(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査しようとする文字列を取得し、前記検査しようとする文字列に対する単語分割処理を行い、前記検査しようとする文字列の中に含まれる各単語を得るステップと、
前記検査しようとする文字列が対応している各タプルを確定するため、デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各単語に対するタプルの形成処理を行うステップと、
前もって取得した攻撃モデルデータベースの中に、前記各タプルに対応しているモデルタプルが存在しているかどうか、前記各単語の中の１番目の単語に対応しているモデル単語が存在しているかどうかを確定するステップであって、前記攻撃モデルデータベースの中に各モデルタプルおよびそれぞれのモデルタプルの出現確率、各モデル単語およびそれぞれのモデル単語の出現確率が保存されて要る前記確定ステップと、
存在しているならば、各対応モデルタプルおよび対応モデル単語の出現確率を取得し、前記各対応モデルタプルの出現確率および各対応モデル単語の出現確率に基づいて、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃確率を確定するステップと、
前記攻撃の確率がデフォルトの確率の限界値より大きいあるいは等しい場合、前記検査しようとする文字列が攻撃行為のある文字列であると確定するステップとを備え、
前記各対応モデルタプルの出現確率および各対応モデル単語の出現確率に基づいて、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃確率を確定するステップは、
前記各対応モデルタプルの出現確率と前記対応モデル単語の出現確率を足して、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃確率を得るステップを備えることを特徴とする、サイバー攻撃の検出方法。
【請求項２】
前記検査しようとする文字列を取得し、前記検査しようとする文字列に対する単語分割処理を行い、前記検査しようとする文字列の中に含まれる各単語を得る前に、
攻撃サンプル集合を取得するステップであって、前記攻撃サンプル集合の中に各攻撃サンプル文字列が含まれる前記取得するステップと、
前記各攻撃サンプル文字列に対する単語分割処理をそれぞれ行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語を得るステップと、
前記デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデル単語に対するタプル形成処理を行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルを確定ステップと、
前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語の出現確率および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率をそれぞれ確定するステップと、
前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語と前記各モデル単語の出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存し、および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルと前記各モデルタプルの出現確率の関連を前記攻撃モデルデータベースの中に保存するステップとを備えることを特徴とする、請求項１に記載のサイバー攻撃の検出方法。
【請求項３】
前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語の出現確率を確定するステップは、
前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれの各モデル単語の出現回数と、前記攻撃サンプル集合に含まれるすべてのモデル単語の総計の比に基づいて、前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれのモデル単語の出現確率を確定するステップを備えることを特徴とする、請求項２に記載のサイバー攻撃の検出方法。
【請求項４】
前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率を確定するステップは、
次の数式に基づいて前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率を確定し、
【数１】
0006567169.tif 000008
ことを特徴とする、請求項２に記載のサイバー攻撃の検出方法。
【請求項５】
検査しようとする文字列を取得し、前記検査しようとする文字列に対する単語分割処理を行い、前記検査しようとする文字列の中に含まれる各単語を取得するのに用いる第１取得モジュールと、
デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各単語に対するタプル形成処理を行い、前記検査しようとする文字列に対応している各タプルを確定するのに用いる第１確定モジュールと、
前もって取得した攻撃モデルデータベースの中に、前記各タプルに対応しているモデルタプルが存在しているかどうか、前記各単語の中の１番目の単語に対応しているモデル単語が存在しているかどうかを確定するのに用い、前記攻撃モデルデータベースの中に各モデルタプルおよびそれぞれのモデルタプルの出現確率、各モデル単語およびそれぞれのモデル単語の出現確率が保存されている第２確定モジュールと、
前記第２確定モジュールは各対応モデルタプルと対応モデル単語が存在していると確定した場合、各対応モデルタプルおよび対応モデル単語の出現確率を取得し、前記各対応モデルタプルの出現確率および各対応モデル単語の出現確率に基づいて、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃確率を確定するのに用いる第３確定モジュールと、
前記攻撃の確率がデフォルトの確率の限界値より大きいあるいは等しい場合、前記検査しようとする文字列が攻撃行為のある文字列であると確定するのに用いる第４確定モジュールとを備え、
前記第３確定モジュールは、
前記各対応モデルタプルの出現確率と前記対応モデル単語の出現確率を足して、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃確率を得るのに用いることを特徴とする、サイバー攻撃検出装置。
【請求項６】
攻撃サンプル集合を取得するのに用い、前記攻撃サンプル集合の中に各攻撃サンプル文字列が含まれている第２取得モジュールと、
前記各攻撃サンプル文字列に対する単語分割処理をそれぞれ行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語を得るのに用いる第３取得モジュールと、
前記デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデル単語に対するタプル形成処理をそれぞれ行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルを確定するのに用いる第５確定モジュールと、
前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語の出現確率および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率をそれぞれ確定するのに用いる第６確定モジュールと、
前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語と前記各モデル単語の出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存し、および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルと前記各モデルタプルの出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存するのに用いる保存モジュールとをさらに備えることを特徴とする、請求項５に記載のサイバー攻撃検出装置。
【請求項７】
前記第６確定モジュールは、
前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれの各モデル単語の出現回数と、前記攻撃サンプル集合に含まれるすべてのモデル単語の総計の比に基づいて、前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれのモデル単語の出現確率を確定するのに用いることを特徴とする、請求項６に記載のサイバー攻撃検出装置。
【請求項８】
前記第６確定モジュールは、
次の数式に基づいて前記攻撃サンプル集合に含まれる各モデルタプルの出現確率を確定するのに用い、
【数２】
0006567169.tif 000009
ことを特徴とする、請求項６に記載のサイバー攻撃検出装置。
【請求項９】
トランシーバーと、プロセッサーとを含み、
前記トランシーバーは、検査しようとする文字列を取得するのに用い、
前記プロセッサーは、前記検査しようとする文字列に対する単語分割処理を行い、前記検査しようとする文字列の中に含まれる各単語を得るのに用い、デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各単語に対するタプル形成処理を行い、前記検査しようとする文字列が対応している各タプルを確定するのに用い、
前記プロセッサーはまた、前もって取得した攻撃モデルデータベースの中に、前記各タプルに対応しているモデルタプルが存在しているかどうか、前記各単語の中の１番目の単語に対応しているモデル単語が存在しているかどうかを確定し、前記攻撃モデルデータベースの中に各モデルタプルおよびそれぞれのモデルタプルの出現確率、各モデル単語およびそれぞれのモデル単語の出現確率が保存されており、存在しているならば、各対応モデルタプルおよび対応モデル単語の出現確率を取得し、前記各対応モデルタプルの出現確率および各対応モデル単語の出現確率に基づいて、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃確率を確定し、前記攻撃の確率がデフォルトの確率の限界値より大きいあるいは等しい場合、前記検査しようとする文字列が攻撃行為のある文字列であると確定するのに用い、
前記プロセッサーは、
前記各対応モデルタプルの出現確率と前記対応モデル単語の出現確率を足して、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃の確率を得るのに用いることを特徴とする、サイバー攻撃検出装置。
【請求項１０】
前記トランシーバーはまた、攻撃サンプル集合を取得するのに用い、前記攻撃サンプル集合の中に各攻撃サンプル文字列が含まれており、
前記プロセッサーはまた、前記各攻撃サンプル文字列に対する単語分割処理をそれぞれ行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語を得て、前記デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデル単語に対するタプル形成処理を行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルを確定し、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語の出現確率および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率をそれぞれ確定するのに用い、
さらに、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語と前記各モデル単語の出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存し、および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルと前記各モデルタプルの出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存するのに用いる記憶装置を、備えることを特徴とする、請求項９に記載のサイバー攻撃検出装置。
【請求項１１】
前記プロセッサーは、
前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれの各モデル単語の出現回数と、前記攻撃サンプル集合に含まれるすべてのモデル単語の総計の比に基づいて、前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれのモデル単語の出現確率を確定するのに用いることを特徴とする、請求項１０に記載のサイバー攻撃検出装置。
【請求項１２】
前記プロセッサーは、
次の数式に基づいて前記攻撃サンプル集合に含まれる各モデルタプルの出現確率を確定するのに用い、
【数３】
0006567169.tif 000010
ことを特徴とする、請求項１０に記載のサイバー攻撃検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願はネットワークセキュリティ領域、特にサイバー攻撃の検出方法および検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
サイバー攻撃はネットワークセキュリティに影響を与える１つの重要な隠れた危険であり、ネットワークの運行を保証するため、ネットワークの中に存在する攻撃行為を直ちに検出する必要がある。
【０００３】
従来のサイバー攻撃検出技術はすべてライブラリの中の正規表現を使ってＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒ  Ｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ、ハイパーテキスト・トランスファー・プロトコル）リクエストなどのネットワーク伝送データと整合することによって、伝送データの中に攻撃が存在するかどうかを判定している。
【０００４】
この方法は大量の正規表現ライブラリに基づく必要があるが、このライブラリの中にはしばしば盲点が生じることがあり、しかもライブラリの中の特徴にはときどき前後関連の情況が発生し、新しい特徴を添加する人件費の高騰を招くばかりでなく、新しい特徴が古い特徴に影響を与える恐れさえあるため、古い特徴を失効させる状況をもたらし、サイバー攻撃検出の信憑性を失ってしまう可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本願はサイバー攻撃の検出方法および検出装置を提供し、サイバー攻撃検出の信憑性を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願の実施例に係るサイバー攻撃の検出方法は、
検査しようとする文字列を取得し、前記検査しようとする文字列に対する単語分割処理を行い、前記検査しようとする文字列の中に含まれる各単語を得て、デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各単語に対するタプルの形成処理を行い、前記検査しようとする文字列に対応している各タプルを確定するステップと、
前もって取得した攻撃モデルデータベースの中に、前記各タプルに対応しているモデルタプルが存在しているかどうか、前記各単語の中の１番目の単語に対応しているモデル単語が存在しているかどうかを確定するステップであって、前記攻撃モデルデータベースの中に各モデルタプルおよびそれぞれのモデルタプルの出現確率、各モデル単語およびそれぞれのモデル単語の出現確率が保存されている前記確定ステップと、
存在しているならば、各対応モデルタプルおよび対応モデル単語の出現確率を取得し、前記各対応モデルタプルの出現確率および各対応モデル単語の出現確率に基づいて、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃の確率を確定し、前記攻撃の確率がデフォルトの確率の限界値より大きいあるいは等しい場合、前記検査しようとする文字列が攻撃行為のある文字列であると確定するステップとを含む。
【０００７】
本願の実施例が提供する方法は、現在の検査しようとする文字列すなわちネットワーク伝送データに対して、サイバー攻撃行為があるかどうかを確定する際、まずそれに対する単語分割、タプルの構成処理を行って、対応している各タプルを得て、前もって取得した各モデルタプルおよびその対応出現確率と各モデル単語およびその対応出現確率を保存している攻撃モデルデータベースの中で、得られた各タプルに対応しているモデルタプルと１番目の単語を整合することによって、対応モデルタプルと対応モデル単語の出現確率に基づいて当該検査しようとする文字列の攻撃確率を確定し、攻撃確率が一定の限界値より大きければ、当該文字列が攻撃行為のある文字列であると確定する。攻撃モデルデータベースの中に保存している各モデル単語とモデルタプルの出現確率は大量の攻撃サンプルの統計解析で得たもので、攻撃サンプルの統計特徴を体現することができるため、当該統計特徴に基づいて検査しようとする文字列の攻撃行為の検出結果をさらに正確なものにすることができる。
【０００８】
選択可能な、前記各対応モデルタプルの出現確率および各対応モデル単語の出現確率に基づいて、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃確率を確定するステップは、
前記各対応モデルタプルの出現確率と前記対応モデル単語の出現確率を足して、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃の確率を得るステップを含む。
【０００９】
さらに、前記検査しようとする文字列を取得し、前記検査しようとする文字列に対する単語分割処理を行い、前記検査しようとする文字列の中に含まれる各単語を得る前に、
攻撃サンプル集合を取得するステップであって、前記攻撃サンプル集合の中に各攻撃サンプル文字列が含まれる前記取得するステップと、
前記各攻撃サンプル文字列に対する単語分割処理をそれぞれ行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語を得るステップと、
前記デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデル単語に対するタプル形成処理を行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルを確定するステップと、
前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語の出現確率および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率をそれぞれ確定するステップと、
前記攻撃サンプル集合に含まれる各モデル単語と前記各モデル単語の出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存し、および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルと前記各モデルタプルの出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存するステップとを含む。
【００１０】
上述の方法は、攻撃モデルデータベースの中に保存している各モデル単語とモデルタプルの出現確率は大量の攻撃サンプルの統計解析で得たもので、攻撃サンプルの統計特徴を体現することができるため、当該統計特徴に基づいて検査しようとする文字列の攻撃行為の検出結果をさらに正確なものにすることができる。
【００１１】
選択可能な、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語の出現確率を確定するステップは、
前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれのモデル単語の出現回数と、前記攻撃サンプル集合に含まれるすべてのモデル単語の総計の比に基づいて、前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれのモデル単語の出現確率を確定するステップを含む。
【００１２】
選択可能な、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率を確定するステップは、
次の数式に基づいて前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率を確定することを含み、
【００１３】
【数１】
0006567169.tif 000002
【００１４】
上述の方法は、大量の攻撃サンプル文字列の中の各単語と各タプルの出現確率の分析に基づいて、攻撃モデルデータベースを得たもので、攻撃文字列の具体的な形式が絶えずに更新されるが、その攻撃行為の特徴には本質的な変化が起きるわけではなく、すなわち、大量の攻撃サンプル文字列にはしばしば類似の確率統計特徴がある。そのため、当該攻撃モデルデータベースに基づいて、検査しようとする文字列に攻撃行為があるかどうかを正確に判定することができる。
【００１５】
本願の実施例に係るサイバー攻撃の検出装置は、
検査しようとする文字列を取得し、前記検査しようとする文字列に対する単語分割処理を行い、前記検査しようとする文字列の中に含まれる各単語を得るのに用いる第１取得モジュールと、
デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各単語に対するタプル形成処理を行い、前記検査しようとする文字列に対応している各タプルを確定するのに用いる第１確定モジュールと、
前もって取得した攻撃モデルデータベースの中に、前記各タプルに対応しているモデルタプルが存在しているかどうか、前記各単語の中の１番目の単語に対応しているモデル単語が存在しているかどうかを確定するのに用い、前記攻撃モデルデータベースの中に各モデルタプルおよびそれぞれのモデルタプルの出現確率、各モデル単語およびそれぞれのモデル単語の出現確率が保存されている第２確定モジュールと、
前記第２確定モジュールは各対応モデルタプルと対応モデル単語が存在していると確定した場合、各対応モデルタプルおよび対応モデル単語の出現確率を取得し、前記各対応モデルタプルの出現確率および各対応モデル単語の出現確率に基づいて、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃の確率を確定するのに用いる第３確定モジュールと、
前記攻撃確率がデフォルト確率の限界値より大きいあるいは等しい場合、前記検査しようとする文字列が攻撃行為のある文字列であると確定するのに用いる第４確定モジュールとを含む。
【００１６】
選択可能な、前記第３確定モジュールは具体的に、前記各対応モデルタプルの出現確率と前記対応モデル単語の出現確率を足して、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃の確率を得るのに用いる。
【００１７】
選択可能な、
攻撃サンプル集合を取得するのに用い、前記攻撃サンプル集合の中に各攻撃サンプル文字列が含まれている第２取得モジュールと、
前記各攻撃サンプル文字列に対する単語分割処理をそれぞれ行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語を得るのに用いる第３取得モジュールと、
前記デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデル単語に対するタプル形成処理を行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルを確定するのに用いる第５確定モジュールと、
前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語の出現確率および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率をそれぞれ確定するのに用いる第６確定モジュールと、
前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語と前記各モデル単語の出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存し、および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルと前記各モデルタプルの出現確率の関連を前記攻撃モデルデータベースの中に保存するのに用いる保存モジュールとを含む。
【００１８】
選択可能な、前記第６確定モジュールは、
前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれの各モデル単語の出現回数と、前記攻撃サンプル集合に含まれるすべてのモデル単語の総計の比に基づいて、前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれのモデル単語の出現確率を確定するのに用いる。
【００１９】
選択可能な、前記第６確定モジュールは、
次の数式に基づいて前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率を確定するのに用い、
【００２０】
【数２】
0006567169.tif 000003
【００２１】
本願の実施例に係るサイバー攻撃の検出装置はトランシーバーと、プロセッサーとを含み、
前記トランシーバーは、検査しようとする文字列を取得するのに用い、
前記プロセッサーは、前記検査しようとする文字列に対する単語分割処理を行い、前記検査しようとする文字列の中に含まれる各単語を得て、デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各単語に対するタプルの形成処理を行い、前記検査しようとする文字列に対応している各タプルを確定するのに用い、
前記プロセッサーはまた、前もって取得した攻撃モデルデータベースの中に、前記各タプルに対応しているモデルタプルが存在しているかどうか、前記各単語の中の１番目の単語に対応しているモデル単語が存在しているかどうかを確定し、前記攻撃モデルデータベースの中に各モデルタプルおよびそれぞれのモデルタプルの出現確率、各モデル単語およびそれぞれのモデル単語の出現確率が保存されており、存在しているならば、各対応モデルタプルおよび対応モデル単語の出現確率を取得し、前記各対応モデルタプルの出現確率および各対応モデル単語の出現確率に基づいて、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃の確率を確定し、前記攻撃の確率がデフォルトの確率の限界値より大きいあるいは等しい場合、前記検査しようとする文字列が攻撃行為のある文字列であると確定するのに用いる。
【００２２】
選択可能な、前記プロセッサーは、
前記各対応モデルタプルの出現確率と前記対応モデル単語の出現確率を足して、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃の確率を得るのに用いる。
【００２３】
選択可能な、前記プロセッサーは、
前記トランシーバーはまた、攻撃サンプル集合を取得するのに用い、前記攻撃サンプル集合の中に各攻撃サンプル文字列が含まれており、
前記プロセッサーはまた、前記各攻撃サンプル文字列に対する単語分割処理をそれぞれ行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語を得て、前記デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデル単語に対するタプル形成処理を行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルを確定し、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語の出現確率および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率を確定するのに用い、
さらに、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語と前記各モデル単語の出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存し、および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルと前記各モデルタプルの出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存するのに用いる記憶装置を、含む。
【００２４】
選択可能な、前記プロセッサーは、
前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれの各モデル単語の出現回数と、前記攻撃サンプル集合に含まれるすべてのモデル単語の総計の比に基づいて、前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれのモデル単語の出現確率を確定するのに用いる。
【００２５】
選択可能な、プロセッサーは、
次の数式に基づいて前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率を確定するのに用い、
【００２６】
【数３】
0006567169.tif 000004
【００２７】
本発明の実施例の技術手段をさらにわかりやすく説明するために、次に実施例の描述に必要な図面について説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】は本発明のサイバー攻撃検出方法の実施例１のフローチャートである。
【図２】は本発明のサイバー攻撃検出方法の実施例２のフローチャートである。
【図３】は本発明のサイバー攻撃検出装置の実施例１の構造説明図である。
【図４】は本発明のサイバー攻撃検出装置の実施例２の構造説明図である。
【図５】は本発明のサイバー攻撃検出装置の実施例３の構造説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
本願の目的、技術手段と長所をさらに明らかにするために、次に図面を参照しながら本願をさらに詳しく説明するが、当然なことながら、説明した実施例は本願実施例の一部に過ぎず、すべての実施例ではない。本願の実施例に基づいて、当該領域の一般技術者が創造性労働をせずに取得したすべての実施例は、すべて本願の保護範囲に属するものである。
【００３０】
次に図面を参照しながら本願の実施例をさらに詳しく説明する。
【００３１】
図１は本発明のサイバー攻撃検出方法の実施例１のフローチャートで、図１に示したように、当該方法は次のステップを含む。
【００３２】
ステップ１０１、検査しようとする文字列を取得し、前記検査しようとする文字列に対する単語分割処理を行い、前記検査しようとする文字列の中に含まれる各単語を得る。
【００３３】
本実施例において、前記検査しようとする文字列はＨＴＴＰリクエスト情報などのネットワーク伝送データを指す。語義およびキャラクター識別などの方法に基づいて、検査しようとする文字列に対する単語分割処理を行い、その中に含まれる各単語を得る。
【００３４】
１条の検査しようとする文字列にとって、すべて英単語から構成されるものではなく、また数字、記号などの構成部分も含み、本実施例において、これらの構成部分をすべて単語と称することに注目されたい。
【００３５】
ステップ１０２、デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各単語に対するタプルの形成処理を行い、前記検査しようとする文字列に対応している各タプルを確定する。
【００３６】
前記デフォルトタプルの構成規則の中で例えばタプルの大きさすなわちそれぞれのタプルに含まれる単語の数量、およびそれぞれのタプル内の各単語の位置関係を定めている。
【００３７】
例えば、仮に検査しようとする文字列Ｓの単語分割結果を順次に、Ａ、Ｂ、Ｃの３つの単語とし、かつタプル構成規則はタプルの大きさが２つまりそれぞれのタプルに２つの単語を含むと規定し、しかも順次にそれぞれの単語にとって、その対応しているタプルは自身とその後に隣り合っている１つの単語から構成されると仮定する。それでは、前記検査しようとする文字列Ｓが対応しているタプルは（Ａ、Ｂ）と（Ｂ、Ｃ）の２つのタプルを含む。
【００３８】
ステップ１０３、前もって取得した攻撃モデルデータベースの中に、前記各タプルに対応しているモデルタプルが存在しているかどうか、前記各単語の中の１番目の単語に対応しているモデル単語が存在しているかどうかを確定し、存在しているならば、ステップ１０４を実行し、そうでなければ、終了する。
【００３９】
そのうち、前記攻撃モデルデータベースの中に各モデルタプルおよびそれぞれのモデルタプルの出現確率、各モデル単語およびそれぞれのモデル単語の出現確率が保存されている。
【００４０】
ステップ１０４、各対応モデルタプルおよび対応モデル単語の出現確率を取得し、前記各対応モデルタプルの出現確率および各対応モデル単語の出現確率に基づいて、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃の確率を確定する。
【００４１】
ステップ１０５、前記攻撃の確率がデフォルトの確率の限界値より大きいあるいは等しい場合、前記検査しようとする文字列が攻撃行為のある文字列であると確定する。
【００４２】
本実施例において、前記攻撃モデルデータベースは前もって作成し、前もって取得した大量の攻撃サンプル文字列に対する統計解析を通じて得られたもので、具体的に言えば、攻撃モデルデータベースの中に保存している各モデルタプルおよびそれぞれのモデルタプルの出現確率、各モデル単語およびそれぞれのモデル単語の出現確率は、すべて大量の攻撃サンプル文字列に対する統計解析で得られたものである。
【００４３】
そのうち、各モデル単語は大量の攻撃サンプル文字列に対する単語分割処理を行った後に得られた各単語を含み、各モデルタプルはそれぞれの攻撃サンプル文字列の中に含まれる各モデル単語に対するタプル構成を行った後で得られた各タプルを含む。
【００４４】
具体的な攻撃モデルデータベースの作成過程は後続の実施例の中で説明する。本実施例において、攻撃モデルデータベースの使用過程しか触れない。
【００４５】
具体的には、検査しようとする文字列の中に含まれる各単語と各タプルを取得した後、攻撃モデルデータベースを検索して、攻撃モデルデータベースの中に各タプルに対応しているモデルタプルが存在するかどうか、検査しようとする文字列を単語分割処理した後に得られた１番目の単語に対応しているモデル単語が存在しているかどうかを確定する。存在しているならば、対応している出現確率をそれぞれ取得する。
【００４６】
そのうち、検査しようとする文字列を単語分割処理した後に得られた１番目の単語に対応しているモデル単語が存在しているかどうかを確定するのは、検査しようとする文字列の攻撃確率の計算数式によって決められたものであり、それをのちに紹介する。
【００４７】
各対応モデルタプルの出現確率および１番目の単語に対応しているモデル単語の出現確率を得た後、次の方法を通じて検査しようとする文字列が対応している攻撃の確率を得ることができる。
【００４８】
各対応モデルタプルの出現確率と対応モデル単語の出現確率を足す。
【００４９】
引き続き上述の例で説明すると、検査しようとする文字列Ｓを単語分割処理した後に得られた１番目の単語はＡである。仮に攻撃モデルデータベースの中に前記単語Ａ、およびタプル（Ａ、Ｂ）とタプル（Ｂ、Ｃ）が存在し、かつＡの出現確率Ｐ（Ａ）＝ｐ１、タプル（Ａ、Ｂ）の出現確率Ｐ（Ａ｜Ｂ）＝ｐ２、タプル（Ｂ、Ｃ）の出現確率Ｐ（Ｂ｜Ｃ）＝ｐ３であると仮定する。
【００５０】
よって、検査しようとする文字列Ｓの攻撃確率Ｐ（Ｓ）＝Ｐ（Ａ）＋Ｐ（Ａ｜Ｂ）＋Ｐ（Ｂ｜Ｃ）＝ｐ１＋ｐ２＋ｐ３となる。
【００５１】
さらに、（ｐ１＋ｐ２＋ｐ３）がデフォルト確率の限界値ｐ０より大きい場合、検査しようとする文字列Ｓの中に多くの攻撃特徴を持つタプルと単語があることを意味するので、この際、検査しようとする文字列Ｓが攻撃行為のある文字列であると確定する。
【００５２】
本実施例において、現在検査しようとする文字列すなわちネットワークの伝送データに対して、サイバー攻撃行為があるかどうかを確定する際、まずそれに対する単語分割、タプルの構成処理を行って、対応している各タプルを得て、さらに前もって取得した各モデルタプルおよびその対応出現確率と各モデル単語およびその対応出現確率を保存している攻撃モデルデータベースの中で、得られた各タプルに対応しているモデルタプルと１番目の単語を整合して、対応モデルタプルと対応モデル単語の出現確率に基づいて当該検査しようとする文字列の攻撃確率を確定し、攻撃の確率が一定の限界値より大きければ、当該検査しようとする文字列が攻撃行為のある文字列であると確定する。攻撃モデルデータベースの中に保存している各モデル単語とモデルタプルの出現確率は大量の攻撃サンプルの統計解析で得られたものであるため、攻撃サンプルの統計特徴を体現することができるため、当該統計特徴に基づいて検査しようとする文字列の攻撃行為の検出結果をさらに正確なものにすることができる。
【００５３】
図２は本発明のサイバー攻撃の検出方法の実施例２のフローチャートで、図２に示したように、ステップ１０１の前に、本実施例はまた次のステップを含む。
【００５４】
ステップ２０１、攻撃サンプル集合を取得し、前記攻撃サンプル集合の中に各攻撃サンプル文字列が含まれる。
【００５５】
前記各攻撃サンプル文字列は前もって採集して得られたサイバー攻撃行為を有する文字列である。
【００５６】
ステップ２０２、前記各攻撃サンプル文字列に対する単語分割処理をそれぞれ行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語を得る。
【００５７】
前記実施例を参考にして、それぞれの攻撃サンプル文字列に対する単語分割処理を行い、それぞれの攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデル単語を得て、各攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデル単語を合併して、攻撃サンプル集合に含まれる各モデル単語を得る。
【００５８】
ステップ２０３、前記デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデル単語に対するタプル形成処理を行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルを確定する。
【００５９】
前記実施例を参考にして、それぞれの攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデル単語に対するタプル形成処理を行い、それぞれの攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデルタプルを得て、各攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデルタプルを合併して、攻撃サンプル集合に含まれる各モデルタプルを得る。
【００６０】
ステップ２０４、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語の出現確率および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率をそれぞれ確定する。
【００６１】
例えば、仮に攻撃サンプル集合の中にＳ１とＳ２の２の攻撃サンプル文字列を含み、Ｓ１単語分割の結果に順次にＡ、Ｂ、Ｃの３つのモデル単語が含まれており、（Ａ、Ｂ）と（Ｂ、Ｃ）の２つのタプルを得て、Ｓ２単語分割の結果に順次にＡ、Ｃ、Ｄの３つモデル単語が含まれており、（Ａ、Ｃ）と（Ｃ、Ｄ）の２つのタプルを得ると仮定する。
【００６２】
そのうち、次の方法に基づいて攻撃サンプル集合に含まれる各モデル単語の出現確率を確定する。
【００６３】
攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれの各モデル単語の出現回数と、攻撃サンプル集合に含まれるすべてのモデル単語の総計の比に基づいて、攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれのモデル単語の出現確率を確定する。
【００６４】
上述の例で言うと、モデル単語Ｃに対して言えば、その出現回数が２で、攻撃サンプル集合に含まれるすべてのモデル単語の総計が６であるから、よってその出現確率は２／６である。
【００６５】
そのうち、次の数式に基づいて攻撃サンプル集合に含まれる各モデルタプルの出現確率を確定し、
【００６６】
【数４】
0006567169.tif 000005
【００６７】
上述の例で言うと、タプル（Ａ、Ｃ）に対して言えば、その出現確率はＰ（Ａ｜Ｃ）＝＃（Ａ，Ｃ）／＃（Ａ）である。
【００６８】
そのうち、＃（Ａ、Ｃ）＝１、＃（Ａ）＝２、Ｐ（Ａ｜Ｃ）＝１／２。
【００６９】
ステップ２０５、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語と前記各モデル単語の出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存し、および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルと前記各モデルタプルの出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存する。
【００７０】
本実施例において、大量の攻撃サンプル文字列の中の各単語と各タプルの出現確率の分析に基づいて、攻撃モデルデータベースを得ている。攻撃文字列の具体的な形式が絶えずに更新されるが、その攻撃行為の特徴には本質的な変化が起きるわけではなく、すなわち、大量の攻撃サンプル文字列には類似の確率統計特徴を有することがよくある。そのため、当該攻撃モデルデータベースに基づいて、検査しようとする文字列に攻撃行為があるかどうかを正確に判定することを実現することができる。
【００７１】
図３は本発明のサイバー攻撃検出装置の実施例１の構造説明図で、図３に示したように、当該端末装置は、第１取得モジュール１１と、第１確定モジュール１２と、第２確定モジュール１３と、第３確定モジュール１４と、第４確定モジュール１５とを含む。
【００７２】
第１取得モジュール１１、検査しようとする文字列を取得し、前記検査しようとする文字列に対する単語分割処理を行い、前記検査しようとする文字列の中に含まれる各単語を得るのに用いる。
【００７３】
第１確定モジュール１２、デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各単語に対するタプル形成処理を行い、前記検査しようとする文字列に対応している各タプルを確定するのに用いる。
【００７４】
第２確定モジュール１３、前もって取得した攻撃モデルデータベースの中に、前記各タプルに対応しているモデルタプルが存在しているかどうか、前記各単語の中の１番目の単語に対応しているモデル単語が存在しているかどうかを確定するのに用い、前記攻撃モデルデータベースの中に各モデルタプルおよびそれぞれのモデルタプルの出現確率、各モデル単語およびそれぞれのモデル単語の出現確率が保存されている。
【００７５】
第３確定モジュール１４、前記第２確定モジュールは各対応モデルタプルと対応モデル単語が存在していると確定した場合、各対応モデルタプルおよび対応モデル単語の出現確率を取得し、前記各対応モデルタプルの出現確率および各対応モデル単語の出現確率に基づいて、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃の確率を確定するのに用いる。
【００７６】
第４確定モジュール１５、前記攻撃の確率がデフォルトの確率の限界値より大きいあるいは等しい場合、前記検査しようとする文字列が攻撃行為のある文字列であると確定するのに用いる。
【００７７】
ここで、前記第３確定モジュール１４は、前記各対応モデルタプルの出現確率と前記各対応モデル単語の出現確率を足して、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃の確率を得るのに用いる。
【００７８】
本実施例の装置は図１に示した方法の実施例の技術手段を実行するのに用いることができるが、その実現原理と技術効果が類似しているので、ここでその詳細を省略する。
【００７９】
図４は本発明のサイバー攻撃検出装置の実施例２の構造説明図で、図４に示したように、図３に示した実施例の上に、さらに第２取得モジュール２１、第３取得モジュール２２、第５確定モジュール２３、第６確定モジュール２４、保存モジュール２５を含む。
【００８０】
第２取得モジュール２１、攻撃サンプル集合を取得するのに用い、前記攻撃サンプル集合の中に各攻撃サンプル文字列が含まれる。
【００８１】
第３取得モジュール２２、前記各攻撃サンプル文字列に対する単語分割処理をそれぞれ行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語を得るのに用いる。
【００８２】
第５確定モジュール２３、前記デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデル単語に対するタプル形成処理をそれぞれ行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルを確定するのに用いる。
【００８３】
第６確定モジュール２４、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語の出現確率および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率をそれぞれ確定するのに用いる。
【００８４】
保存モジュール２５、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語と前記各モデル単語の出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存し、および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルと前記各モデルタプルの出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存するのに用いる。
【００８５】
そのうち、前記第６確定モジュール２４は具体的に、前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれの各モデル単語の出現回数と、前記攻撃サンプル集合に含まれるすべてのモデル単語の総計の比に基づいて、前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれのモデル単語の出現確率を確定するのに用いる。
【００８６】
また、前記第６確定モジュール２４は、次の数式に基づいて前記攻撃サンプル集合に含まれる各モデルタプルの出現確率を確定するのに用いられる。
【００８７】
【数５】
0006567169.tif 000006
【００８８】
本実施例の装置は図２に示した方法の実施例の技術手段を実行するのに用いることができるが、その実現原理と技術効果が類似しているので、ここでその詳細を省略する。
【００８９】
同様な技術構想に基づいて、本願の実施例はもう一種のサイバー攻撃検出装置を提供する。図５は本発明のサイバー攻撃検出装置の実施例３の構造説明図で、当該サイバー攻撃検出装置４００は、トランシーバー４０１、プロセッサー４０２、記憶装置４０３とバスシステム４０４を含む。
【００９０】
そのうち、記憶装置４０３は、プログラムを保存するのに用いる。具体的には、プログラムはプログラムコードを含んでもよく、プログラムコードはコンピュータの操作命令を含む。記憶装置４０３はランダムアクセスメモリー（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ、略称ＲＡＭ）であってもよく、不揮発性記憶装置（ｎｏｎ−ｖｏｌａｔｉｌｅ  ｍｅｍｏｒｙ）であってもよいが、少なくとも１つのディスクのような記憶装置である。図の中に１つの記憶装置しか示していないが、当然なことながら、記憶装置は必要に応じて、複数個を設けることもできる。記憶装置４０３はプロセッサー４０２の中の記憶装置であってもよい。
【００９１】
記憶装置４０３は次の要素を保存しており、モジュールあるいはデータ構造、あるいはそれらの部分集合、あるいはそれらの上位集合を実行することができる、
操作命令は、各種の操作命令を含み、各種の操作を実現するのに用いる。
【００９２】
操作システムは、各種のシステムプログラムを含み、各種の基礎的業務の実現およびハードウエアに基づく任務の処理に用いる。
【００９３】
プロセッサー４０２はサイバー攻撃検出装置４００の操作を制御し、プロセッサー４０２はまたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ、中央処理装置）と称することもできる。具体的に応用する際、サイバー攻撃検出装置４００のそれぞれのモジュールはバスシステム４０４を通じて連結しており、そのうちバスシステム４０４はデータバスを含むほか、また電源バス、制御バスとステータス信号バスなどを含んでもよい。しかし、わかりやすく説明するために、図の中で各種のバスをすべてバスシステム４０４と表示している。表示しやすくするために、図５は単に象徴的に描いただけである。
【００９４】
前記本願の実施例が掲示した方法はプロセッサー４０２に応用するか、あるいはプロセッサー４０２によって実現することができる。プロセッサー４０２はＩＣチップであってもよく、信号の処理能力がある。実現の過程において、前記方法の各ステップはプロセッサー４０２の中のハードウエアの集積論理回路あるいはソフトウェア形式の命令を通じて完成することができる。前記プロセッサー４０２は汎用プロセッサー、デジタル・シグナル・プロセッサー（ＤＳＰ）、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）あるいはその他プログラマブルロジックデバイス、ディスクリートゲートあるいはトランジスターロジックデバイス、ディスクリートハードウエアモジュールであってもよい。本願の実施例が公開した各種の方法、ステップおよびロジックブロックダイアグラムを実現または実行することができる。汎用プロセッサーはマイクロ・プロセッサであってもよく、あるいは当該プロセッサーはあらゆる通常プロセッサーなどであってもよい。本願の実施例が公開した方法のステップに合わせて直接ハードウエアディコーディングプロセッサーに体現して実行するか、あるいはディコーディングプロセッサーの中のハードウエアとソフトウェアモジュールの組み合わせで実行して完成することができる。ソフトウェアモジュールはランダムアクセスメモリー、フラッシュメモリ、リードオンリーメモリ、プログラマブルリードオンリーメモリあるいはイーイープロム、レジスターなど当該領域の成熟した記憶媒体の中にあってもよい。当該記憶媒体の記憶装置４０３、プロセッサー４０２、リードオンリーメモリ４０３の中にある情報は、そのハードウエアと合わせて以下のステップを実行する。
【００９５】
前記トランシーバー４０１は、検査しようとする文字列を取得するのに用いる。
【００９６】
前記プロセッサー４０２は、前記検査しようとする文字列に対する単語分割処理を行い、前記検査しようとする文字列の中に含まれる各単語を得て、デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各単語に対するタプルの形成処理を行い、前記検査しようとする文字列が対応している各タプルを確定するのに用いる。
【００９７】
前記プロセッサー４０２はまた、前もって取得した攻撃モデルデータベースの中に、前記各タプルに対応しているモデルタプルが存在しているかどうか、前記各単語の中の１番目の単語に対応しているモデル単語が存在しているかどうかを確定し、前記攻撃モデルデータベースの中に各モデルタプルおよびそれぞれのモデルタプルの出現確率、各モデル単語およびそれぞれのモデル単語の出現確率が保存されており、存在しているならば、各対応モデルタプルおよび対応モデル単語の出現確率を取得し、前記各対応モデルタプルの出現確率および各対応モデル単語の出現確率に基づいて、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃の確率を確定し、前記攻撃の確率がデフォルトの確率の限界値より大きいあるいは等しい場合、前記検査しようとする文字列が攻撃行為のある文字列であると確定するのに用いる。
【００９８】
選択可能な、前記プロセッサー４０２は、前記各対応モデルタプルの出現確率と前記対応モデル単語の出現確率を足して、前記検査しようとする文字列が対応している攻撃の確率を得るのに用いる。
【００９９】
選択可能な、前記トランシーバー４０１はまた、攻撃サンプル集合を取得するのに用い、前記攻撃サンプル集合の中に各攻撃サンプル文字列が含まれる。
【０１００】
前記プロセッサー４０２はまた、前記各攻撃サンプル文字列に対する単語分割処理をそれぞれ行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語を得て、前記デフォルトタプルの構成規則に基づいて前記各攻撃サンプル文字列の中に含まれるモデル単語に対するタプル形成処理をそれぞれ行い、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルを確定し、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語の出現確率および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率をそれぞれ確定するのに用いる。
【０１０１】
記憶装置４０３は、前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデル単語と前記各モデル単語の出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存し、および前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルと前記各モデルタプルの出現確率を関連つけて前記攻撃モデルデータベースの中に保存するのに用いる。
【０１０２】
選択可能な、前記プロセッサー４０２は、前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれの各モデル単語の出現回数と、前記攻撃サンプル集合に含まれるすべてのモデル単語の総計の比に基づいて、前記攻撃サンプル集合に含まれるそれぞれのモデル単語の出現確率を確定するのに用いる。
【０１０３】
選択可能な、前記プロセッサー４０２は、次の数式に基づいて前記攻撃サンプル集合に含まれる前記各モデルタプルの出現確率を確定するのに用い、
【０１０４】
【数６】
0006567169.tif 000007
【０１０５】
本願は本願の実施例の方法、装置（システム）およびコンピュータプログラム製品に基づくフローチャートと／あるいはブロック図を参照して描述したものである。コンピュータプログラム命令によってフローチャートと／あるいはブロック図の中の一つ一つのチャートと／あるいはブロック、ならびにフローチャートと／あるいはブロック図の中のチャートと／あるいはブロックの組み合わせを実現することができると理解すべきである。これらのコンピュータプログラム命令を汎用コンピュータ、専用コンピュータ、組み込み式処理機あるいはその他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサーに提供することによって一つの機器を形成させ、コンピュータあるいはその他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサーが実行する命令を通じてフローチャートの１つあるいは複数のチャートと／あるいはブロック図の１つあるいは複数のブロックに指定された機能を実現するための装置を形成させることができる。
【０１０６】
これらのコンピュータプログラム命令はコンピュータあるいはその他のプログラマブルデータ処理装置を誘導して特定の方式で働くコンピュータが読み取り可能な記憶装置の中に保存することも可能で、当該コンピュータが読み取り可能な記憶装置の中に保存している命令にコマンド装置を含む製造品を形成させ、当該コマンド装置がフローチャートの１つあるいは複数のチャートと／あるいはブロック図の１つあるいは複数のブロックに指定された機能を実現する。
【０１０７】
これらのコンピュータプログラム命令はコンピュータあるいはその他のプログラマブル処理装置に搭載することも可能で、コンピュータあるいはその他のプログラマブル装置で一連の操作ステップを実行させてコンピュータで実現する処理を形成させることによって、コンピュータあるいはその他のプログラマブル装置で実行する命令にフローチャートの１つあるいは複数のチャートと／あるいはブロック図の１つあるいは複数のブロックに指定された機能を実現するためのステップを提供させる。
【０１０８】
本発明の好ましい実施例について描述してきたが、当該領域の技術者は一旦基本的創造理念を知っておけば、これらの実施例を変更したり修正したりすることが可能である。そのため、本願の権利請求は好ましい実施例および本願の請求範囲に包括された如何なる変更と修正をも含むことと解釈すべきである。
【０１０９】
当然なことながら、当該領域の技術者は本願の精神と範囲を逸脱しない限り本願に対する種々の補正と変更を行うことができる。このように、本願のこれらの補正と変更は本願の権利請求および同等の技術範囲内に属するものであれば、本願はこれらの変更と変更をも含むことを意図する。
【０１１０】
本発明は、出願番号が２０１５１０５０５８９５．９であり、出願日が２０１５年０８月１７日である中国特許出願を基に提出するものであり、当該中国特許出願の優先権を主張し、当該中国特許出願のそれぞれの内容は、参照本願に援用される。
【図１】
0006567169.tif 000011
【図２】
0006567169.tif 000012
【図３】
0006567169.tif 000013
【図４】
0006567169.tif 000014
【図５】
0006567169.tif 000015