(57)【要約】【課題】機器に対する不正アクセスを監視する。【解決手段】記憶部１２が、不正アクセスのない正常状態における各時間帯ｔに、通信回線Ｌから検出される監視対象パケットのパケット数を示す推定モデルＭを記憶し、不正アクセス判定部１６が、対象時間帯ｔにパケット検出部１３で検出された監視対象パケットの検出パケット数Ｙ（ｔ）と、正常値特定部１５で特定された対象時間帯ｔにおける正常値Ｅ（ｔ）とを比較し、得られた比較結果に基づいて不正アクセスの有無を判定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
施設に設置されている各種設備を、通信回線に接続された複数の機器を用いて管理する施設管理システムで用いられて、前記通信回線を介して前記複数の機器間でやり取りされる監視対象パケットを検出することにより、前記複数の機器に対する不正アクセスを監視する不正アクセス監視装置であって、
不正アクセスのない正常状態における各時間帯に、前記通信回線から検出される前記監視対象パケットの検出状況を示す推定モデルを記憶するように構成された記憶部と、
前記通信回線を介して前記複数の機器間でやり取りされる監視対象パケットを検出するように構成されたパケット検出部と、
前記推定モデルに基づいて、前記正常状態での指定時間帯に検出される前記監視対象パケットの検出状況を推定し、得られた検出状況を正常値として特定するように構成された正常値特定部と、
対象時間帯に前記パケット検出部で検出された前記監視対象パケットの検出状況と、前記正常値特定部で特定された前記対象時間帯における正常値とを比較し、得られた比較結果に基づいて前記不正アクセスの有無を判定するように構成された不正アクセス判定部と
を備えることを特徴とする不正アクセス監視装置。
【請求項２】
請求項１に記載の不正アクセス監視装置において、
前記施設に設けられている特定区画に存在する区画人数を取得する区画人数取得部をさらに備え、
前記記憶部は、前記推定モデルとして、前記正常状態における各時間帯に、前記通信回線から検出される前記監視対象パケットの検出状況と、各時間帯に前記施設内の特定区画に存在する人の区画人数との関係を示す推定モデルを記憶し、
前記正常値特定部は、前記区画人数取得部で取得した前記指定時間帯における区画人数と前記推定モデルとに基づいて、前記正常状態での前記指定時間帯に検出される前記監視対象パケットの検出状況を推定し、得られた検出状況を前記正常値として特定する
ことを特徴とする不正アクセス監視装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の不正アクセス監視装置において、
前記正常値特定部は、前記正常値を特定する際、推定した前記正常状態での前記指定時間帯に検出される前記監視対象パケットの検出状況に、当該検出状況に関する変動幅を加えた値を、前記正常値として特定することを特徴とする不正アクセス監視装置。
【請求項４】
請求項１に記載の不正アクセス監視装置において、
前記不正アクセス判定部で前記不正アクセスがないと判定された時間帯に、前記パケット検出部で新たに検出された前記監視対象パケットの検出状況に基づいて、前記推定モデルを更新するように構成された推定モデル更新部をさらに備えることを特徴とする不正アクセス監視装置。
【請求項５】
請求項２に記載の不正アクセス監視装置において、
前記不正アクセス判定部で前記不正アクセスがないと判定された時間帯に、前記パケット検出部で新たに検出された前記監視対象パケットの検出状況と、前記区画人数取得部で取得した前記時間帯における前記区画人数とに基づいて、前記推定モデルを更新するように構成された推定モデル更新部をさらに備えることを特徴とする不正アクセス監視装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５のいずれかに記載の不正アクセス監視装置において、
前記パケット検出部は、前記通信回線から検出した前記監視対象パケットのうち、前記記憶部の除外リストに登録されている識別情報を含むパケットを除外することを特徴とする不正アクセス監視装置。
【請求項７】
請求項１〜請求項６のいずれかに記載の不正アクセス監視装置において、
前記不正アクセス判定部は、前記機器のうち、前記不正アクセスありと判定した前記対象時間帯における前記監視対象パケットの送信数または受信数が大きい順に、規定数分の機器を不正アクセスを行った機器の候補として特定することを特徴とする不正アクセス監視装置。
【請求項８】
請求項１〜請求項７のいずれかに記載の不正アクセス監視装置において、
前記不正アクセス判定部は、前記機器のうち、前記不正アクセスありと判定した前記対象時間帯における前記監視対象パケットの送信数または受信数が小さい順に、規定数分の機器を不正アクセスを被った機器の候補として特定することを特徴とする不正アクセス監視装置。
【請求項９】
施設に設置されている各種設備を、通信回線に接続された複数の機器を用いて管理する施設管理システムで用いられる不正アクセス監視装置で、前記通信回線を介して前記複数の機器間でやり取りされる監視対象パケットを検出することにより、前記複数の機器に対する不正アクセスを監視するための不正アクセス監視方法であって、
記憶部が、不正アクセスのない正常状態における各時間帯に、前記通信回線から検出される前記監視対象パケットの検出状況を示す推定モデルを記憶する記憶ステップと、
パケット検出部が、前記通信回線を介して前記複数の機器間でやり取りされる監視対象パケットを検出するパケット検出ステップと、
正常値特定部が、前記推定モデルに基づいて、前記正常状態での指定時間帯に検出される前記監視対象パケットの検出状況を推定し、得られた検出状況を正常値として特定する正常値特定ステップと、
不正アクセス判定部が、対象時間帯に前記パケット検出部で検出された前記監視対象パケットの検出状況と、前記正常値特定部で特定された前記対象時間帯における正常値とを比較し、得られた比較結果に基づいて前記不正アクセスの有無を判定する不正アクセス判定ステップと
を備えることを特徴とする不正アクセス監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器に対する不正アクセスを監視する不正アクセス監視技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
オフィスビルやテナントビルなどの施設では、施設に設置されている、空調・熱源・照明・入退室管理、受変電・防災・セキュリティ・エレベーターなどの各種設備を、通信回線に接続された複数の機器を用いて管理する、ビルシステムが導入されつつある（例えば、特許文献１など参照）。
近年、このようなビルシステムなどの施設管理システムを対象とした、いわゆるクラッキングと呼ばれる不正アクセスに関するニュースが、年々増加している。このような不正アクセスにより設備管理システムが、システム破壊、情報窃取、Ｗｅｂページ改ざんなどのサイバー攻撃を受けると、その影響が施設全体に広がり、甚大な被害を被ってしまうことが予想される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１９９７９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、このような施設管理システムは、多くの場合、安定稼働を最優先としている。このため、既存の施設管理システムにおいて、各機器に対する、ＯＳのアップデートやセキュリティ対策ソフトをインストール、さらには、新たなセキュリティ機器の導入は、困難である場合が非常に多い。また、施設管理システムの各機器は、多種多様なＯＳ／プラットフォーム／ソフトウェアで作成されているので、全ての機器にエージェントを入れてセキュリティを確保するのも困難である。そのため、不正アクセスを検知することも難しい状況である。
【０００５】
一般に、このような施設管理システムにおける不正検知に関する従来技術としては、ファイヤーウォール、ブラックリスト方式やホワイトリスト方式の不正検知などの不正検知技術が存在する。しかし、これら従来技術では、施設管理システムの機器がクラッキングにより乗っ取られた場合、その機器を用いた不正アクセス行為については検知困難であるという問題点があった。
【０００６】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、機器に対する不正アクセスを監視できる不正アクセス監視技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
このような目的を達成するために、本発明にかかる不正アクセス監視装置は、施設に設置されている各種設備を、通信回線に接続された複数の機器を用いて管理する施設管理システムで用いられて、前記通信回線を介して前記複数の機器間でやり取りされる監視対象パケットを検出することにより、前記複数の機器に対する不正アクセスを監視する不正アクセス監視装置であって、不正アクセスのない正常状態における各時間帯に、前記通信回線から検出される前記監視対象パケットの検出状況を示す推定モデルを記憶するように構成された記憶部と、前記通信回線を介して前記複数の機器間でやり取りされる監視対象パケットを検出するように構成されたパケット検出部と、前記推定モデルに基づいて、前記正常状態での指定時間帯に検出される前記監視対象パケットの検出状況を推定し、得られた検出状況を正常値として特定するように構成された正常値特定部と、対象時間帯に前記パケット検出部で検出された前記監視対象パケットの検出状況と、前記正常値特定部で特定された前記対象時間帯における正常値とを比較し、得られた比較結果に基づいて前記不正アクセスの有無を判定するように構成された不正アクセス判定部とを備えている。
【０００８】
また、本発明にかかる上記不正アクセス監視装置の一構成例は、前記施設に設けられている特定区画に存在する区画人数を取得する区画人数取得部をさらに備え、前記記憶部は、前記推定モデルとして、前記正常状態における各時間帯に、前記通信回線から検出される前記監視対象パケットの検出状況と、各時間帯に前記施設内の特定区画に存在する人の区画人数との関係を示す推定モデルを記憶し、前記正常値特定部は、前記区画人数取得部で取得した前記指定時間帯における区画人数と前記推定モデルとに基づいて、前記正常状態での前記指定時間帯に検出される前記監視対象パケットの検出状況を推定し、得られた検出状況を前記正常値として特定するようにしたものである。
【０００９】
また、本発明にかかる上記不正アクセス監視装置の一構成例は、前記正常値特定部が、前記正常値を特定する際、推定した前記正常状態での前記指定時間帯に検出される前記監視対象パケットの検出状況に、当該検出状況に関する変動幅を加えた値を、前記正常値として特定するようにしたものである。
【００１０】
また、本発明にかかる上記不正アクセス監視装置の一構成例は、前記不正アクセス判定部で前記不正アクセスがないと判定された時間帯に、前記パケット検出部で新たに検出された前記監視対象パケットの検出状況に基づいて、前記推定モデルを更新するように構成された推定モデル更新部をさらに備えている。
【００１１】
また、本発明にかかる上記不正アクセス監視装置の一構成例は、前記不正アクセス判定部で前記不正アクセスがないと判定された時間帯に、前記パケット検出部で新たに検出された前記監視対象パケットの検出状況と、前記区画人数取得部で取得した前記時間帯における前記区画人数とに基づいて、前記推定モデルを更新するように構成された推定モデル更新部をさらに備えている。
【００１２】
また、本発明にかかる上記不正アクセス監視装置の一構成例は、前記パケット検出部が、前記通信回線から検出した前記監視対象パケットのうち、前記記憶部の除外リストに登録されている識別情報を含むパケットを除外するようにしたものである。
【００１３】
また、本発明にかかる上記不正アクセス監視装置の一構成例は、前記不正アクセス判定部が、前記機器のうち、前記不正アクセスありと判定した前記対象時間帯における前記監視対象パケットの送信数または受信数が大きい順に、規定数分の機器を不正アクセスを行った機器の候補として特定するようにしたものである。
【００１４】
また、本発明にかかる上記不正アクセス監視装置の一構成例は、前記不正アクセス判定部が、前記機器のうち、前記不正アクセスありと判定した前記対象時間帯における前記監視対象パケットの送信数または受信数が小さい順に、規定数分の機器を不正アクセスを被った機器の候補として特定するようにしたものである。
【００１５】
また、本発明にかかる不正アクセス監視方法は、施設に設置されている各種設備を、通信回線に接続された複数の機器を用いて管理する施設管理システムで用いられる不正アクセス監視装置で、前記通信回線を介して前記複数の機器間でやり取りされる監視対象パケットを検出することにより、前記複数の機器に対する不正アクセスを監視するための不正アクセス監視方法であって、記憶部が、不正アクセスのない正常状態における各時間帯に、前記通信回線から検出される前記監視対象パケットの検出状況を示す推定モデルを記憶する記憶ステップと、パケット検出部が、前記通信回線を介して前記複数の機器間でやり取りされる監視対象パケットを検出するパケット検出ステップと、正常値特定部が、前記推定モデルに基づいて、前記正常状態での指定時間帯に検出される前記監視対象パケットの検出状況を推定し、得られた検出状況を正常値として特定する正常値特定ステップと、不正アクセス判定部が、対象時間帯に前記パケット検出部で検出された前記監視対象パケットの検出状況と、前記正常値特定部で特定された前記対象時間帯における正常値とを比較し、得られた比較結果に基づいて前記不正アクセスの有無を判定する不正アクセス判定ステップとを備えている。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、既存の施設管理システムにおいて、各機器に対する、ＯＳのアップデートやセキュリティ対策ソフトをインストール、さらには、新たなセキュリティ機器の導入を必要とすることなく、不正アクセスを監視することが可能となる。また、ファイヤーウォール、ブラックリスト方式やホワイトリスト方式の不正検知などの不正検知技術では困難であった、クラッキングにより乗っ取られた機器からの不正アクセスについても監視することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】不正アクセス監視装置の構成を示すブロック図である。
【図２】推定モデルの構成例である。
【図３】不正アクセス判定例を示す説明図である。
【図４】不正アクセス監視処理を示すフローチャートである。
【図５】推定モデル更新処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
［発明の原理］
まず、本発明の原理について説明する。
一般に、クラッキングにおいて、最初に行われる行為は事前調査である。例えば、施設に設置されている各種設備を、通信回線に接続された複数の機器を用いて管理する施設管理システムにおいて、いずれかの機器を乗っ取って他の機器に不正アクセスを行う場合、事前調査において、通信回線にどのような機器が接続されているか調査する。
【００１９】
乗っ取られた不正機器は、例えば、ブロードキャスト、マルチキャスト、総当たりなどの通信手法で、通信回線へ存在確認などの調査用パケットを送信する。通信回線に設属されている他の機器は、不正機器からの調査用パケットを受信した場合、自己の制御情報を含む応答パケットを不正機器へ返送する。
【００２０】
例えば、ＢＡＣｎｅｔ（Building Automation and Control Networking protocol）システムなどのビルシステムでは、システム内の機器が正常か異常かを判定する仕組みとして、各機器は、ある一定間隔で自己が正常に動作していることを通知するための通知パケット（ｉ−ａｍパケット）を送信しており、ある一定時間にその通知パケットが受信できない場合に、異常と判定する仕組みを備えている。
【００２１】
クラッカーは、このような仕組みを利用して、乗っ取った不正機器からブロードキャストで各機器が正常であるかの問い合わせを行う探索パケット（ＢＡＣｎｅｔ機器がｉ−ａｍの返答を返すｗｈｏ−ｉｓパケット）を送信し、当該探索パケットに対する通知パケット（ｉ−ａｍパケット）を検出することにより、その送信元を攻撃対象となるＢＡＣｎｅｔ機器として特定している。このため、不正機器が探索パケットを送信すると、それに対する応答パケットが各機器から返送されるため、通常より多くのパケットが通信回線上でやり取りされることになる。
【００２２】
したがって、不正機器がこのような事前調査を行うと通信回線を介してやり取りされるパケットの検出状況、例えばパケット数またはパケット数に関する統計値は、不正のない正常状態と比較して一時的に増加することとなる。一方、クラッキングにより通信遮断や機器の故障などが発生した場合、通信回線を介してやり取りされるパケットの検出状況は、不正のない正常時と比較して減少する。特に、施設管理システムなどのように、多くの機器が接続されている大規模な環境である場合、機器の数に応じて検出状況は顕著に増減する。ＤＯＳ攻撃においても同様である。
【００２３】
本発明は、このような、乗っ取られた不正機器による不正アクセスの有無と、通信回線を介して機器間でやり取りされる監視対象パケットの検出状況の変化との関係に着目し、不正のない正常状態の各時間帯における検出状況を示す推定モデルを予め作成しておき、この推定モデルから得られた正常状態での指定時間帯における検出状況を示す基準値と、指定時間帯に通信回線から検出された検出状況とを比較することにより、不正アクセスの有無を判定するようにしたものである。なお、以下では、監視対象パケットの検出状況として、監視対象パケットのパケット数を用いた場合を例として説明するが、これに限定されるものではない。例えば、一定の検出期間内に検出される監視対象パケットのパケット数に関する、平均値、最大値、最小値、中央値などの一般的な統計値を検出状況として用いてもよい。
【００２４】
次に、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
［不正アクセス監視装置］
まず、図１を参照して、本実施の形態にかかる不正アクセス監視装置１０について説明する。図１は、不正アクセス監視装置の構成を示すブロック図である。
【００２５】
この不正アクセス監視装置１０は、全体としてサーバ装置や産業用コントローラなどの情報処理装置からなり、施設に設置されている各種設備を、通信回線Ｌに接続された複数の機器２０を用いて管理する施設管理システム１で用いられて、通信回線Ｌを介して機器２０間でやり取りされる監視対象パケットを検出することにより、機器２０に対する不正アクセスを監視する機能を有している。
【００２６】
図１に示すように、不正アクセス監視装置１０は、主な機能部として、通信Ｉ／Ｆ部１１、記憶部１２、パケット検出部１３、区画人数取得部１４、正常値特定部１５、不正アクセス判定部１６、および推定モデル更新部１７を備えており、内部バスＢを介してデータやり取り可能に接続されている。これら機能部のうち、パケット検出部１３、区画人数取得部１４、正常値特定部１５、不正アクセス判定部１６、および推定モデル更新部１７は、ＣＰＵとプログラムとが協働することにより実現されている。
【００２７】
通信Ｉ／Ｆ部１１は、通信回線Ｌを介して機器２０や入退室管理システム３０との間でパケットを送受信する機能を有している。
【００２８】
記憶部１２は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、不正アクセス監視処理に用いる各種データやプログラムを記憶する機能を有している。記憶部１２で記憶する主な処理データとして、除外リストと推定モデルがある。
【００２９】
除外リストは、監視対象パケットのうちから除外すべきパケットを特定するための識別情報が登録されている、いわゆるホワイトリストである。不正アクセスに影響を受けないパケットについては、監視対象パケットとして検出する必要はない。このため、このようなパケットを識別するための識別情報を、予め除外リストに登録しておけばよい。識別情報の具体例としては、パケットに含まれるＩＰアドレス、ポート番号、機器制御プロトコルで用いられる特定のサービスパケットを示すパケットＩＤなどがある。
【００３０】
推定モデルは、不正アクセスのない正常状態における各時間帯に、通信回線Ｌから検出される監視対象パケットのパケット数を推定するための推定モデルである。この推定モデルについては、関数で構築してもよくデータベースなどの他の一般的な手法で構築してもよい。図２は、推定モデルの構成例である。図２に示す推定モデルは、特定区画に存在する人の区画人数、時間帯、および監視対象パケットのパケット数からなる３つの変数を持つ３次元推定モデルである。
【００３１】
一般に、ビルを利用する人の人数は、区画や時間帯によって変化するため、ビルシステムの制御も変化し、機器間でやり取りするパケット数も変化する。したがって、このような推定モデルを用いることにより、区画人数と時間帯とが指定されればその条件下で検出される監視対象パケットのパケット数を推定できる。
【００３２】
なお、本実施の形態では、図２に示したような、区画人数、時間帯、およびパケット数からなる３つの変数を持つ推定モデルを用いて、指定時間帯におけるパケット数を推定する場合を例として説明するが、これに限定されるものではない。少なくとも、時間帯およびパケット数からなる２つの変数を持つ２次元推定モデルを用いて、指定時間帯におけるパケット数を推定すればよい。
また、ビルを利用する人の人数は、平日、休日、祭日などの日種によっても変化するため、このような日種を時間帯に含めてもよい。あるいは、推定モデルの変数として日種を加えてもよく、日種ごとに推定モデルを作成して、切り替えて用いるようにしてもよい。
【００３３】
また、推定モデルの変数として用いる区画人数については、１つの特定区画に関するものに限定されるものではなく、複数の特定区画に関する区画人数をそれぞれ変数として用いてもよい。これにより、精度よくパケット数を推定できる。
また、推定モデル自体を特定区画ごとに個別に作成してもよい。この際、特定区画に配置されている機器２０のパケット数を変数として用いるなど、特定区画と機器２０との関連性に基づいて各推定モデルを作成してもよい。これにより、高い精度でパケット数を推定できる。
【００３４】
パケット検出部１３は、通信回線Ｌを介して機器２０間でやり取りされる監視対象パケットを、通信Ｉ／Ｆ部１１を介して検出（キャプチャ）する機能と、対象時間帯に得られた監視対象パケットのパケット数を取得する機能と、通信回線Ｌから検出した監視対象パケットのうち、記憶部１２の除外リストに登録されている識別情報を含むパケットを監視対象パケットから除外する機能とを有している。
【００３５】
区画人数取得部１４は、施設に設けられている特定区画に存在する区画人数を取得する機能を有している。具体的な区画人数の取得手法については、例えば、施設の各区画における人の入退室を管理する入退室管理システム３０から、通信回線Ｌおよび通信Ｉ／Ｆ部１１を介して、特定区画に存在する区画人数を取得する手法が考えられる。また、入退室管理システム３０に代えて、天井に配置した焦電型赤外線センサで検出した熱画像に基づいて特定区画に存在する人を検知する人検知システムから、区画人数を取得するようにしてもよい。これら、入退室管理システム３０や人検知システムについては、公知のシステムを用いればよい。
【００３６】
正常値特定部１５は、記憶部１２で記憶されている推定モデルと区画人数取得部１４で取得した指定時間帯における区画人数とに基づいて、正常状態での指定時間帯に検出される監視対象パケットのパケット数を推定し、得られたパケット数を正常値として特定する機能を有している。なお、前述したように、時間帯およびパケット数からなる２つの変数を持つ推定モデルを用いる場合、記憶部１２で記憶されている推定モデルに基づいて、上記パケット数を推定すればよい。
【００３７】
また、正常値特定部１５は、正常値を特定する際、推定した正常状態での指定時間帯に検出される監視対象パケットのパケット数に、当該パケット数に関する変動幅を加えた値を、正常値として特定する機能を有している。一般には、通信回線Ｌから検出される監視対象パケットのパケット数には、ある程度の誤差変動がある。このような変動幅を加えることにより、より正確に不正アクセスの有無を判定できる。
【００３８】
不正アクセス判定部１６は、対象時間帯にパケット検出部１３で検出された監視対象パケットの検出パケット数Ｙと、正常値特定部１５で特定された対象時間帯における正常値とを比較する機能と、得られた比較結果に基づいて不正アクセスの有無を判定する機能を有している。
【００３９】
図３は、不正アクセス判定例を示す説明図である。図３には、図２の推定モデルのうち特定区画Ａの区画人数がＸである場合の推定モデルＭ（ｔ）が示されている。推定モデルＭ（ｔ）の上下には、正常値特定部１５で得られる変動幅を持つ上限正常値ＥＵ（ｔ）と下限正常値ＥＬ（ｔ）からなる正常範囲Ｅ（ｔ）が設けられている。ＥＵ（ｔ）とＥＬ（ｔ）については、Ｅ（ｔ）の推定誤差に基づいて計算してもよいが、Ｅ（ｔ）に対して予め設定されている変動幅分を加減算することにより計算してもよい。なお、ＥＵ（ｔ）とＥＬ（ｔ）のうち、いずれか一方のみ、例えばＥＵ（ｔ）のみを正常値として特定するようにしてもよい。
【００４０】
不正アクセス判定部１６では、判定対象となる対象時間帯ｔに検出した検出パケット数Ｙ（ｔ）を、正常値すなわち正常範囲Ｅ（ｔ）と比較することにより、不正アクセスの有無を判定する。
例えば、対象時間帯ｔ１の検出パケット数Ｙ（ｔ１）は、ｔ１における上限正常値ＥＵ（ｔ１）と下限正常値ＥＬ（ｔ）との間に含まれているため、正常すなわち不正アクセスなしと判定される。
【００４１】
一方、対象時間帯ｔ２におけるＹ（ｔ２）は、ＥＵ（ｔ２）を上回っており、クラッキングにより通信回線Ｌを介して機器２０間で探索パケットや確認パケットがやり取りされて、正常状態よりパケット数が増大している可能性があるため、異常すなわち不正アクセスありと判定される。
また、対象時間帯ｔ３におけるＹ（ｔ３）は、ＥＵ（ｔ３）を下回っており、クラッキングにより機器２０で通信遮断や機器２０の故障などが発生して、正常状態よりパケット数が低減している可能性があるため、異常すなわち不正アクセスありと判定される。
【００４２】
また、不正アクセス判定部１６は、機器２０のうち、不正アクセスありと判定した対象時間帯における監視対象パケットの送信数または受信数が大きい順に、規定数分の機器２０を不正アクセスを行った機器２０の候補として特定する機能と、機器２０のうち、不正アクセスありと判定した対象時間帯における監視対象パケットの送信数または受信数が小さい順に、規定数分の機器２０を不正アクセスを被った機器２０の候補として特定する機能と、判定を行った対象時間帯とその前後の期間に検出した監視対象パケットを不正アクセス解析用パケットとして記憶部１２に保存する機能とを有している。
【００４３】
推定モデル更新部１７は、不正アクセス判定部１６で不正アクセスがないと判定された時間帯に、パケット検出部１３で検出された監視対象パケットの検出パケット数と、区画人数取得部１４で取得した時間帯における区画人数とに基づいて、推定モデルを更新する機能を有している。なお、前述したように、時間帯およびパケット数からなる２つの変数を持つ推定モデルを用いる場合、上記時間帯に検出されたパケット数に基づいて、推定モデルを更新すればよい。
【００４４】
［本実施の形態の動作］
次に、本実施の形態にかかる不正アクセス監視装置１０の動作について説明する。
【００４５】
［不正アクセス監視動作］
まず、図４を参照して、不正アクセス監視装置１０の不正アクセス監視動作について説明する。図４は、不正アクセス監視処理を示すフローチャートである。
不正アクセス監視装置１０は、予め設定されている対象時間帯ｔの到来に応じて、図４の不正アクセス監視処理を実行する。なお、不正アクセス監視処理の実行に際し、記憶部１２には、予め推定モデルが保存されているものとする。
【００４６】
まず、パケット検出部１３は、通信回線Ｌを介して機器２０間でやり取りされる監視対象パケットを、通信Ｉ／Ｆ部１１を介して検出し（ステップＳ１００）、対象時間帯ｔに得られた監視対象パケットのパケット数Ｙ（ｔ）を取得する（ステップＳ１０１）。この際、記憶部１２の除外リストに登録されている識別情報を含むパケットを監視対象パケットから除外してもよい。
【００４７】
また、区画人数取得部１４は、施設に設けられている特定区画Ａの対象時間帯ｔにおける区画人数Ｘ（ｔ）を取得する（ステップＳ１０２）。
続いて、正常値特定部１５は、記憶部１２で記憶されている特定区画Ａに関する推定モデルと区画人数取得部１４で取得した対象時間帯ｔにおける区画人数Ｘ（ｔ）とに基づいて、正常状態での対象時間帯ｔに検出される監視対象パケットのパケット数Ｙ（ｔ）を推定し、当該パケット数Ｙ（ｔ）に関する変動幅を加えた値、すなわち上限正常値ＥＵ（ｔ）および下限正常値ＥＬ（ｔ）からなる正常範囲Ｅ（ｔ）を特定する（ステップＳ１０３）。
【００４８】
この後、不正アクセス判定部１６は、対象時間帯ｔにパケット検出部１３で検出された監視対象パケットの検出パケット数Ｙ（ｔ）と、正常値特定部１５で特定された対象時間帯ｔにおける正常範囲Ｅ（ｔ）とを比較する（ステップＳ１０４）。
ここで、検出パケット数Ｙ（ｔ）が正常範囲Ｅ（ｔ）内であれば（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、不正アクセスなしと判定し（ステップＳ１０５）、一連の不正アクセス判定処理を終了する。
【００４９】
一方、検出パケット数Ｙ（ｔ）が正常範囲Ｅ（ｔ）外であれば（ステップＳ１０４：ＮＯ）、不正アクセスありと判定し（ステップＳ１０６）、一連の不正アクセス判定処理を終了する。
得られた判定結果は、記憶部１２へ保存されるが、不正アクセス監視装置１０の表示部（図示せず）で表示してもよく、通信Ｉ／Ｆ部１１から通信回線Ｌを介して上位装置（図示せず）へ通知してもよい。
【００５０】
［推定モデル更新動作］
次に、図５を参照して、不正アクセス監視装置１０の推定モデル更新動作について説明する。図５は、推定モデル更新処理を示すフローチャートである。
不正アクセス監視装置１０は、予め設定されている更新処理タイミングの到来に応じて、図５の推定モデル更新処理を実行する。更新処理タイミングは、例えば１日１回、次の日の０時など、前日の新たな各時間帯における検出パケット数Ｙ（ｔ）や区画人数Ｘ（ｔ）が揃ったタイミングが相応しい。
【００５１】
なお、推定モデル更新処理の実行に際し、記憶部１２には、数日分に関する各時間帯ｔに関する区画人数Ｘ（ｔ）と検出パケット数Ｙ（ｔ）とが保存されているものとする。この検出パケット数Ｙ（ｔ）は、不正アクセス判定部１６で不正アクセスがないと判定された対象時間帯ｔに、パケット検出部１３で検出された監視対象パケットの検出パケット数である。
【００５２】
まず、推定モデル更新部１７は、記憶部１２から、数日分に関する各時間帯ｔに関する特定区画Ａの区画人数Ｘ（ｔ）を取得するとともに（ステップＳ１１０）、数日分に関する各時間帯ｔにパケット検出部１３で検出された監視対象パケットの検出パケット数Ｙ（ｔ）を取得する（ステップＳ１１１）。
【００５３】
この後、推定モデル更新部１７は、これら区画人数Ｘ（ｔ）と検出パケット数Ｙ（ｔ）とからなる学習データに基づいて、図２に示したような、特定区画Ａに関する新たな推定モデルＭを作成する（ステップＳ１１２）。これにより、前日の新たな各時間帯における新たな検出パケット数Ｙ（ｔ）や区画人数Ｘ（ｔ）を考慮した、数日分の検出パケット数Ｙ（ｔ）や区画人数Ｘ（ｔ）を代表する新たな推定モデルＭが作成される。
続いて、推定モデル更新部１７は、記憶部１２に保存されている推定モデルを新たな推定モデルＭで更新し（ステップＳ１１３）、一連の推定モデル更新処理を終了する。
【００５４】
［本実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、記憶部１２が、不正アクセスのない正常状態における各時間帯ｔに、通信回線Ｌから検出される監視対象パケットのパケット数Ｙ（ｔ）（検出状況）を示す推定モデルＭを記憶し、不正アクセス判定部１６が、対象時間帯ｔにパケット検出部１３で検出された監視対象パケットの検出パケット数Ｙ（ｔ）と、正常値特定部１５で特定された対象時間帯ｔにおける正常値Ｅ（ｔ）とを比較し、得られた比較結果に基づいて不正アクセスの有無を判定するようにしたものである。
【００５５】
これにより、既存の施設管理システム１において、各機器２０に対する、ＯＳのアップデートやセキュリティ対策ソフトをインストール、さらには、新たなセキュリティ機器の導入を必要とすることなく、不正アクセスを監視することが可能となる。また、ファイヤーウォール、ブラックリスト方式やホワイトリスト方式の不正検知などの不正検知技術では困難であった、クラッキングにより乗っ取られた機器２０からの不正アクセスについても監視することが可能となる。
【００５６】
また、本実施の形態において、区画人数取得部１４が、施設に設けられている特定区画に存在する区画人数を取得し、記憶部１２が、推定モデルとして、正常状態における各時間帯に、通信回線Ｌから検出される監視対象パケットのパケット数と、各時間帯に施設内の特定区画に存在する人の区画人数との関係を示す推定モデルを記憶し、正常値特定部１５が、区画人数取得部１４で取得した指定時間帯における区画人数と推定モデルとに基づいて、正常状態での指定時間帯に検出される監視対象パケットのパケット数を推定し、得られたパケット数を正常値として特定するようにしてもよい。
これにより、区画人数の増減によるパケット数の増減に対応することができ、精度よく不正アクセスの有無を判定することができる。
【００５７】
また、本実施の形態において、正常値特定部１５が、正常値を特定する際、推定した正常状態での指定時間帯に検出されるパケット数に、当該パケット数に関する変動幅を加えた値を、正常値として特定するようにしてもよい。
これにより、推定モデルの誤差に対応することができ、精度よく不正アクセスの有無を判定することができる。
【００５８】
また、本実施の形態において、推定モデル更新部１７が、不正アクセス判定部１６で不正アクセスがないと判定された時間帯に、パケット検出部１３で新たに検出された監視対象パケットの検出パケット数に基づいて、推定モデルを更新するようにしてもよい。
特に、ビルシステムでは、ＩｏＴ（Internet of Things）化が進む連れて、様々な機器が追加されるため、検出されるパケット数も変化し、同じ推定モデルを長期間にわたり用いることはできない。このように推定モデルを更新することにより、機器２０の追加や取り外しによるパケット数の増減に対応することができ、精度よく不正アクセスの有無を判定することができる。
【００５９】
また、本実施の形態において、推定モデル更新部１７が、不正アクセス判定部１６で不正アクセスがないと判定された時間帯に、パケット検出部１３で新たに検出された監視対象パケットの検出パケット数と、区画人数取得部１４で新たに取得した上記時間帯における区画人数とに基づいて、推定モデルを更新するようにしてもよい。
これにより、機器２０の追加や取り外しによるパケット数の増減に対応することができるとともに、区画人数の増減によるパケット数の増減に対応することができ、より高い精度で不正アクセスの有無を判定することができる。
【００６０】
また、本実施の形態において、パケット検出部１３が、通信回線Ｌから検出した監視対象パケットのうち、記憶部１２の除外リストに登録されている識別情報を含むパケットを除外するようにしてもよい。
これにより、システムメンテナンス時に機器２０との間でやり取りされるメンテナンス用パケットなど、正常状態には存在しない正規のパケットを除外することができ、精度よく不正アクセスの有無を判定することができる。
【００６１】
また、本実施の形態において、不正アクセス判定部１６が、機器２０のうち、不正アクセスありと判定した対象時間帯における監視対象パケットの送信数または受信数が大きい順に、規定数分の機器２０を不正アクセスを行った機器２０の候補として特定するようにしてもよい。
これにより、不正アクセスの有無に加えて、不正アクセスを行った機器２０の候補を特定することができ、不正アクセスに対して迅速な対応を行うことができる。
【００６２】
また、本実施の形態において、不正アクセス判定部１６が、機器２０のうち、不正アクセスありと判定した対象時間帯における監視対象パケットの送信数または受信数が小さい順に、規定数分の機器２０を不正アクセスを被った機器２０の候補として特定するようにしてもよい。
これにより、不正アクセスの有無に加えて、不正アクセスを被った機器２０の候補を特定することができ、不正アクセスに対して迅速な対応を行うことができる。
【００６３】
［実施の形態の拡張］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【００６４】
１…施設管理システム、１０…不正アクセス監視装置、１１…通信Ｉ／Ｆ部、１２…記憶部、１３…パケット検出部、１４…区画人数取得部、１５…正常値特定部、１６…不正アクセス判定部、１７…推定モデル更新部、２０…機器、３０…入退室管理システム、Ｌ…通信回線。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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