2015 Fiscal Year Research-status Report
標準型メール攻撃に対する知的ネットワークフォレンジック技術の開発
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26330161
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| Research Institution | Tokyo Denki University |
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Principal Investigator |
佐々木 良一 東京電機大学, 未来科学部, 教授 (70333531)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | セキュアネットワーク / デジタルフォレンジクス / ネットワークフォレンジクス / 人工知能 / ルールベース / イベントログ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
標的型メール攻撃に対処するためには、パケットなどのネットワーク系のログをしっかり取得・管理・分析することによりコンピュータウイルスの侵入・拡散や情報の漏えいなどを検知・防止できるようにする必要があり、この自動化を図るためAI（Artificial Intelligent）の導入を前提としたLIFTシステムの開発を進めている。
本年度は、（１）前年度実施したLIFTシステムのあるべき機能、構成ならびに必要となる技術の詳細化を行うとともに、（２）ＡＩ技術の1つであるルールベースシステムに実験結果や文献調査に基づき具体的ルールを組み込んだプロトプログラムを開発した。あわせて、（３）ＰＣなどから具体的なログデータを得るためにWindowsOSの持つファイヤーウォールの機能を利用する方法を考案し、パケットとプロセスの関連付けにも続き影響の連鎖の把握を可能とした。（４）このようにして得られたルールベースのシステムと具体的にログデータを集めるシステムを組み合わせ実験を行うことにより、過去に起こった6つのインシデントに対し、正しくインシデント事象を検知できることを確認した。
さらに、今後起こる可能性のあるインシデントにも対応できる道を開くため、（ａ）ＡＩ技術の1つであるマルチエージェントを用いる方法と、（ｂ）代表的コンピュータウイルスの亜種の出現パターンをVirusTotalを用いて分析し、新しく出現したコンピュータウイルスの亜種出現の予測を行う方法を考案した。また、検知の精度を上げるため、単純な事象兆候テーブルではなく、相互の関連性を考慮できるベイジアンアンネットを用いる方式を考案した。
この結果を、2件の海外発表、6件の国内発表、2件の論文としてまとめた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
今後起こる可能性のあるインシデントへの対応方式の検討などは、当初予想したよりも進展がみられる。具体的には上述したように（ａ）ＡＩ技術の1つであるマルチエージェントを用いる方法と、（ｂ）代表的コンピュータウイルスの亜種の出現パターンをVirusTotalを用いて分析し、新しく出現したコンピュータウイルスの亜種出現の予測を行う方法を考案した。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1)事象・対策テーブルをLIFTシステム内に具体的に作成したうえで、自動的な処理や適切なガイドが可能か実験を行う。
(2)今後発生しえるコンピュータウイルスの亜種を具体的に分析し、それらによる攻撃にも耐えうるようにシステムを拡張する。
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