウイルスが反応し、隔離やアラートが飛びます。共有フォルダや個人端末に不用意に置けば、無用なインシデント対応を発生させかねません。扱いは検体に準じて、隔離された検証環境に限定し、除外設定と関係者への事前周知をセットにするのが無難でしょう。

現場目線の所感

検知ルールは「書いた瞬間がピーク」になりがちです。導入時に設定したまま誰も触らず、製品を入れ替えても引き継がれたのかどうか曖昧なまま、台帳の上でだけ生き続ける。限られた人員で日々のアラートをさばいていると、「そのルールは今も本当に発火するのか」を確かめる時間はまず取れません。

そこに「検体なしでテストできる」という選択肢が入るのは、素直にありがたい方向性です。一方で、CIパイプラインを持ち、ルールをコードとして管理している組織でないと恩恵は小さいのも事実でしょう。Linux前提・Python 3.12以上という要件も、Windows中心の情シス環境からは一歩距離があります。SOCやCSIRTを自前で回している組織がまず試し、そこでの知見が製品側に取り込まれていく——そういう順番で効いてくる研究だと見ています。

情シスはどうすべきか

今すぐArayを導入する必要はありません。それより先にやることがあります。

まず、自社の検知が「生きているか」を確かめる手段を持っているかを点検してください。アンチウイルスならEICARテストファイルによる動作確認、EDRなら製品が提供するテスト用の検知シナリオ、SIEMならテストログの投入。どれも地味ですが、いざというときに「実は数か月前から転送が止まっていた」という事態を防ぎます。

体制面や手順の整備については、自前でチェックリストを作り込むより公的な教材に乗るのが早いです。IPAのセキュリティインシデント対応 机上演習教材は、検知後に誰が何を判断するかを関係者で確認するのに使えます。中小規模の組織であれば、中小企業の情報セキュリティ対策ガイドラインから着手するのが現実的です。

そして忘れられがちですが、検知の網は必ず抜けます。最終的に不審なファイルやメールに気づくのは現場の利用者であることも多く、地道な啓発は検知技術と対になる投資です。IPAの対策のしおりのような配布しやすい教材を、定期的に回す仕組みにしておきたいところです。

まとめ

  • Arayは、YARAルールから「そのルールにマッチする無害なファイル」を自動生成する手法です。検体を保管・配布せずに検知ルールとスキャナを検証できるようにすることが狙いで、公開ルール416件中406件（97.6%）で生成に成功したと報告されています。
  • YARAは「導入していない」つもりでも動いていることがあります。ClamAVは公式にYARAルールを読み込め、JPCERT/CCも公開ルールやYAMAGoyaなどのツールで活用しています。まず自社のどこでYARAが使われているかを把握するのが先決です。
  • 査読前の研究であり、限界も明示されています。妥当性の検証は「元ルールとの一致」までで、誤検知しないことの保証ではありません。生成物はルールにマッチする以上、扱いは検体に準じた慎重さが必要です。

出典

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