【誤訳訂正書】
【提出日】平成23年5月23日(2011.5.23)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【書類名】  明細書
【発明の名称】  ネットワークのセキュリティ体制を評価し、グラフィカルユーザインタフェースを有するシステム及び方法
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータスクリーンに含まれ、ネットワークの機密性、インテグリティ及び可用性に対応するネットワークの脆弱性に関するネットワークのセキュリティ体制を決定するために使用されるグラフィカルユーザインタフェースであって、
ネットワークに含まれる異なるネットワーク要素を表すネットワークマップのネットワークアイコンを表示するシステムデザインウィンドウと、
脆弱なネットワーク要素を示すユーザ読取り可能な項目を表示するための脆弱性体制のウィンドウとを備え、
前記ネットワークアイコンのそれぞれは、前記ネットワーク要素が前記ネットワークにおいてどのように相互接続されているかに対応する構成に従って互いにリンクされており、
前記ネットワークマップの選択された部分は、前記ネットワークのセキュリティ体制が確定された後に、前記ネットワークの前記選択された部分について確定されている脆弱性を示す異なる色に変化し、
前記ネットワークのセキュリティ体制は、
異なるネットワークの脆弱性を分析するプログラムから、システムオブジェクトモデルのデータベースが、前記異なるネットワークの脆弱性を分析するプログラムの情報データの要求を支援するように、オブジェクト／クラス階層でネットワークシステムの記述を表現及び記憶するシステムオブジェクトモデルのデータベースを作成するステップと、
ファジー推論ネットワークのルール及びファジー証拠推論ルールにより動作する目的指向のファジー論理意思決定ルールを使用して、前記システムオブジェクトモデルのデータベースを、前記異なるネットワークの脆弱性を分析するプログラムから得られた結果と相互に関連付けるステップと、
低レベルの離散確率がネットワークの脆弱性の高レベルの結論に反映されるように、事前確率からなる専門知識を使用して確率を伝播する発見的規則からなる階層として推論ネットワークを形成するステップと、により確定される、
グラフィックユーザインタフェース。
【請求項２】
前記ユーザ読み取り可能な項目は、前記脆弱なネットワーク要素を示すチャートを含む、
請求項１記載のグラフィカルユーザインタフェース。
【請求項３】
前記ユーザ読み取り可能な項目は、前記脆弱なネットワーク要素を示すスプレッドシートをさらに備える、
請求項１記載のグラフィカルユーザインタフェース。
【請求項４】
アイコンにより表される前記ネットワーク要素のそれぞれは、脆弱なネットワークノードを示す異なる色に変化する、
請求項１記載のグラフィカルユーザインタフェース。
【請求項５】
前記ネットワーク要素の特性を表示するマネージャウィンドウを更に備える、
請求項１記載のグラフィカルユーザインタフェース。
【請求項６】
前記ネットワーク要素の感度を選択するためのユーザ選択項目を有するデータセンシティビティボックスを更に備える、
請求項１記載のグラフィカルユーザインタフェース。
【請求項７】
ネットワークノードのためのユーザ選択可能な脆弱性のプロファイルを有するセレクトノードコンフィグレーションエディットボックスを更に備える、
請求項１記載のグラフィカルユーザインタフェース。
【請求項８】
前記ネットワーク要素間に存在する脆弱なコネクションを示す異なる色に変化する矢印により、ネットワークアイコンが互いにリンクされる、
請求項１記載のグラフィカルユーザインタフェース。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
［発明の分野］
本発明は、ネットワークの分野に関し、より詳細には、ネットワークのセキュリティの脆弱性を評価する分野に関する。
【０００２】
［発明の背景］
現在開発中の情報システム及びコンピュータネットワークのインフラは、許容可能なリスク（すなわち、十分なプロテクション）を構築するものを考慮して構築されている。ハードウェア、ソフトウェア及びコンピュータネットワークのシステムノードのようなシステムアセットは、それらの価値に一致する程度に保護されなければならない。
【０００３】
さらに、これらのアセットは、アセットがそれらの価値を失うまでプロテクトされなければならない。また、セキュリティ機能及びシステムアーキテクチャは、処理データの寿命を通じて十分なプロテクトを提供すべきである。あるネットワークに関連するリスクが許容されるか否かを評価するために、セキュリティエンジニアは、典型的に、全ての適切な情報を収集し、次いでネットワークに関連するリスクを分析する。
【０００４】
リスク分析は、複雑且つ時間のかかる作業であり、ネットワークにおいて起こり得る損害及びその潜在的な損害を判定することが必要である。例として、コンピュータネットワークにおけるセキュリティ上のリスクを分析するとき、セキュリティエンジニアリングは、以下のステップに典型的に従う。
【０００５】
１）コンピュータシステム全体のアセットを確認する。  
２）アセットの脆弱性を確認する。このステップは、典型的に、どのような損害がどのようなソースからアセットに起こるかを予期するために、想像力を必要とする。コンピュータセキュリティの３つの基本的な目的は、機密性、インテグリティ及び可用性を保証することである。脆弱性は、それら３つの品質のうちの１つの損失を生じさせる状況である。
【０００６】
３）発生の可能性を予期する（悪用“exploitation”）。すなわち、それぞれの起こり得る損害がどの位頻繁に悪用されるかを判定する。発生の可能性は、既存の制御の厳重さ、及び何か又は誰かが既存の制御を回避する可能性に関連する。  
４）それぞれの事件に関して期待される損失を判定することにより、年当りのカバーされていない損失（期待される年間損失）を計算する。  
５）適用可能な制御及びそれらのコストを調査する。  
６）制御に関する年間節約を推定する。
【０００７】
この分析に関する最後のステップは、費用対効果の分析である。すなわち、ある制御を実現するために費用がかからないか、又は期待される損失の費用を受け入れるために費用がかからないか、である。リスク分析は、セキュリティ計画に繋がり、このセキュリティ計画は、セキュリティを向上するための所定の措置について負担を特定する。
【０００８】
今日、急速な技術の進化と、向上された能力を有するコンピュータの増加により、費用対効果の高い解決策について、民生品（ＣＯＴＳ）のハードウェア及びソフトウェアコンポーネントの使用が要求されている。このＣＯＴＳへの強い依存は、商用グレードのセキュリティのメカニズムが殆どの用途について十分であることを意味している。
【０００９】
したがって、セキュリティアーキテクチャは、比較的弱い民生品のコンポーネントと共に使用できるミッションクリティカルなコンピュータシステムを構築するように構成されなければならない。より高い保証のコンポーネントは、コミュニティ又は情報の境界に配置され、情報保証に対する縦深防御のアプローチを実現するエンクレーブ（enclave）に基づいたセキュリティアークテクチャが形成される。
【００１０】
開発予算内のままで、利用可能なプロテクションメカニズムを最大にすることに役立つ、システム設計者が利用することができる幾つかのデザインツール、すなわちソフトウェアプログラムが存在する。現世代のリスク分析ツールは、通常、特定の態様又はリスクの態様に対処するシングルベンダのソリューションである。これらのツールは、３つのカテゴリの１つに属する傾向がある。
【００１１】
１）文書化された脆弱性のデータベースから動作し、既知の脆弱性を修復するツール。このタイプのツールは、新製品のバージョンによるか又は加入サービスにより、データベースの更新についてベンダーに依存する。このカテゴリからの例は、ISS社のInternet  Scanner,  Network  Association社のCyber  Cop及びHarris社のSTATを含んでいる。
【００１２】
２）各種パラメータを使用してリスク指標を計算するモノリシックツール。これらのツールは、維持することが困難であり、急速に進化する脅威及び技術環境に追従することが難しい。このツールのカテゴリの例は、LAVA（Los  Alamos  Vulnerability  Assessment）ツールである。
【００１３】
３）オペレーティングシステム、又はデータベース管理システムのような特定のシステムの態様を調べ、他のシステムのコンポーネントを無視するツール。たとえば、ＳＡＴＡＮは、オペレーティングシステムの脆弱性を分析するが、ルータのようなインフラ要素を無視する。
【００１４】
１つのコンピュータネットワークの分析について、様々なベンダーからの複数のツールの使用は、大きな労働力を要する作業である。典型的に、セキュリティエンジニアは、複数のフォーマットで複数回、システム（ネットワーク）の記述又は表現を入力しなければならない。
【００１５】
次いで、セキュリティエンジニアは、これらの多数のツールから結果的に得られる出力を手動で分析、統合及び結合して、ネットワークのセキュリティ姿勢に関する１つの報告書にする。その後、セキュリティエンジニアは、（期待される年間損失を計算し、制御を調査する等して）リスク分析を完了することができ、次いで、セキュリティリスク、システムパフォーマンス、ミッションの機能性及び開発予算の間で代替を分析するためのプロセスを繰り返す。
【００１６】
また、これらツールのいずれもが、「ドリルダウン」によるシステムへの総計の「スナップショット」のアプローチ、又はシステムの各種レイヤ（ネットワーク、プラットフォーム、データベース等）でリスクにどのように対処するかを容易にするための階層型アプローチを使用していない。これらのツールは、セキュリティリスク、システムパフォーマンス、ミッションの機能の間で代替を分析するときに、システム設計者をほとんど支援しない。
【００１７】
代わりに、所与のツールが計算するために設計された特定のリスクの態様に対処する「リスクソリューション」が提供される。包括的なリスク評価を開発するために、セキュリティエンジニアは、幾つかのツールの使用において熟達していなければならず、結果的に得られる出力を手動で相互に関係付けなければならない。  
第22回National  Information  Systems  Security  Conference,  Vol.1,  col.18-21,  1999  pp97-111の論文誌に発表されている学会論文XP-001031508は、ネットワークの脆弱性のツール（ＮＶＴ）の概念を開示しており、統合された情報要求及び変換フレームワークを使用した複数の脆弱性の分析ツールの情報ニーズを支援する１つのトポロジーシステムモデルを適用している。システムは、脆弱性／リスクの評価を行う。この論文では、ＮＶＴアーキテクチャが開示されており、既存のネットワークをマッピングして、統合された脆弱性／リスク評価を形成するためのファジー機能の制限された使用に関して説明している。  
また、この論文は、異なるリスクを異なる色で示して、色分けすることができるシステムのグラフィカルネットワークマップを開示している。  
米国公開公報第5684957号では、ネットワークマネージメントシステムを分析して、ネットワークで検出されたセキュリティホールを表示することが開示されている。
【００１８】
成功したリスク分析の１つの態様は、分析ツールにより使用されるシステムモデルを生成するための、完全且つ正確なデータの蓄積である。多くの今日の分析ツールは、分析において使用されるシステムモデルの開発向けのデータを取得するため、ユーザ、システムオペレーション要員及び分析者により実行される調査に依存している。代替的に、あるツールは、コンピュータネットワークをアクティブにスキャンし、システムコンポーネントに対する様々な脆弱性の試験を行うことができる。
【００１９】
しかし、これらの方法は問題点を有している。テキスト又は調査に基づいた知識勧誘の技法は、大きな労働力を有するものであり、分析者にとって潜在的に面倒である。多くの既存のツールは、システムセキュリティの異なる観点を分析するために、同じ情報を再使用する。
【００２０】
データをモデル化するセントラルリポジトリを使用することは、さらに有効であり、これは、既存のツールの間で共有される入力の基礎を提供する。このリポジトリは、リスク分析ツールによる使用向けのデータセットを生成するために使用することができ、個別の入力操作なしに、複数のツールが同じシステムに対して実行されることを可能にし、したがってオペレータのエラーの可能性を減少する。
【００２１】
複数のリスク分析推論エンジン又はバックベンドの使用は、全てのタイプの分析を実行するために、１つのツールを開発するコストなしに、様々な態様のシステムを分析することを可能にする。複数のツールを適用することにより利用可能な情報と結果的に情報に基づいた評価とを統合することは、システムのセキュリティ体制（securiry posture）の更にロバストかつ正確なイメージを生成する。これらの結果は、より情報に基づいたシステムデザインの決定を容易にし、代替的な評価及び比較のための骨組みを提供する。
【００２２】
［発明の概要］
したがって、本発明の目的は、ネットワークを複数回にわたり分析することなしに、ネットワークのセキュリティの脆弱性を評価するためのデータ処理システム及び方法を提供することにある。
【００２３】
グラフィカルユーザインタフェースは、コンピュータスクリーンに含まれ、ネットワークの脆弱性の体制を決定するために使用される。システムデザインウィンドウは、ネットワークに含まれる異なるネットワーク要素を表すネットワークマップのネットワークアイコンを表示する。それぞれのネットワークアイコンは、ネットワーク要素がネットワークにおいてどの様に相互接続されているかに対応する構成に従って互いにリンクされる。ネットワークマップの選択された部分は、ネットワークの脆弱性の体制が決定された後に、ネットワークのその部分について確定されている脆弱性を示す異なる色に変わる。
【００２４】
本発明の更に別の態様では、それぞれのネットワーク要素は、脆弱なネットワーク要素を示す異なる色を決定する。グラフィカルユーザインタフェースは、ネットワーク要素の特性を表示するためのマネージャウィンドウを備えることもできる。データセンシティビティボックスは、ネットワーク要素の感度を選択するためのユーザ選択項目を有することができる。グラフィカルユーザインタフェースは、ネットワークノードの脆弱性のプロファイルを選択するためのユーザ選択可能な脆弱性プロファイルを有するセレクトノードコンフィグレーションエディットボックスを備えることもできる。アイコンは、これら要素間に存在する脆弱なコネクションを示す異なる色に変わる矢印により互いにリンクされる。
【００２５】
本発明の更に別の態様では、グラフィカルユーザインタフェースは、コンピュータスクリーンに含まれ、ネットワークの脆弱性の体制を決定するために使用される。グラフィカルユーザインタフェースは、ネットワークに含まれる異なるネットワークノードを示すネットワークマップのアイコンを表示するためのシステムデザインウィンドウを含んでいる。それぞれのアイコンは、ネットワークノードがネットワークにおいてどのように相互接続されているかに対応する取り決めに従って互いにリンクされる。マネージャウィンドウが含まれ、ネットワークノードのそれぞれの特性は、表示及び編集することができる。ネットワークの脆弱性の体制が確定された後に、選択されたアイコンは、高いリスクのノードを示す赤の色に変わり、選択されたアイコンは、低いリスクのノードを示す黄色に変わる。
【００２６】
マネージャウィンドウは、ネットワーク設計の代替向けに、ネットワークノードの特性を編集するためのノード特性ダイアログボックスをさらに備える。グラフィカルユーザインタフェースは、ネットワークノードの感度を選択するためのユーザ選択項目を有するデータセンシティビティボックスを備えることもできる。セレクトノードコンフィグレーションエディットボックスは、それぞれのノードの脆弱性を選択するためのユーザ選択可能な脆弱性のプロファイルを有することができる。
【００２７】
本発明の更に別の態様では、脆弱性の体制のウィンドウは、脆弱なネットワーク要素を示すユーザ読取り可能な項目を表示することができる。このユーザ読取り可能な項目は、脆弱なネットワーク要素を示すチャートを備えることができ、また、脆弱なネットワーク要素を示すスプレッドシートを備えることができる。
【００２８】
［発明の実施の形態］
本発明は、添付図面を参照して、発明の実施の形態を通してこれより記載される。  
図１は、外部ルータ１０４、通信ネットワーク１０５及びファイアウォール１０６に接続される内部サーバ１０２を有する従来のネットワーク１００の例を説明している。内部ルータ１０８は、ファイアウォール１０６、支社１０７に接続され、内部ＬＡＮネットワーク要素１１０及びリモートアクセスサーバ１１２及びリモートユーザ１１４に接続されている。
【００２９】
図１の例を使用して、ネットワーク上で頻繁に見られる問題は、たとえばサービス妨害及び匿名ＦＴＰといった不必要なサービスを実行する内部サーバ１０２のようなホスト、又はたとえばＣＧＩスクリプト、匿名ＦＴＰ及びＳＭＴＰを実行する内部サーバとする正しく設定されていないウェブサーバを含んでいる。内部ＬＡＮ１１０は、パッチが当てられていない、時代遅れの、脆弱又はデフォルト設定されたソフトウェア及びファームウェア及び脆弱なパスワードを含む場合がある。
【００３０】
また、ＬＡＮは、ＮｅｔＷａｒｅファイルサービス及びＮｅｔＢＩＯＳのような不適切にエクスポートされたファイルシェアリングサービスを含む場合がある。また、内部ＬＡＮ１１０は、正しく設定されていない又はパッチが当てられていないＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ＮＴサーバを含み、包括的なポリシー、手順、標準及びガイドラインがないことにより生じる問題を含んでいる。
【００３１】
リモートアクセスサーバ１１２は、セキュリティ対策が施されていないリモートアクセスポイントを含み、外部ルータ１０４は、ＳＮＭＰ，ＳＭＩＰのフィンガー（finger）、ルースター（rooster）、ＳＹＳＴＡＴ、ＮＥＴＳＴＡＴ、ＴＥＬＮＥＴのバナー（banner）、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標） ＮＴ  ＴＣＰ  １３９  ＳＭＢ（サーバメッセージブロック）及び名前なしサーバホストへのゾーン転送のようなサービスを通して、情報の漏れを有する場合がある。また、リモートアクセスサーバ１１２は、不適切なロギング、監視及び検出能力を有する場合がある。支社１０７は、ＲＬＯＧＩＮ，ＲＳＨ又はＲＥＸＥＣのような悪用された信頼関係を有する場合がある。
【００３２】
ファイアウォール１０６は、正しく設定されていないか、又は正しく設定されていないルータのアクセス制御リストを有する。これらのネットワークの問題は、ネットワーク１００で見られる一般的な問題のほんの一例であり、当業者にとって知られているような、生じ得る多くの他の問題が存在する。
【００３３】
本発明は、本発明のシステム及び方法によりネットワークシステムの脆弱性を識別することを可能にするので有効である。データ処理システム及び方法のソフトウェアは、内部ＬＡＮ１１０において接続されるノード１１２の識別された脆弱性を示している図２に示されるように、ユーザ端末１２０にロードすることができる。説明のために、本発明のデータ処理システム及び方法は、ネットワーク脆弱性ツール（ＮＶＴ）として言及することができる。すなわち、ネットワークの脆弱性及びリスクを判定するためにユーザが使用するツールである。
【００３４】
本発明のＮＶＴを形成するデータ処理システムは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標） ＮＴを実行するＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標） ＰＣのプラットフォームにロードされる。このタイプのプラットフォームは、低コストの解決策を提供し、本明細書を通してネットワークの脆弱性を評価するプログラム又はネットワークのリスクを解析するプログラムとして一般に言及される、多種多様の評価ツールをサポートする。
【００３５】
これらのネットワークの脆弱性を解析するプログラムは、典型的には、セキュリティエンジニアにより知られている標準的なＣＯＴＳ／ＧＯＴＳプログラムであり、ネットワークの自動的な発見又は手動によるネットワークのモデル化を可能にするＨＰ  Ｏｐｅｎ  Ｖｉｅｗ、Ｍｉｔｒｅ社により製造されるようなＡＳＳＲ（Analysis  of  Network  System  Security  Risks）、パッシブなデータ収集及び１つの損失の発生を可能にするＧＯＴＳネットワークシステム分析ツールを含んでいる。
【００３６】
また、ＲＡＭ（Risk  Assessment  Ｍodel）として知られるＮＳＡによるリスク評価の方法を使用することもでき、DPL-f意思決定支援プログラミング言語において実現される。また、ＲＡＭは、イベントツリー（event  tree）ロジック向けにパッシブなデータ収集を可能にし、タスクリストに優先順位をつけ、複数のリスク／サービスでの数学的なモデルを可能にする。これは、時間をかけてイベントに基づいて行われる。
【００３７】
ＤＰＬ（Decision  Programming  Language）は、複雑な意思決定のモデル化を容易にする意思決定支援ソフトウェアパッケージである。ＤＰＬにより、ユーザは、不確かさ及び柔軟性を意思決定処理に組込むことができる。ＤＰＬは、モデルを構築するためのグラフィカルインタフェースを提供し、モデルに関する分析を実行する。DPL-fは、ＤＰＬに組込まれる機能を含んでおり、フォルトツリー構造向けのグラフィックインタフェースを提供する。この機能により、モデラーは、フォルトツリーを作成し、フォルトツリーをＤＰＬモデルに組込むことが可能となる。
【００３８】
また、DPL-fは、固有の分析ツールを含んでいる。これらのツールは、ツリーにおける任意のイベントの確率を明示的に計算して、フォルトツリーに固有なタイプの感度解析を実行する能力を含んでいる。DPL-fは、時系列をモデルに組込むためのインタフェースを提供する。これにより、モデラーは、モデルの構造を変更することなしに、平価切下げ（devaluation）、自己資本の増加（capital  growth）、又は他の時間を含んだ量を考慮することができる。
【００３９】
DPL-fは、高速なフォルトツリー構造、埋め込みフォルトツリーのライブラリ、専門家の見解を生成するシステム、カットセットの列挙及び整列、並びに時間をかてたリスクのグラフィカルな描写について、更なる機能をＲＡＭに提供する。
【００４０】
ＩＳＳ（Internet  Security  System  Corporation）により開発されたＩＳＳインターネットスキャナにより、アクティブなデータ収集が可能となり、ホスト、サーバ、ファイアウォール及びルータについてネットワークをスキャンし、ネットワーク、オペレーティングシステム及びソフトウェアアプリケーションに準拠するセキュリティ及びポリシーを評価することができる。このスキャナにより、時間的なスナップショット、及びコンピュータネットワークの準拠性に関する報告が可能となる。これらのプログラムは、本発明のＮＶＴが統合を可能にする、本質的に異なるネットワークの脆弱性を解析するプログラムである。
【００４１】
本発明のＮＶＴは、ネットワークトポロジーのグラフによる描写を組込んだ情報を求める骨組み（knowledge  solicitation  framework）に基づいている。このトポロジーは、ネットワーク属性を取得するために使用され、続いてセキュリティの脆弱性について解析される。また、グラフィカルユーザインタフェースは、ネットワークモデルの精度を改善するために使用される。
【００４２】
本発明によれば、ＮＶＴのシステム及び方法は、既存のネットワークを自動的にマッピングし、図７に示されるようなグラフィカルユーザインタフェース上にモデルとして既存のネットワークを表示することができる。たとえば、ＨＰ  Ｏｐｅｎ Ｖｉｅｗは、ネットワークトポロジーを図により描くことができる。
【００４３】
ソフトウェアにネットワークのデフォルトのルータのＩＰアドレスが一旦与えられると、本発明のＮＶＴは、Ｏｐｅｎ  Ｖｉｅｗを使用して、ネットワークに接続されるコンピュータ及び他の装置をサーチすることができる。ＮＶＴは、アクティブなサーチを実行し、ネットワーク上の可能性のあるＩＰアドレスを調査して（pinging）、ＮＶＴが受けた応答情報をそのネットワークマップに加える。また、ＮＶＴは、ドラッグ及びドロップをサポートするため、例示されるようなグラフィカルユーザインタフェースで提案されるネットワークを描くための手動的な方法を提供する。
【００４４】
システムアーキテクチャは、完全な論理ネットワーク計画を提供するために要求される更なる詳細を提供するため、代替的な設計又はノード編集向けのセキュリティクリティカルな情報を含めて定義することができる。また、ユーザは、サブネットワークアイコンを使用することにより、マップ上の全体のネットワークを表すことができる。
【００４５】
ネットワークシステムの記述が完了したとき、本発明のＮＶＴは、以下に説明されるように、図１６及び図１７における例に示されるようなオブジェクト／クラスの階層における記述を表現して記憶する。１つのトポロジーのシステムオブジェクトモデルは、本質的に異なるネットワークの脆弱性を解析するプログラム（ツール）の情報データの要求を支援する。
【００４６】
結果のファジー論理処理により、プログラムからの結果を相互に関連付けして結合された脆弱性／リスク評価を行い、図１０のグラフィカルユーザインタフェースに示されるようなネットワークの脆弱性の体制を取得することが可能となる。システムを１つに表現することで、複数のツールの使用が簡単になり、冗長なデータ入力をなくすことができる。また、システムを１つに表現することは、所与の脆弱性の評価ツール及び将来的なナッレジネゴシエーション（knowledge  negotiation）機能のための不完全なデータの問題に対処するための基礎を提供する。
【００４７】
図３は、本発明のデータ処理システムである、全体のネットワーク脆弱性ツール（ＮＶＴ）の例を参照符号１３０で説明している。ここでは、３つのネットワークの脆弱性を解析するプログラム（ツール）がＡＮＳＳＲ１３２、ＩＳＳインターネットスキャナ１３４及びＲＡＭ１３６として例示されている。
【００４８】
本発明のシステム及び方法は、ネットワークを表すシステムオブジェクトモデルデータベース（ネットワークモデルＤＢ）１３８を作成して、ネットワークの脆弱性を解析するプログラムの情報データの要求をサポートする。システムオブジェクトモデルデータベース１３８は、評価されるシステム又は設計の１つの表現を表し、ネットワークの１つの内部表現のための必要に対処して、データをネットワークの脆弱性を解析するプログラムに提供するものである。
【００４９】
このモデル１３８は、オブジェクト指向（ＯＯ）の方法を使用して、ネットワークを表すために結合することができるクラス階層における要素からなる拡張可能なセットを提供するものである。このクラス階層は、他の要素から区別する特性を保持しつつ、共有される共通の特徴を有する要素を定義する手段を提供する。
【００５０】
暗黙の階層関係に加えて、オブジェクト指向の技術は、あるオブジェクトがそれ自身を含めて任意のオブジェクトに対する参照を含むことができるコンテインメントメカニズムを提供する。これは、物理的又は論理的なエンティティを表すための柔軟なメカニズムを提供する。また、オブジェクト指向の表現は、素早い変更及び拡張に適しており、変化及び新たな技術が日々生じる情報保証分野に適している。
【００５１】
図３に示されているように、フィルタ１４０は、それぞれのネットワークの脆弱性を解析するプログラム１３２，１３４，１３６と関連付けされており、それぞれのネットワークの脆弱性を解析するプログラムにより必要とされるデータのみがツール（プログラム）にエクスポートされることを可能にする。
【００５２】
フィルタは、ＮＶＴシステムとプログラムの間のデータの移動を可能にする仮想的な方法からなるセットを提供するＣ＋＋に基づいたクラスである。また、フィルタは、ツールの実行を制御して、ツールにより必要とされるデータを全部そろえるためのＮＶＴ向けの手段を提供する。
【００５３】
ＮＶＴは、それぞれのツールをフィルタとして見て、フィルタ内の適切な方法を呼び出して、初期化、実行、データのインポート及びデータのエクスポートを含む所望のタスクを実行する。それぞれのツールは、一般的且つ良好に定義されたプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）をＮＶＴに提供しつつ、具体的なフィルタのサブクラスを有して、ツール向けのそれぞれの方法を定義するための手段を提供することができる。これにより、既存のＮＶＴコードを変更することなしに、ツールの追加及び削除を可能にして、全てのツールをＮＶＴ内で同じものとして取り扱うことができる。
【００５４】
フィルタ技術を使用してDPL-fとＮＶＴの間の通信を確立することは、簡単である。DPL-fフィルタは、フォルトツリーを構築してこれをポピュレート（populate）するという役割を担う。解析ツールとして、デフォルトのツリーは、開発されたときにネットワークにおけるノードを表すことができ、サービスの拒否、データの損失及びデータの漏洩のようなイベントの確率値を提供する。実際に、DPL-ｆは、最終結果のツールとして使用される。
【００５５】
次いで、ネットワークは、それぞれのプログラムからのデータ結果を生成するため、それぞれのネットワークの脆弱性を解析するプログラムにより解析される。データ結果は、ネットワークのセキュリティ体制を判定するため、相互に関連付けされる。ネットワークの検証は、以下に説明されるように、本発明のファジー論理処理を通して行うことができ、システムＧＵＩは、ユーザディスプレイへの入力を有することができる。
【００５６】
ネットワークの概要は、ＨＰ  ＯＰＥＮ ＶＩＥＷを介して、自動的なネットワークの発見又は手動による入力１４４によりモデル１４２として作成させる。適切なフィルタ１４６により、システムＧＵＩ１４８は、ユーザディスプレイ１５２への適切なデータ入力１５０を介して、図７に示されるようなネットワークモデルを表示することが可能である。
【００５７】
また、以下に詳細に説明されるようなプラグイン又はファジールールのセットを使用して、ネットワークの検証１６０を介して、リスクの脆弱性、リスク／脆弱性の報告のログ１５６、ＧＵＩ１４８の一部としてのリスク評価１５８を評価するためにリスクＧＵＩ１５４を有することも可能である。任意の不完全なデータの分解１６１を取り扱うことができる。
【００５８】
図４は、システムオブジェクトデータベース１３８を示す、図３に類似した高水準のブロック図である。このシステムオブジェクトデータベース１３８は、統合されたアプリケーションプログラミングインタフェース１６２と共に確立されて機能することができ、全体のシステム結果のデータベース１６６となるモデルツール、発見ツール及び情報解析ツールとして例示されるような各種ツール１６４へのデータのインポートを可能にする。
【００５９】
アプリケーションプログラミングインタフェース１６８及びグラフィカルユーザインタフェース１７０は、モデルデータベース１３８とともに機能する。計算／評価マネージャ１７２（マネージャ）は、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）１７４及びグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）１７６とともに機能し、相互に関連付けされた結果のための脆弱性の結果１８４及びグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を生成するためのエキスパート相関（expert  correlation）１８０及びファジー推論並びに証拠推論１８２を含めて、破線１７８により示されるファジー論理処理とデータ結果を相互に関係付ける。
【００６０】
図４は、異なる要素の例を示す高水準モデルを表しているが、本発明のＮＶＴシステム及び方法により使用することができる高水準の要素の１つのタイプのほんの一例である。
【００６１】
図５及び図６は、システムピクチャ２０２、ツール毎の（per  tool）解析２０４、マルチツール分析２０６、ツール‐エキスパート解析２０８及び報告メディア２１０とともに、データソース２００の基本要素及び処理ステップ（図５参照）を示す、高水準モデルの他の例を説明している。
【００６２】
ツール‐エキスパート解析２０８は、データファクト（data  fact）に基づくファジー論理処理の一部としてのDPL-f２０８ａを含むことができ、ＣＥＲＴ注記（Notes）２０８ｂ及びエキスパート相関のためのエキスパートシステム２０８ｃと使用することができる。グラフィカルユーザインタフェースのアイコン、テキスト、ＥＸＣＥＬプレッドシート、ＡＣＣＥＳＳ及びCONFIGURATIONとしての出力を含む報告書が生成される。  
また、図６は、図５に類似した別の高水準のモデルを説明しており、完全なシステムオブジェクトモデル及びファジー論理処理を形成するために使用されるツールは、個々のツールの処理及びマルチツールによる相関を含んでいる。
【００６３】
図７から図１０は、コンピュータスクリーンに含めることができ、ＮＶＴと対話するために使用され、ネットワークの脆弱性の体制を判定するためのグラフィカルユーザインタフェースを更に詳細に説明している。例示されるように、グラフィカルユーザインタフェース２２０は、標準的なタイプのＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）インタフェースである。
【００６４】
システム設計ウィンドウ２２２は、ネットワークに含まれる異なるネットワーク要素とノードの間の関係を表すネットワークマップを形成するネットワークアイコン２２４の表示を可能にする。それぞれのネットワークアイコン２２４は、ネットワーク要素のノードがネットワーク内でどのように相互接続されるかに対応する取り決めに従って互いにリンクされる。
【００６５】
図７に示されるように、ネットワーク要素は、実際のネットワーク要素とノードに存在する相互接続を示すコネクションライン２２６を介して互いにリンクされる。システム設計ウィンドウ２２２は、左側に２つのノードを有するインターネットワークビュー２３０を示し、ウィンドウの右側にはネットワークモデルのマップを説明するためのネットワークビュー２３２が示されている。マネージャウィンドウ２３４が開かれ、ネットワーク要素のプロパティを表示する。
【００６６】
セレクトデータセンシティビティポップアップウィンドウ（ｂｏｘ）２４０は、選択されたネットワーク要素向けのメニューオプションを通して（図８Ａ）ユーザが選択可能であり、ネットワーク要素の感度を選択するためのユーザにより選択された項目を有している。任意のノードのデータの感度は（図８Ａに示される例ではノード１）、適切なＯＫボタン、ランダムボタン及びデフォルトボタンにより、非分類、敏感、機密、秘密、限定秘密又はトップシークレットで選択することができる。
【００６７】
セレクトノードコンフィギュレーション・エディットポップアップウィンドウ（ｂｏｘ）２５０は、図８Ｂに示されており、ネットワーク要素又はノードの脆弱性のプロファイルを選択するためのユーザが選択可能な脆弱性のプロファイルを有することができる。
【００６８】
また、図９は、中央のハブ及び相互接続されたノードを有するネットワークモデル図を示している。ユーザがマネージャウィンドウ２３４を編集することが可能であり、適切なボタンの選択を通してネットワークの発見を行うことを可能にする。当然、編集及び設計の代替のため、必要に応じてネットワークアイコンを選択して、移動することができる。
【００６９】
セキュリティ体制がシステムを通して確立された後、高いリスクのネットワーク要素を表すアイコンを、ハブ２５２の赤のような色に変えることができる。他の選択されたアイコンは、図７及び図９に示されるＨＰ４ノード２５２のような深刻なリスクの少ないノードを示す黄色に変えることができる。ノードの周囲の斜線領域又はネットワークの一部を高いリスクの脆弱性を示す赤又は黄色に色付けすることができる。また、コネクションラインを、要素間の品質の悪い接続を示すために赤又は黄色にすることもできる。
【００７０】
図１０は、脆弱なネットワーク要素及びアイコンを示すユーザが読取り可能なアイコンを表示するための脆弱性の体制のウィンドウ２７０を説明する。全体のシステムモデルは、オープンシステムデザインウィンドウの一部として示されている。しかし、スプレッドシート２７２が例示されており、ＮＶＴリスク評価チャート２７４は、リスク評価のためのスライドバーを有している。上位５つのリスク解析要素を示しているリスク解析ウィンドウ２７６も示されている。
【００７１】
図１６は、公開属性及び秘密属性としてのクラスネーム２８０、ソース２８６の集合２８２及び関連性２８４、及び一般化２９０によるターゲット２８８を有するクラス階層を更に詳細に示している。図１７は、ブロックにおいて識別される様々な要素を有するシステムクラス図の例を示している。当然、図１７は、当業者に知られているシステムクラス図であり、本発明のシステム及び方法向けに使用することができるものの例である。
【００７２】
図１１から図１５を更に詳細に参照して、目的指向の（goal-oriented）ファジー論理の意思決定が説明される。図１１に示されるように、システムモデルデータベース１３８及びそれぞれのネットワークの脆弱性の解析プログラムからの結果３００は、データのファジー化を通してデータファクトベース３０２を形成するため、アプリケーションプログラムインタフェース及びエキスパート相関を使用して互いに結合される。目的指向のファジー論理意思決定ルールは、所定の目的３０８に基づいたネットワークのセキュリティ体制を決定するため、ファジー推論ネットワークルール３０４及びファジー証拠推論ネットワークルール３０６を通して動作する。
【００７３】
本発明のファジー論理処理は、データ融合、証拠推論及び推論ネットワーク技術を使用する。当業者には知られているように、証拠推論は、所与の仮説を支持及び異議を唱える事実が収集される技術である。結果は、所定の信頼水準による仮説の立証又は拒絶である。
【００７４】
本発明のファジー論理処理は、証拠推論を使用して、システム及びそれぞれの基準を見つけるツールからの証拠を蓄積し、これにより、システム評価データを１つの評価基準に結合して、、特定の基準に対してシステムを適合させる。融合のために基準からなるセットを供給することにより、システムは、融合の問題を抑制し、サーチベース（search  base）を減少させることができる。
【００７５】
証拠推論は、レベル１のマルチセンサのデータ融合を実行するために予め使用され、ＮＡＳＡにより開発されたファジーＣＬＩＰＳとして当業者には知られているタイプのシステムのようなファジーエキスパートシステムでは世界共通の推論技術である。結果は、その目的が所与の要件からなるセットのための証拠を蓄積することであるファジー証拠ルールからなるセットである。これは、エキスパート相関からの潜在的に矛盾する、曖昧かつ冗長なデータを分解し、たとえデータが不完全であっても、利用可能なデータとの結論を導く。
【００７６】
結果の精度は、利用可能なデータの品質及び量に依存し、データの確率的な性質を保持しつつ、ファジー論理処理の適用の前に利用可能なデータへの付加的な微調整（リファインメント）を実行することが必要である場合がある。この微調整は、推論ネットワークを使用して、経験則を使用した確率に関する推論の方法を提供するものであり、これにより、広範な事前知識の必要が除かれる。
【００７７】
目的と潜在的なセキュリティの基準の間の関係は、相互作用を促進させる。当業者に知られているように、ファジーＣＬＩＰＳは、０と１の間の任意の値を前提とする曖昧な事実を使用する。結果は、０と１により垂直に境界付けされる連続関数の２次元プロットとして見ることができる。
【００７８】
データ融合は、システムオブジェクトデータベース、データ結果データ事実ベースと使用される。知的なデータ融合は、複数の知的なソース（及びおそらく複数の知的な専門分野）からの情報を統合して、エンティティ（その状況、能力、それが課す脅威）に関して特定且つ包括的な、統合されたデータを生成するため、マルチレベルの、多くの専門分野にわたる情報処理である。データ融合は、利用可能な入力に基づいた情報を提供する。知的なデータ融合処理は、以下の表１に記載されるように、４つのレベルに典型的に区分される。
【表１】
2003523030.tif 000001
先に述べたように、ＮＶＴは、複数のソースからの複数のタイプのデータを他の文脈上の情報と結合して、ネットワーク化されたシステムのセキュリティ体制の統合された表示を形成する。ＮＶＴは、所与のシステム又はシステム設計の脆弱性の体制の簡単な表現をユーザに提供し、システム又はシステム設計を微調整及び改善するために、機能、性能及び対抗手段のための「起こり得る事態“what-if”」解析を実行することを可能にする。
【００７９】
コンピュータのセキュリティエンジニアリングでは、センサは、必要に応じてユーザから情報を収集するため、ＧＵＩとともに様々な脆弱性の評価及びリスク分析ツールである。これらのツールから結果的に得られる出力は、異なるベンダーからの様々なフォーマットで、定性的データ及び定量的データの両者の形式をとる。
【００８０】
コンピュータのセキュリティエンジニアリングにとって、関心のある対象は、ネットワーク（コンピュータシステム）におけるノード、すなわち、ハードウェア、ソフトウェア及びデータを含むアセットである。関心のある状況は、損害又は秘密の損失、インテグリティ又は可用性を生じるために利用されるコンピュータネットワークセグメントのセキュリティシステムにおける脆弱さの評価である。
【００８１】
コンピュータシステムにより直面されるリスクを評価することは、直面される危険な兆候、悪用、期待される損失（又は損害）のコストの評価を含んでいる。最後に、ネットワーク（コンピュータシステム）は、費用対効果の分析の結果に基づいて改善される。
【００８２】
これは、特定の脆弱性及びそれらのコストに適した防御手段（制御又は対抗策）に関する情報を必要とする。費用対効果の分析は、制御又は対抗策を使用すること、又は損失の期待されるコストを受け入れることよりもコストがかからないかを判定する。これは、コンピュータネットワークシステムのセキュリティを改善するためのセキュリティ計画の開発につながる。
【００８３】
表２は、本発明と使用することができるコンピュータセキュリティエンジニアリングのためのデータ融合処理の第１の区分の例を含んでおり、表１に見られる４つのレベルに対応する４つの処理レベルを有している。図１２に例示されているように、この処理への入力は、オブジェクトモデルデータベース１３８、個々のツール１３２，１３４，１３６からの結果及び他の文脈上の情報からなる。異なるデータ融合レベル１〜４は、３２０，３２２，３２４及び３２６で一般的に示されている。
【表２】
2003523030.tif 000002
本発明において使用されるデータ融合が複数の脆弱性の評価及びリスク分析ツールからの結果を融合する問題に対処するための概念的な骨組みを提供する一方で、エキスパートシステム、推論ネットワーク及び証拠推論は、融合の概念を実現して、ツールの結果を結合するために使用される。ファジーの意思決定技術、特にファジーエキスパートシステムの柔軟性は、これらの問題に対処するための手段を提供する。ファジーエキスパートシステムの主要な利点は、複数のソースからの情報を使用してシステムに取り込むための能力である。
【００８４】
ファジー論理は、不正確な、不確かな又は信頼することができない情報を表現及び推定するための技術を提供する。従来のエキスパートシステムと同様に、ファジーエキスパートシステムは、前提（antecedents）、結果（consequent）又はその両者が明瞭というよりはむしろ曖昧であるＩＦ／ＴＨＥＮルールのシステムの形式で情報を表すことができる。
【００８５】
ファジー論理は、曖昧な事実がどの位良好にルールに整合するか、この整合がルールの結果にどの程度まで作用するかを判定するために使用される。本発明によれば、推論ネットワークは、事前確率の広範な情報を必要とすることなしに、確率を伝搬する発見的規則の階層である（たとえば、Ｂａｙｅｓｉａｎネットワーク）。
【００８６】
発見的規則は、確率がどのように伝搬するか関するエキスパート情報を使用して展開することができ、事前確率の制限された情報により結果を導出することを可能にする。これは、高水準の結論に正確に反映される低水準の離散確率となる。（寿命に基づいたパスワードの情報漏洩（passward comprromise）の確率のような）低水準のイベントの確率は、高水準のイベントに関して導出される結論の一部である必要がある（パスワードの脆弱性）。
【００８７】
ＮＶＴの初期の調査は、曖昧な事実を変更して、現在のシステムにより要求される状態における変化を表すために、証拠の蓄積を使用することである。次いで、この状態の変化の曖昧な事実は、システムを変更するために使用され、新たな状態は、全体の寄与（global  contribution）を使用して、無限の循環における状態ルールの変化にフィードバックされる。
【００８８】
ファジーＣＬＩＰＳにより、曖昧な事実のタイプの定義が可能となるが、それぞれのタイプの唯一の事実がたえず存在する。したがって、その事実のタイプを扱うそれぞれのルールは１つの事実を実際に変更し、証拠が蓄積される。
【００８９】
全体の寄与及び証拠の蓄積により、異なる脆弱性の状態を表す曖昧な事実を定義するファジーＣＬＩＰＳ方法に至る。これらの事実は、テストされたシステムの脆弱性、すなわち証拠推論を反映する最終的な値を取得するため、全体の寄与及び証拠の蓄積を使用する。この方法は、連続的に実行することを可能にする代わりに、有限回数のサイクルに実行を制限して、ファジー論理制御システムの良好に定義された使用を反映する。
【００９０】
Ｆｕｚｚｙ  Ｆｕｓｉｏｎ（登録商標）は、フロリダ州メルボーンのＨａｒｒｉｓ社により開発されており、この方法を使用してネットワークセキュリティエキスパートからの情報に基づいたルールからの証拠を蓄積する。特に、Ｆｕｚｚｙ  Ｆｕｓｉｏｎ（登録商標）は、所定の仮説を支持及び反論して事実が収集される証拠推論を採用している。結果は、所定の信頼度による仮説の立証又は拒絶である。
【００９１】
最初の情報抽出により、証拠を蓄積するためにセキュリティの要件を使用することになる。すなわち、システムがどの位良好に要件に適合するかである。これは、データベース（たとえば、ＡＦＣＥＲＴＳ）を調べる方法とセキュリティ要件を調べる方法との間の強い相関を示し、図１３に示されるように、データベースと要件とを全体の寄与として使用し、証拠を蓄積する。
【００９２】
また、これは、目標の粒度（granularity）を変化させることが評価の粒度にどのくらい影響を与えるかを示し、すなわち、評価は、目標と同様に詳細に及ぶことを示す。証拠の蓄積は、前向き推論技術の使用を維持して、結果を取得することへの目的指向のアプローチとして見られ、今のところ「目的に基づいた融合」と表現される。
【００９３】
ファジー論理を結合ツールにどの位適用することができるかという１つの例は、ＡＮＳＳＲ及びＩＳＳインターネットスキャナからの結果の結合を使用したコンピュータセキュリティであり、２つのツールは、ＮＶＴの１つの態様において現在使用されている。ツールの出力は、定量的（ＡＮＳＳＲ）及び定性的（インターネットスキャナ）の両者である。ファジー論理により、システムは、同じシステム内の両方のデータタイプを表すことが可能である。次いで、最初の仮説が定式化され、ファジー論理は、証拠を収集して仮説に反論するか又は仮説を支持する。
【００９４】
この例について、最初の仮説は、監査報告（auditing）が既存のネットワークシステムにおいて妥当ではないということである。次いで、システムユーザは、ＡＮＳＳＲ及びＩＳＳインターネットスキャナツールを実行する。ＡＮＳＳＲが（１００から）番号９０を供給する場合、監査報告は十分である。ファジー論理により、監査報告が妥当ではないという最初の仮説についての強い反証として、ＮＶＴがこれを考慮することが可能である。
【００９５】
インターネットスキャナが、ユーザのアクセスが監査されない定性的なデータを供給する場合、ファジー論理は、補強証拠としてこれを考慮し、この補強証拠は、ＡＮＳＳＲからの証拠と結合される。ツールが終了されたとき、監査報告について寄与している証拠は、どの位良好に監査報告が実現されるかに関する手段を提供する１つの曖昧な事実として表される。
【００９６】
フロリダ州メルボーンにあるＨａｒｒｉｓ社により開発されたＦｕｚｚｙ  Ｆｕｓｉｏｎ（登録商標）は、ＮＶＴ内で採用される脆弱性の評価及びリスク解析ツールの結果を統合された報告書に統合及び結合するための手段である。特に、Ｆｕｚｚｙ  Ｆｕｓｉｏｎ（登録商標）は、レベル１及びレベル２の融合を実現するために開発される。
【００９７】
Ｆｕｚｚｙ  Ｆｕｓｉｏｎ（登録商標）は、ファジーＣＬＩＰＳを使用したファジーエキスパートシステム（目的指向のファジー論理意思決定ルール）の使用を通して達成され、このＦｕｚｚｙ  Ｆｕｓｉｏｎ（登録商標）は、各種ツールの出力、システムリスク及び脆弱性に関するユーザの関心、それぞれのツールの結果とこれらが大規模情報システムのセキュリティの状況にどのように適合するかとに関する専門的な理解を結合する。このように、ＮＶＴユーザは、所与のコンピュータシステム又はシステム設計のセキュリティ体制の簡単な表現を取得し、機能、性能及び対抗策について「起こり得る事態“what-if”」の分析を実行することができる。
【００９８】
図１４は、コンピュータセキュリティエンジニアリングのためのデータ融合の最初の２つのレベルを実現するためのＮＶＴ  Ｆｕｚｚｙ  Ｆｕｓｉｏｎ（登録商標）の要素アーキテクチャを示している。図に示されるように、セキュリティの専門知識をモデル化するためのタスクは、個別のタスクに区分される。
【００９９】
エキスパート相関（データフレームワークの結合ルール）、ファジー推論ネットワークルール、及びファジー証拠推論ルールの区分は、脆弱なエキスパートシステム及び計算の爆発的増加をといった問題に対処する。また、この区分は、曖昧なデータと矛盾するデータを分解すること及び結果を１つのピクチャに結合することから、低レベルデータの相関付け及び融合を分離する。これにより、１つの大規模な包括的システムよりも簡単に維持することができるファジーエキスパートシステムが得られる。このアーキテクチャの要素は以下に記載される。
【０１００】
データのファジー化３１０は、個々の脆弱性の評価及びリスク解析ツール１３２，１３４，１３６からの結果を曖昧な事実に変換し、それらを共通システムモデル(ＣＳＭ)、すなわちシステムオブジェクトモデルデータベース１３８とともに、（ファジーＣＬＩＰＳ）ファクトベース３０２に記憶する。（ファジー化後の）個々のツールの結果及びＣＳＭ１３８は、エキスパート相関処理３３０（データフレームワーク結合ルール）のためにエクスポートされ、システム情報を分析して、セキュリティの専門知識に基づいてツール出力を統合する。
【０１０１】
専門家の意見は、低レベルのイベントに属する特別なファジー値を判定するために使用することができる。エキスパート相関（データフレームワーク結合ルール）３３０は、ファジーエキスパートルールの収集であり、ノードレベルのデータ改善（レベル１）又はネットワークとセグメントの改善（レベル２）を実行する。
【０１０２】
これらのルールは、セキュリティエンジニアからの専門知識を使用して、脆弱性評価及びリスク解析ツールからの（ファジー化された）出力を相関及び統合する。これらのルールは、セキュリティ評価における広範な経験を利用して、低レベルのシステムデータ及びツールの結果を分析する。これらのルールは、システム情報を分析して、ツール出力を統合する。また、エキスパート相関ルール処理３３０は、ＣＳＭからの低レベルのデータとツール結果を高レベルの結果に変換する。  
たとえば、
｛これらのフラグで監査報告がオンである場合｝、
｛監査データが裏づけされない場合｝、
｛監査報告は信頼できない｝。
【０１０３】
ファクトベース３０２におけるファジーファクトから作業して、レベル１の融合ルールからなるセットは、それぞれのノードについての脆弱性を統合し、ネットワークにおけるそれぞれのノードについての脆弱性の格付けが得られる。この格付けは、表示のためにＮＶＴにインポートすることができる。同様に、レベル２の融合ルールのセットは、それぞれのネットワークセグメントについての脆弱性を統合することができ、それぞれのネットワークセグメントについての脆弱性の格付けが得られる。これは、表示のためにＮＶＴにインポートすることができる。
【０１０４】
次いで、データは、ファジー推論ネットワークルール処理３０４を受ける。データの確率的な性質を保持する一方で、ファジー証拠推論ルール３０６の適用の前に、利用可能なデータに関して付加的な改善を実行することが必要な場合がある。この改善は、当業者に知られているような、経験則を使用した確率に関する推論の方法を提供する推定ネットワークを使用し、これにより、広範な事前情報のための必要が除かれる。
【０１０５】
ファジー証拠推論ルール３０６は、システムレベルの観点から、個々のツールの結果をネットワークのセキュリティ体制の高水準の評価に結合するためのファジーエキスパートルールの集合である。これらのルールは、ＣＳＭ、ツールの結果及びエキスパート相関（データフレームワーク結合ルール）３３０からの結果を結合して、結合された報告書にするためのメカニズムを提供する。また、これらのルールは、エキスパート相関で使用される前向き連鎖のエキスパートシステムからの不完全かつ矛盾するデータを処理する必要を除く。
【０１０６】
証拠推論は、所与の仮説を支持及び反論するために事実が収集される技術を使用している。結果は、所定の信頼度を有する仮説の立証又は拒絶である。Ｆｕｚｚｙ  Ｆｕｓｉｏｎ（登録商標）は、証拠推論を使用して、共通システムモデル及びそれぞれの基準についてのツールの調査結果（tool findings）からの証拠を蓄積する。これにより、コンピュータネットワークシステムの評価データを１つの評価基準に結合し、特定の基準にシステムを適合させる。
【０１０７】
融合のための基準からなるセットを供給することにより、ＮＶＴは、融合問題を抑制して、目的に基づいた融合と先に言及されたサーチ空間を減少する。結果は、その唯一の目的が所与の要件のセットについての証拠を蓄積することである曖昧な証拠のルールからなるセットとなる。これは、エキスパート相関（データフレームワーク結合ルール）３３０からの潜在的に矛盾する、曖昧かつ冗長なデータを分解して、たとえ不完全であっても利用可能なデータによる結論を導出する。明らかに、結果の正確性は、利用可能なデータの量及び質に依存する。
【０１０８】
先に述べたように、ファジー論理処理は、目的指向である。証拠蓄積処理３５０のための目的は、セキュリティ要件データベース３５２、コンピュータセキュリティメトリクスデータベース３５４、又はＡＦＣＥＲＴから構成されるデータベースのような脆弱性データベース３５６から導出される場合がある。予め定義された目的に融合を境界付けすることは、計算時間を制限する。Ｆｕｚｚｙ  Ｆｕｓｉｏｎ（登録商標）の目的は、ＩＡメトリクスを取得するためのメカニズムを提供する。
【０１０９】
Ｆｕｚｚｙ  Ｆｕｓｉｏｎ（登録商標）の処理は、従来のアプローチを超えて多数の利点を有している。Ｃｒｉｓｐエキスパートシステムは、必要なデータを包含するために極端に大きな知識ベースを必要としているが、不完全なデータ及び一致する結果に関する問題をなお有している。Ｂａｙｅｓｉａｎ及び確率ネットワークは、広範かつ時には利用不可能な事前の確率知識を必要とする。アルゴリズムによる解法は、セキュリティ問題の確率的及び経験則による性質に適合しない。
【０１１０】
ファジーＣＬＩＰＳのようなレーテ（Ｒｅｔｅ）に基づくエキスパートシステムは、システムに存在するルール及び事実の数に基づいた実行時間の幾何学的な増加に苦しむ。これは、分析をサブネットワークに分解することにつながる。Ｆｕｚｚｙ  Ｆｕｓｉｏｎ（登録商標）は、サブネットワーク及びスケーリング容量を追加することになる。
【０１１１】
それぞれのサブネットワークのノードは、グループとして評価され、次いで、サブネットワークのグループが評価される。それぞれのタイプの分析のルールを異なるモジュールにグループ分けすることは、レーテネットワークのサイズを減少する。実行時間を減少することに加えて、これは、ＮＶＴにより使用されるネットワークモデルにマッピングするネットワークを分析するスケーラブルな方法を導入することになる。
【０１１２】
図１５に示されるように、他の可能なデータ空間は、レベル３融合の一部としての徴候情報（threat  knowledge）データベース３６０及びコストデータベース３６２、並びに、レベル４融合の一部としての対抗手段情報ベース及び要素データベース及びコストデータベースを含んでいる。
【０１１３】
本出願は、“SYSTEM  AND  METHOD  FOR  ASSESSING  THE  SECURITY  POSTURE  OF  A  NETWORK”及び“SYSTEM  AND  METHOD  FOR  ASSESSING  THE  SECURITY  POSTURE  OF  A  NETWORK  USING  GOAL  ORIENTED  FUZZY  LOGIC  DECISION  RULES”と題された同時係属中の特許出願に関連しており、同じ日付で、同じ出願人及び発明者により提出されている。これらの開示は参照により本実施の形態に組込まれる。
【０１１４】
本発明の多くの変更及び他の実施の形態は、上述した記載及び関連する図面に与えられた教示の利点を有する当業者にとって思い付くであろう。本発明は開示された特定の実施の形態に限定されるべきではなく、変更及び実施の形態は、従属する請求項の範囲に含まれることが意図されることを理解されたい。
【０１１５】
グラフィカルユーザインタフェースは、コンピュータスクリーンに含まれ、ネットワークの脆弱性の体制を判定するために使用される。システムデザインウィンドウは、ネットワークに含まれる異なるネットワーク要素を表すネットワークマップのネットワークアイコンを表示する。それぞれのネットワークアイコンは、ネットワーク要素がネットワークにおいてどの様に相互接続されているかに対応する取り決めに従って互いにリンクされる。ネットワークマップの選択された部分は、ネットワークの脆弱性の体制が確定された後に、ネットワークのその部分について確定された脆弱性を示す異なる色に変わる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
ネットワーク上で頻繁に見られる問題の位置を示すネットワークの概念的なブロック図である。
【図２】
本発明のシステム及び方法による、識別された脆弱性を示すネットワークの別の概念的なブロック図である。
【図３】
本発明のシステム及び方法の全体のアーキテクチャを示し、ネットワークモデルデータベースと共同して使用されるフィルタを示す別のブロック図である。
【図４】
ファジー論理分析を示す本発明のアーキテクチャの別のブロック図である。
【図５】
本発明のデータ処理システム及び方法の高水準アーキテクチャ要素を示す別の概念的なブロック図である。
【図６】
本発明のデータ処理システムの別の高水準の概念的なブロック図である。
【図７】
マップとしてネットワークをモデル化するグラフィカルユーザインタフェースの例である。
【図８】
図８Ａ及び図８Ｂは、システムオブジェクトモデルデータベースの確立におけるデータ分解を提供するオープンウィンドウを示す図である。
【図９】
ネットワークモデルを示すグラフィカルユーザインタフェースの例である。
【図１０】
ネットワークのセキュリティ体制について各種の報告のためのオプションを示すグラフィカルユーザインタフェースである。
【図１１】
本発明のデータ処理システム及び方法において使用される目的指向のファジー論理処理の基本処理要素を示すブロック図である。
【図１２】
本発明のデータ処理システム及び方法において使用されるデータ融合の概念的なブロック図である。
【図１３】
本発明のデータ処理システム及び方法において使用される目的に基づいた融合ルールの例を示す別の概念的なブロック図である。
【図１４】
本発明のデータ処理システム及び方法のファジー論理処理において使用される基本処理ステップ及び要素を示す別のブロック図である。
【図１５】
証拠蓄積及びファジー証拠推論ルールのためのフォルトツリー解析（DPL-f）において使用される基本要素を示すブロック図である。
【図１６】
オブジェクト／クラス階層を示すブロック図である。
【図１７】
本発明のシステム分類図を示すブロック図である。