(57)【要約】攻撃者にダミー情報であるとより判別されにくいダミー情報を生成する技術を提供する。情報生成装置は、システムの構成要素に関する構成要素情報に含まれる文字列を単語に分解する解析部と、前記単語のうち概念情報に含まれる単語に対し、該概念情報に基づいて、前記単語の連想語を決定する連想語決定部と、前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、前記単語の連想語とを組み合わせることにより、前記構成要素情報に含まれる文字列とは異なる文字列からなるダミー情報を生成する合成部と、を備える。
2016042762.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムの構成要素に関する構成要素情報に含まれる文字列を単語に分解する解析手段と、
前記分解された単語のうち概念情報に含まれる単語に対し、該概念情報に基づいて、前記単語の連想語を決定する連想語決定手段と、
前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、前記単語の連想語とを組み合わせることにより、前記構成要素情報に含まれる文字列とは異なる文字列からなるダミー情報を生成する合成手段と、を備える情報生成装置。
【請求項２】
前記連想語決定手段は、前記概念情報に基づいて、前記分解された単語のうち概念情報に含まれる複数の単語間で共通する上位概念を検索し、共通する上位概念が検索された場合、該上位概念に対する下位概念の単語であって、前記複数の単語以外の単語を、前記概念情報に含まれる複数の単語に対する連想語として決定する、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項３】
前記連想語決定手段は、前記概念情報に含まれる複数の単語の数以上の、前記下位概念の単語を連想語として決定する、請求項２に記載の情報生成装置。
【請求項４】
前記連想語決定手段は、前記概念情報に含まれる複数の単語間で共通する上位概念が複数検索されたとき、上位概念間のデータ構造上の距離を算出し、前記上位概念の少なくとも何れかから、該距離の略半分までの距離にある他の上位概念に対する下位概念の単語を、連想語として決定する、請求項２または３に記載の情報生成装置。
【請求項５】
前記連想語決定手段は、前記概念情報に含まれる複数の単語間で共通する上位概念が３つ以上検索されたとき、上位概念間のデータ構造上の距離を夫々算出し、前記上位概念の少なくとも何れかから、前記距離の平均距離にある他の上位概念に対する下位概念の単語を、連想語として決定する、請求項２または３に記載の情報生成装置。
【請求項６】
前記分解された単語のうち、所定の配列に含まれる単語に対し、該所定の配列内の他の単語を、前記所定の配列に含まれる単語に対する連番語句として生成する、連番生成手段を更に備え、
前記合成手段は、前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語であって、前記所定の配列に含まれる単語に対する前記連番語句とを組み合わせた文字列を含む前記ダミー情報を生成する、請求項１から５の何れか１項に記載の情報生成装置。
【請求項７】
前記連想語決定手段は、前記概念情報に含まれる単語からのデータ構造上の距離が、所定距離である上位概念を特定し、該上位概念に対する下位概念の単語を、連想語として決定する、請求項１から６の何れか１項に記載の情報生成装置。
【請求項８】
前記連想語決定手段は、前記概念情報に基づいて、前記分解された単語のうち概念情報に含まれる複数の単語の上位概念を検索し、該上位概念に対する下位概念の単語を連想語として決定する際、前記連想語の数が所定の値以上となる前記上位概念を検索し、該上位概念に対する下位概念の単語を、連想語として決定する、請求項１から７の何れか１項に記載の情報生成装置。
【請求項９】
前記合成手段は、組み合わせた文字列に優先度を付し、前記優先度が所定の値以上か否かに基づいて、前記ダミー情報を生成する、請求項１から８の何れか１項に記載の情報生成装置。
【請求項１０】
システムで使用される可能性が高い単語の素材を示す素材情報を格納する第１の記憶手段を備え、
前記合成手段は、前記素材情報に含まれる単語を前記連想語として、前記ダミー情報を生成する、請求項１から９の何れか１項に記載の情報生成装置。
【請求項１１】
前記構成要素情報には、メールアドレスが含まれており、
前記解析手段は、前記メールアドレスをローカル部と、ドメインとに分解し、前記ローカル部に含まれる文字列を、単語に分解し、
前記合成手段は、前記ローカル部に対し、前記ローカル部の単語の前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、前記単語の連想語とを組み合わせ、
前記組み合わせた文字列と、前記ドメインとを更に組み合わせることにより、前記メールアドレスとして記載された文字列とは異なる文字列からなるダミー情報を生成する、請求項１から１０の何れか１項に記載の情報生成装置。
【請求項１２】
前記構成要素情報には、ＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）が含まれており、
前記解析手段は、前記ＵＲＩとして記載された文字列を階層ごとに分解し、分解した各階層の文字列を、単語に分解し、
前記合成手段は、前記階層の少なくとも何れかの階層において、前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、前記単語の連想語とを組み合わせ、
前記組み合わせた文字列を少なくとも１つの階層で含むように、各階層の文字列同士を組み合わせ、前記ＵＲＩとして記載された文字列とは異なる文字列からなるダミー情報を生成する、請求項１から１１の何れか１項に記載の情報生成装置。
【請求項１３】
前記概念情報を格納する第２の記憶手段を更に備える、請求項１から１２の何れか１項に記載の情報生成装置。
【請求項１４】
システムの構成要素に関する構成要素情報に含まれる文字列を単語に分解し、
前記分解された単語のうち概念情報に含まれる単語に対し、該概念情報に基づいて、前記単語の連想語を決定し、
前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、前記単語の連想語とを組み合わせることにより、前記構成要素情報に含まれる文字列とは異なる文字列からなるダミー情報を生成する、情報生成方法。
【請求項１５】
システムの構成要素に関する構成要素情報に含まれる文字列を単語に分解する処理と、
前記分解された単語のうち概念情報に含まれる単語に対し、該概念情報に基づいて、前記単語の連想語を決定する処理と、
前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、前記単語の連想語とを組み合わせることにより、前記構成要素情報に含まれる文字列とは異なる文字列からなるダミー情報を生成する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報生成装置、情報生成方法および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、企業や社会インフラへのサイバー攻撃に対する防衛策が考えられている。このような防衛策として、サイバー攻撃やウイルスの侵入を監視し、検知し、遮断する対策が取られている。【０００３】
しかしながら、サイバー攻撃が一向に止まない事象を鑑みると、攻撃手法の進化、攻撃の検知精度の完全保証の技術的困難さ等の理由から、企業や社会インフラへのウイルス侵入を完全に防御することは非常に困難である。【０００４】
そこで、サイバー攻撃が企業や社会インフラを構成するネットワークへ侵入してしまう、または既に内部にウイルスが侵入していることを前提とした防衛策を考える必要がある。【０００５】
特許文献１には、個人情報等が外部に流出した場合にその流出元を特定する方法が記載されている。特許文献１に記載の技術では、データベースの検索結果にダミーデータを混在させ、このダミーデータと検索要求者の識別情報とを対応付けることにより、このダミーデータを含む顧客データを流出させた検索要求者を特定する。【０００６】
また、特許文献２には、セキュリティロックを解除するための条件を満たしていない場合に、ダミーデータを表示部に表示する情報処理装置が記載されている。【０００７】
また、データの生成方法として、２つの単語を夫々２つに分割して一方の単語の前半と他方の単語の後半とを連結する方法が特許文献３に記載されている。また、ある用語をそれに関係する複数の用語に優先度を付与して対応付ける方法が特許文献４に記載されている。【０００８】
また、数字、英字、記号などの順序を表す連番語句の値を増減させる方法が特許文献５に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００５−２２２１３５号公報
【特許文献２】特開２０１３−２５０７７６号公報
【特許文献３】特開２００９−２７１７８４号公報
【特許文献４】特開平１０−２１４２７１号公報
【特許文献５】特開平８−１７１５５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ダミーデータ等のダミー情報を使って、ネットワーク内に侵入した攻撃者を特定する場合、ダミー情報は、攻撃者にダミー情報であると判別されにくい情報であることが好ましい。つまり、ダミー情報は、正規情報との区別がつきにくく、違和感の無いものであり、攻撃者が引っ掛かりやすいものであることが好ましい。ここで、正規情報とは、既に存在する（使用されている）情報のことを示す。【００１１】
特許文献１に記載の技術では、シノニムを使用したり、住所の屋号等として考えられるワードを定義しておき適宜組み合わせたりすることにより、ダミーデータを生成している。【００１２】
また、特許文献２に記載の技術では、ダミーデータとして使用可能なデータの中で情報の一部を入れ替えることによってダミーデータを生成している。【００１３】
このように、元の情報（データ）の書き換えや、組み合わせによって生成されたダミーデータは、攻撃者によってダミーと判別される可能性が高いという問題がある。【００１４】
また、特許文献３に記載の単語を任意の場所で前後に分割した文字列同士を連結する方法では、生成された文字列が意味をなさない、単なる文字の羅列になってしまう。このようなダミーデータも、攻撃者によってダミーと判別される可能性が高い。【００１５】
また、ダミー情報が予め用意された静的リストの場合、ダミー情報を適用する対象とするＩＣＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）システムによっては、ダミー情報として判別されやすくなってしまう可能性がある。また、ダミー情報を適用する対象のＩＣＴシステムの正規情報を整理して、このＩＣＴシステムに適したダミー情報を人手で生成する場合、正規情報の量と対象のＩＣＴシステムの数とが多くなると、ダミー情報の生成に膨大な時間がかかってしまう。【００１６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、攻撃者にダミー情報であるとより判別されにくいダミー情報を生成する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の一態様に係る情報生成装置は、システムの構成要素に関する構成要素情報に含まれる文字列を単語に分解する解析手段と、前記分解された単語のうち概念情報に含まれる単語に対し、該概念情報に基づいて、前記単語の連想語を決定する連想語決定手段と、前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、前記単語の連想語とを組み合わせることにより、前記構成要素情報に含まれる文字列とは異なる文字列からなるダミー情報を生成する合成手段と、を備える。【００１８】
本発明の一態様に係る情報生成方法は、システムの構成要素に関する構成要素情報に含まれる文字列を単語に分解し、前記分解された単語のうち概念情報に含まれる単語に対し、該概念情報に基づいて、前記単語の連想語を決定し、前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、前記単語の連想語とを組み合わせることにより、前記構成要素情報に含まれる文字列とは異なる文字列からなるダミー情報を生成する。【００１９】
なお、上記情報生成装置または情報生成方法を、コンピュータによって実現するコンピュータプログラム、およびそのコンピュータプログラムが格納されている、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体も、本発明の範疇に含まれる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、攻撃者にダミー情報であるとより判別されにくいダミー情報を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る情報生成装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施の形態に係る情報生成システムの構成の一例を示す図である。
【図３】本発明の第２の実施の形態に係る情報生成装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態に係る情報生成装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施の形態に係る情報生成装置の解析部の動作を説明するための図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係る情報生成装置の記憶部に格納された概念情報の構成を説明するための図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態に係る情報生成装置の合成部の動作を説明するための図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態に係る情報生成装置において、収集する構成要素情報がファイル名の場合の動作を説明するための図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態に係る情報生成装置において、収集する構成要素情報がメールアドレスの場合の動作を説明するための図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態に係る情報生成装置において、収集する構成要素情報がメールアドレスの場合の動作を説明するための図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態に係る情報生成装置において、収集する構成要素情報がＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）の場合の動作を説明するための図である。
【図１２】本発明の第３の実施の形態に係る情報生成装置の記憶部に格納された概念情報の構成を説明するための図である。
【図１３】本発明の第５の実施の形態に係る情報生成装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図１４】本発明の各実施の形態を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）のハードウェア構成を例示的に説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
＜第１の実施の形態＞
本発明の第１の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態に係る情報生成装置１０の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。なお、図１に示す情報生成装置１０は、本発明に特有な構成について示したものであり、図１に示す情報生成装置１０が図１に示されていない部材を有していてもよいことは言うまでもない。また、図面中の矢印の方向は、一例を示すものであり、ブロック間の信号の向きを限定するものではない。以降に参照する、他のブロック図においても同様に、図面中の矢印の方向は、一例を示すものであり、ブロック間の信号の向きを限定するものではない。
【００２３】
図１に示す通り、情報生成装置１０は、解析部１０１と、連想語決定部１０２と、合成部１０３とを備えている。
【００２４】
解析部１０１は、システムに含まれるサーバ等の構成要素に関する構成要素情報に含まれる文字列を解析し、１または複数の単語に分解する。構成要素情報には、例えば、各構成要素を示すホスト名、各構成要素にアクセスするために用いるユーザアカウント、各構成要素内に格納された情報資源を示すファイル名、該情報資源の場所を示すＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）等の情報が含まれるが本実施の形態の構成要素情報はこれに限定されるものではない。構成要素情報には、例えば、各構成要素を利用するユーザのメールアドレスが含まれてもよい。この構成要素情報は、実際にシステム内で使用されている情報であるため、このシステムにおける正規情報とも呼ぶ。
【００２５】
解析部１０１は、構成要素情報に複数の文字列が含まれる場合、文字列ごとに、該文字列を解析し、該文字列を１または複数の単語に分解する。そして、解析部１０１は、分解した単語を、連想語決定部１０２および合成部１０３に出力する。
【００２６】
連想語決定部１０２は、解析部１０１から、分解された単語を受け取る。そして、連想語決定部１０２は、受け取った単語が概念情報に含まれるかを確認し、概念情報に含まれる単語に対して、この概念情報に基づいて、この単語の連想語を決定する。連想語決定部１０２は、決定した連想語を、合成部１０３に出力する。
【００２７】
合成部１０３は、解析部１０１から分解された単語を受け取る。また、合成部１０３は、連想語決定部１０２から連想語を受け取る。そして、合成部１０３は、連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、単語の連想語とを組み合わせる。これにより、合成部１０３は、構成要素情報に含まれる文字列とは異なる文字列を生成する。
【００２８】
例えば、構成要素情報に含まれる文字列が「ｓｐｒｉｎｇ０１」および「ｆａｌｌ０２」である場合、解析部１０１は、「ｓｐｒｉｎｇ０１」を「ｓｐｒｉｎｇ」と「０１」とに分解する。また、解析部１０１は、「ｆａｌｌ０２」を「ｆａｌｌ」と「０２」とに分解する。
【００２９】
そして、連想語決定部１０２は、「ｓｐｒｉｎｇ」、「ｆａｌｌ」、「０１」および「０２」が夫々、概念情報に含まれるか否かを確認する。そして、「ｓｐｒｉｎｇ」と「ｆａｌｌ」とが概念情報に含まれる場合、連想語決定部１０２は、概念情報に基づいて、「ｓｐｒｉｎｇ」と「ｆａｌｌ」との連想語（例えば、「ｗｉｎｔｅｒ」および「ａｕｔｕｍｎ」とする）を決定する。
【００３０】
そして、合成部１０３は、（１）「ｗｉｎｔｅｒ」と、（２）この「ｗｉｎｔｅｒ」の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、この単語の後に続く単語と、を組み合わせる。
【００３１】
この連想語の決定に用いた単語は、１つであってもよいし、複数であってもよい。例えば、「ｓｐｒｉｎｇ」と「ｆａｌｌ」とが、「ｓｅａｓｏｎ」という上位概念を共有する場合、連想語決定部１０２は、この２つの単語に対する連想語「ｗｉｎｔｅｒ」を、決定する。このように、２つの単語を用いて連想語を決定した場合、上記（２）における「ｗｉｎｔｅｒ」の決定に用いた単語の分解前の文字列は、「ｓｐｒｉｎｇ０１」および「ｆａｌｌ０２」である。そして、「ｗｉｎｔｅｒ」の決定に用いた単語の後に続く単語とは、「０１」および「０２」である。「ａｕｔｕｍｎ」に関しても同様のことがいえる。
【００３２】
これにより、合成部１０３は、「ｗｉｎｔｅｒ０１」「ｗｉｎｔｅｒ０２」、「ａｕｔｕｍｎ０１」および「ａｕｔｕｍｎ０２」を生成する。これらの文字列は、構成要素情報に含まれる文字列「ｓｐｒｉｎｇ０１」および「ｆａｌｌ０２」とは異なる文字列になる。
【００３３】
以上のように、合成部１０３は、生成した文字列からなるダミー情報を生成することができる。
【００３４】
（効果）
ホスト名等の構成要素情報を決定する際、利用者は、分類、カテゴリ、連番等のヒューリスティックスに基づいて、この構成要素情報を命名する傾向にある。本実施の形態に係る情報生成装置１０によって生成されたダミー情報は、概念情報に基づいて生成されるため、ヒューリスティックスに基づいて生成された構成要素情報と、区別が付きづらい情報であると言える。また、本実施の形態に係る情報生成装置１０によって生成されたダミー情報は、構成要素情報の概念情報に基づいて生成されるため、構成要素情報として用いたとしても違和感が無い情報であると言える。
【００３５】
このように、本実施の形態に係る情報生成装置１０は、攻撃者にダミー情報であると、より判別されにくいダミー情報を生成することができる。つまり、本実施の形態に係る情報生成装置１０は、攻撃者がダミーと気づかずに使用するようなダミー情報を自動で生成することができる。
【００３６】
このように生成されたダミー情報をシステムに用いるシステムは、攻撃者をより検知することができる。
【００３７】
＜第２の実施の形態＞
次に、上述した第１の実施の形態を基本とする第２の実施の形態について説明する。なお、説明の便宜上、上述した第１の実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００３８】
まず、本実施の形態に係る情報生成システム１の構成について説明する。図２は、本実施の形態に係る情報生成システム１の構成の一例を示す図である。図２に示す通り、本実施の形態に係る情報生成システム１は、情報生成装置１００と、企業内システム３００とを含んでいる。情報生成装置１００と企業内システム３００とはネットワーク２００を介して通信可能に接続している。
【００３９】
企業内システム３００は、ＩＣＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）を利用したシステムである。本実施の形態では、ＩＣＴシステムの一例として、企業内に構築されたシステムを例に挙げ説明を行うが、本実施の形態のＩＣＴシステムはこれに限定されるものではない。ＩＣＴシステムは、ネットワーク等を経由して、サービスを利用可能な環境であればよい。
【００４０】
企業内システム３００には、サーバ、クライアント、および、ストレージ等の各種機器が含まれている。以下、これらを企業内システム３００の構成要素と呼ぶ。
【００４１】
情報生成装置１００は、ダミー情報を生成する装置である。情報生成装置１００の構成については、図面を変えて説明する。
【００４２】
（情報生成装置１００の構成）
次に、本実施の形態に係る情報生成装置１００の機能構成について、図３を参照して説明する。図３は、本実施の形態に係る情報生成装置１００の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。本実施の形態に係る情報生成装置１００は、第１の実施の形態で説明した情報生成装置１０に、連番生成部１０４と、収集部１１０と、記憶部１２０とを備える構成である。具体的には、図３に示す通り、情報生成装置１００は、解析部１０１と、連想語決定部１０２と、合成部１０３と、連番生成部１０４と、収集部１１０と、記憶部１２０と、を備えている。
【００４３】
収集部１１０は、ネットワーク２００を介して、企業内システム３００の各構成要素に関する構成要素情報を収集する手段である。
【００４４】
収集部１１０は、構成要素情報を、例えばディレクトリサービス等から収集する。そして、収集部１１０は、収集した構成要素情報（以下、収集データと呼ぶ）を、解析部１０１に出力する。なお、収集部１１０は、収集した構成要素情報を、例えば、後述する記憶部１２０または収集部１１０内に格納してもよい。また、収集部１１０は、企業内システム３００の各構成要素に関する構成要素情報のうち、特定の種類（例えば、ホスト名）のデータを収集する構成であってもよい。
【００４５】
解析部１０１は、収集部１１０から、収集データを受け取る。そして、解析部１０１は、第１の実施の形態における解析部１０１と同様に、収集データ（構成要素情報）に含まれる１または複数の文字列を言語解析し、各文字列を１または複数の単語に分解する。本実施の形態では、解析部１０１は、言語解析として、形態素解析を用いるとするが、本実施の形態の言語解析手法はこれに限定されるものではない。解析部１０１は、その他の言語解析手法を用いて、言語解析を行ってもよい。
【００４６】
解析部１０１は、文字列ごとに分解した１または複数の単語（分解データと呼ぶ）を、連想語決定部１０２、合成部１０３および連番生成部１０４に出力する。このとき、解析部１０１は、分解した１または複数の単語の夫々に対し、該単語の属性を付与する。この属性には、分解前の文字列（収集データに含まれる文字列）における位置を示す情報が含まれる。例えば、解析部１０１が「ＡＡＡ０１」という文字列を、「ＡＡＡ」と「０１」とに分解した場合、「ＡＡＡ」の属性には、分解前の文字列の最初の部分の単語であることを示す情報が含まれる。なお、この属性に含まれる情報は、これに限定されるものではない。属性には、例えば、分解した単語の後にスペースがあるという情報等が含まれてもよい。また、属性には、例えば、分解前の文字列を示す情報が含まれてもよい。
【００４７】
なお、解析部１０１は、収集データに複数種類の構成要素情報が含まれる場合、収集データから解析対象の種類のデータを抽出して、解析処理を行ってもよい。
【００４８】
記憶部１２０には、あらかじめ準備された概念情報が格納されている。概念情報とは、単語の概念を規定するための辞書である概念辞書を含む情報である。なお、概念情報はこれに限定されず、例えば、ある単語の反意語、同義語等が含まれるものであってもよい。また、概念情報は企業内システム３００内の構成要素に合わせて、適宜変更してもよい。
【００４９】
なお、本実施の形態では、記憶部１２０が情報生成装置１００内に内蔵される構成を例に説明を行うが、記憶部１２０に関する構成はこれに限定されるものではない。記憶部１２０は、情報生成装置１００とは別個の記憶装置で実現されるものであってもよい。
【００５０】
連想語決定部１０２は、第１の実施の形態の連想語決定部１０２と同様に、解析部１０１によって分解された１または複数の単語の夫々の連想語を、概念情報に基づいて決定する。具体的には、連想語決定部１０２は、解析部１０１から、言語解析によって分解された分解データを受け取る。そして、連想語決定部１０２は、記憶部１２０に格納された概念情報を参照し、分解データに含まれる、１または複数の単語の夫々が、該概念情報に含まれているかを確認する。連想語決定部１０２は、概念情報に含まれる単語に対し、該単語と同じ上位概念を有する他の単語を、この単語に対する連想語として決定する。
【００５１】
連想語決定部１０２は、決定した連想語に対し、この連想語の決定に用いた単語（解析部１０１から出力された分解データに含まれる単語）の属性を、この連想語の属性として付与する。例えば、連想語の決定に用いた単語（元の単語と呼ぶ）の属性に、分解前の文字列の位置を示す情報が含まれる場合、連想語決定部１０２は、連想語の属性に、この文字列の位置を示す情報を含める。なお、連想語の属性には、元の単語を示す情報が含まれてもよい。
【００５２】
そして、連想語決定部１０２は決定した連想語を、連番生成部１０４に出力する。
【００５３】
連番生成部１０４は、解析部１０１から、分解データを受け取る。そして、連番生成部１０４は、受け取った単語のうち、連番や連続する語句（以降、連番語句と呼ぶ）を生成可能な単語を特定する。連番語句を生成可能な単語とは、連続性を有する数字、アルファベット等である。なお、連番語句を生成可能な単語は、数字、アルファベットに限定されず、例えば、「α、β、γ、・・・」のような語句であってもよい。つまり、連番語句を生成可能な単語は、所定の配列に含まれる単語であればよい。
【００５４】
連番生成部１０４は、特定した単語の連番語句を生成する。つまり、連番生成部１０４は、特定した単語が含まれる所定の配列内に含まれる単語であって、該特定した単語とは別の単語を連番語句として抽出する。連番生成部１０４は、生成した連番語句に対し、該連番語句の生成の元となる単語（連番語句を生成可能な単語）の属性を、連番語句の属性として付与する。例えば、元の単語の属性に、分解前の文字列の位置を示す情報が含まれる場合、連番生成部１０４は、連番語句の属性に、この文字列の位置を示す情報を含める。なお、連番語句の属性には、元の単語を示す情報が含まれてもよい。
【００５５】
そして、連番生成部１０４は、生成した連番語句を合成部１０３に出力する。
【００５６】
合成部１０３は、解析部１０１から、分解データを受け取る。また、合成部１０３は、連想語決定部１０２から連想語を受け取る。また、合成部１０３は、連番生成部１０４から連番語句を受け取る。そして、合成部１０３は、連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、単語の連想語とを組み合わせる（合成する）。なお、合成部１０３の合成方法の具体例については、図面を変えて説明する。
【００５７】
（情報生成装置１００の処理の流れ）
次に、図４〜図７を参照して、本実施の形態に係る情報生成装置１００の処理について説明する。図４は、本実施の形態に係る情報生成装置１００の処理の流れの一例を示すフローチャートである。また、図５〜図７は、夫々、本実施の形態に係る情報生成装置１００の動作を説明するための図である。以下では、収集部１１０が収集する構成要素情報がホスト名であることを例に説明を行う。
【００５８】
図４に示す通り、収集部１１０が、構成要素情報を収集する（ステップＳ４１）。そして、解析部１０１が収集した構成要素情報（収集データ）に含まれる文字列を言語解析し、１または複数の単語に分解する（ステップＳ４２）。
【００５９】
ここで、ステップＳ４２の処理について、例を挙げて説明を行う。図５は、本実施の形態に係る情報生成装置１００の解析部１０１の動作を説明するための図である。
【００６０】
収集部１１０が収集した収集データには、図５の左側に示す４つのホスト名「ｓｐｒｉｎｇ−ａ」、「ｆａｌｌ」、「ｔｅｓｔ０１」、「ｔｅｓｔ０２」が含まれているとする。解析部１０１は、これらのホスト名の夫々を言語解析し、１または複数の単語に分解する。つまり解析部１０１は、「ｓｐｒｉｎｇ」、「−ａ」、「ｆａｌｌ」、「ｔｅｓｔ」、「０１」、「０２」の６つの単語を含む分解データを生成する。ここで、解析部１０１は、重複する単語（この例の場合、「ｔｅｓｔ」）の属性に、出現回数を含めてもよい。
【００６１】
また、解析部１０１は、「ｓｐｒｉｎｇ」および「ｔｅｓｔ」の属性に、分解前の文字列の最初の部分の単語であることを示す情報を含め、「−ａ」、「０１」、「０２」の属性に、分解前の文字列の最後の部分の単語であることを示す情報を含める。また、解析部１０１は、「ｆａｌｌ」の属性に、分解されていないことを示す情報を含めてもよい。
【００６２】
解析部１０１は、これらの単語を含む分解データを連想語決定部１０２、合成部１０３および連番生成部１０４に出力する。
【００６３】
図４に戻り、情報生成装置１００による処理の続きの説明を行う。ステップＳ４２の後、連想語決定部１０２が、記憶部１２０を参照し、分解データに含まれる、１または複数の単語のうち、概念情報に含まれる単語の連想語を決定する（ステップＳ４３）。
【００６４】
ここで、図６を参照して、ステップＳ４３の処理について、更に説明する。図６は、記憶部１２０に格納された概念情報の構成を説明するための図である。図６に示す通り、記憶部１２０には、ツリー構造の概念情報が格納されている。なお、概念情報のデータ構造はこれに限定されるものではなく、ある単語の上位概念および／または下位概念がわかる構造であればよい。
【００６５】
図６には、概念情報の一例として、「ｓｐｒｉｎｇ」、「ｓｕｍｍｅｒ」、「ｗｉｎｔｅｒ」、「ｆａｌｌ」、「ａｕｔｕｍｎ」等が含まれている。そして、これらの単語の上位概念にあたる「ｓｅａｓｏｎ」が、「ｓｐｒｉｎｇ」等の上位概念として、「ｓｐｒｉｎｇ」等の単語に関連付けられている。同様に、「ｓｅａｓｏｎ」の上位概念「ｘｘｘ」が、「ｓｅａｓｏｎ」の上位概念として「ｓｅａｓｏｎ」に関連付けられている。
【００６６】
なお、図６では、ある単語の直近の上位概念として、１つの上位概念が関連付けられているが、本実施の形態はこれに限定されるものではない。１つの単語は、複数の上位概念に関連付けられていてもよい。例えば、「ｓｐｒｉｎｇ」は、「弾性体」という上位概念にも関連付けられていてもよい。
【００６７】
連想語決定部１０２は、分解データに含まれる「ｓｐｒｉｎｇ」が概念情報に含まれるか確認し、含まれる場合、その単語の上位概念を検索する。そして、「ｓｐｒｉｎｇ」の上位概念「ｓｅａｓｏｎ」が検索された場合、連想語決定部１０２は、この「ｓｅａｓｏｎ」の下位概念の中から任意の単語を連想語として決定する。本例では、連想語決定部１０２は、「ｗｉｎｔｅｒ」を「ｓｐｒｉｎｇ」の連想語として決定したとする。同様に、連想語決定部１０２は、「ａｕｔｕｍｎ」を「ｆａｌｌ」の連想語として決定する。
【００６８】
また、連想語決定部１０２は、「ｔｅｓｔ」が概念情報に含まれるか確認する。本例では、この「ｔｅｓｔ」は概念情報に含まれないとする。また、連想語決定部１０２は、「−ａ」、「０１」、「０２」の夫々についても、概念情報に含まれるかを確認する。本例では、これらの単語も、概念情報に含まれないとする。
【００６９】
このように、連想語決定部１０２は、分解データに含まれる単語の全てに対し、概念情報に含まれるか否かを確認し、含まれる単語に対しては、該単語の連想語を決定する。そして、連想語決定部１０２は、決定した単語の属性に元の単語の属性を含める。つまり、連想語決定部１０２は、「ｗｉｎｔｅｒ」の属性に、分解前の文字列の最初の部分の単語であることを示す情報を含める。また、連想語決定部１０２は、「ａｕｔｕｍｎ」の属性に、分解されていないことを示す情報を含めてもよい。なお、図６の構成によれば、「ａｕｔｕｍｎ」は、「ｓｐｒｉｎｇ」の連想語とすることもでき、「ｗｉｎｔｅｒ」は「ｆａｌｌ」の連想語とすることができる。そのため、連想語決定部１０２は、例えば、「ｗｉｎｔｅｒ」の属性に、「ｆａｌｌ」の属性を含めてもよい。
【００７０】
なお、分解データに同じ上位概念を有する単語が複数含まれる場合、連想語決定部１０２はこれらの単語を用いて、これらの単語の上位概念を決定することが好ましい。例えば、「ｓｐｒｉｎｇ」の上位概念は、「ｓｅａｓｏｎ」と「弾性体」とである場合、連想語決定部１０２は、「弾性体」の下位概念を「ｓｐｒｉｎｇ」の連想語として決定する可能性がある。
【００７１】
そのため、連想語決定部１０２は、「ｓｐｒｉｎｇ」と「ｆａｌｌ」とで共通する上位概念を検索する。つまり、連想語決定部１０２は、「ｓｐｒｉｎｇ」の上位概念と、「ｆａｌｌ」の上位概念とが同じであるか否かを確認する。そして、上位概念同士が同じである場合、連想語決定部１０２は、この上位概念を検索し、検索された上位概念「ｓｅａｓｏｎ」に対し、「ｓｅａｓｏｎ」の下位概念であり、「ｓｐｒｉｎｇ」および「ｆａｌｌ」以外の単語を、「ｓｐｒｉｎｇ」および「ｆａｌｌ」の連想語として決定する。これにより、情報生成装置１００は、攻撃者に、ダミーであると判別されづらいダミー情報を生成することができる。
【００７２】
このとき、連想語決定部１０２は、連想語の決定に用いた元の単語の数以上の数の単語を、連想語として決定することが好ましい。これにより、情報生成装置１００は、少なくとも正規情報と同数以上のダミー情報を生成することができる。なお、連想語として決定する単語の数は、任意であり、連想語の決定に用いた元の単語の数と同数でなくてもよい。
【００７３】
そして、連想語決定部１０２は、連想語として決定した単語である「ｗｉｎｔｅｒ」および「ａｕｔｕｍｎ」の夫々の属性に、「ｓｐｒｉｎｇ」および「ｆａｌｌ」の属性を含める。つまり、連想語決定部１０２は、「ｗｉｎｔｅｒ」および「ａｕｔｕｍｎ」の夫々の属性に、分解前の文字列の最初の部分の単語であること、および、分解されていないことを示す情報を含める。
【００７４】
そして、連想語決定部１０２は、「ｗｉｎｔｅｒ」および「ａｕｔｕｍｎ」を合成部１０３に出力する。
【００７５】
また、連想語決定部１０２は、上位概念が同じ単語は、同じ属性を有するようにしてもよい。例えば、図６に示す通り、「ｓｐｒｉｎｇ」と「ｆａｌｌ」とは上位概念が同じであるため、連想語決定部１０２は、「ｓｐｒｉｎｇ」の属性に、「ｆａｌｌ」の属性を含ませ、「ｆａｌｌ」の属性に「ｓｐｒｉｎｇ」の属性を含ませてもよい。そして、連想語決定部１０２は、分解データに含まれる単語の、属性を変更したことを示す情報を合成部１０３に出力する。
【００７６】
図４に戻り、情報生成装置１００による処理の続きの説明を行う。連番生成部１０４が、分解データに含まれる、１または複数の単語のうち、連番語句を生成可能な単語の連番語句を生成する（ステップＳ４４）。なお、このステップＳ４４は、ステップＳ４２の後であればよく、ステップＳ４３と同時に行われてもよいし、ステップＳ４３より前に行われてもよい。
【００７７】
連番生成部１０４は、例えば、図５の右側に示すような分解データを受け取ると、この中から連続性を有する単語として、「−ａ」、「０１」、「０２」を特定する。そして、連番生成部１０４は、「−ａ」に基づいて、「−ｂ」および「−ｃ」を生成する。また、連番生成部１０４は、「０１」および「０２」に基づいて、「０３」および「０４」を生成する。なお、連番生成部１０４が生成する連番語句の数は特に限定されるものではない。
【００７８】
そして、連番生成部１０４は、「−ｂ」、「−ｃ」、「０３」および「０４」の夫々の属性に、「−ａ」、「０１」、「０２」の属性として含まれる情報である、分解前の文字列の最後の部分の単語であることを示す情報を含める。そして、連番生成部１０４は、生成した連番語句を合成部１０３に出力する。
【００７９】
ステップＳ４３およびステップＳ４４の終了後、合成部１０３は、連想語である「ｗｉｎｔｅｒ」および「ａｕｔｕｍｎ」と、連番語句である「−ｂ」、「−ｃ」、「０３」および「０４」と、分解データに含まれる単語とを用いて、合成処理を行うことによりダミー情報を生成する（ステップＳ４５）。
【００８０】
このように、連番生成部１０４によって生成された連番語句も合成に用いることにより、攻撃者に、ダミーであると判別されづらいダミー情報をより多くのパターンで生成することができる。
【００８１】
ここで、図７を参照して、ステップＳ４５の処理について、更に説明する。図７は、本実施の形態に係る情報生成装置１００の合成部１０３の動作を説明するための図である。
【００８２】
図７に示す通り、合成部１０３は、以下の（Ａ）と、（Ｂ）とを組み合わせる。
（Ａ）連想語、または、解析部１０１から受け取った単語のうち連番語句を生成できない単語（図７では分解データＡと記載）、
（Ｂ）連番語句、または、解析部１０１から受け取った単語のうち連番語句を生成可能な単語（図７では分解データＢと記載）。
【００８３】
このとき、合成部１０３は、（Ａ）および（Ｂ）の夫々において、同じ属性情報を有するものを１つの配列とし、この配列同士を組み合わせる（合成する）ことにより、ダミー情報を生成する。本例では、（Ａ）に含まれる連想語および分解データＡの属性は、分解前の文字列の最初の部分の単語であることを示す情報を含んでおり、（Ｂ）に含まれる連番語句および分解データＢの属性は、分解前の文字列の最後の部分の単語であることを示す情報を含む。したがって、合成部１０３は、（Ａ）に含まれる連想語および分解データＡを１つの配列とし、（Ｂ）に含まれる連番語句および分解データＢを１つの配列として、この配列の各要素（単語）同士を組み合わせる。なお、図７において、配列間の「Ｘ」は、配列の各要素同士を組み合わせることを示している。
【００８４】
なお、このとき、合成部１０３は、組み合わせた文字列が、元の文字列（正規の情報）と同じにならないように、記憶部１２０または収集部１１０内に格納された構成要素情報に、組み合わせた文字列が含まれていないことを確認する。組み合わせた文字列が、構成要素情報に含まれる場合は、元の文字列であるため、合成部１０３は、この組み合わせた文字列をダミー情報としない。
【００８５】
このように、合成部１０３は、構成要素情報の概念情報に基づいて生成した連想語を用いてダミー情報を生成する。したがって、情報生成装置１００は、構成要素情報として用いたとしても違和感が無いダミー情報を生成することができる。また、合成部１０３は、例えば、「ｔｅｓｔ０３」、「ｔｅｓｔ−ａ」のように、連想語を用いない文字列もダミー情報に含めてもよい。これにより、より多くの文字列をダミー情報として生成することができる。
【００８６】
なお、合成部１０３は、生成したダミー情報を、攻撃者から閲覧可能な情報として、例えば、外部の記憶装置等に格納してもよいし、所定の機器に送信してもよい。また、合成部１０３は、生成したダミー情報を、他の装置やシステムから問い合わせがあった場合に、この他の装置やシステムに送信する構成であってもよい。
【００８７】
なお、図５〜図７では、構成要素情報がホスト名の場合を例に挙げ説明を行ったが、情報生成装置１００は、その他の種類の構成要素情報も同様にダミー情報を生成することができる。例えば、構成要素情報がユーザアカウントであった場合も、情報生成装置１００は、ホスト名と同様の方法で、ユーザアカウントに対するダミー情報を生成することができる。
【００８８】
また、情報生成装置１００は、構成要素情報が、ファイル名、ＵＲＩ、メールアドレスであった場合も、これらの情報に対するダミー情報を生成することができる。
【００８９】
以下では、構成要素情報がファイル名の場合、ＵＲＩの場合、メールアドレスの場合に分けて、情報生成装置１００がダミー情報を生成する方法について説明する。
【００９０】
（構成要素情報がファイル名の場合）
以下では、収集部１１０が収集する構成要素情報がファイル名であることを例に説明を行う。図８は、収集する構成要素情報（収集データ）がファイル名の場合における情報生成装置１００の動作を説明するための図である。
【００９１】
収集データがファイル名であった場合も、情報生成装置１００は、ホスト名と同様の処理でダミー情報を生成することができる。図８では、ファイル名が単語間にスペースを含んだ文字列である場合について説明する。
【００９２】
図８に示す通り、収集データに含まれるファイル名が「Ｊａｐａｎｅｓｅ  ｓｕｍｍｅｒ  ２０１４」であるとする。このとき、解析部１０１は、この文字列（ファイル名）を「Ｊａｐａｎｅｓｅ」、「ｓｕｍｍｅｒ」、「２０１４」に分解する。そして、解析部１０１は、「Ｊａｐａｎｅｓｅ」の属性に、分解前の文字列の最初の部分の単語であることを示す情報と、単語の後にスペースが入ることを示す情報と、を含める。また、解析部１０１は、「ｓｕｍｍｅｒ」の属性に、分解前の文字列の２番目の部分の単語であることを示す情報と、単語の後にスペースが入ることを示す情報とを含める。また、解析部１０１は、「２０１４」の属性に、分解前の文字列の最後の部分の単語であることを示す情報を含める。
【００９３】
なお、上述したとおり、解析部１０１は、スペースの位置を示す情報を、そのスペースの直前の単語の属性に含めているが、本実施の形態の解析部１０１はこれに限定されるものではない。解析部１０１は、スペースの位置を示す情報を、スペースの直後の単語の属性に含める構成であってもよい。
【００９４】
そして、連想語決定部１０２は、これらの単語が、概念情報に含まれるか確認する。本例では、「Ｊａｐａｎｅｓｅ」と「ｓｕｍｍｅｒ」とが概念情報に含まれるとする。連想語決定部１０２は、「Ｊａｐａｎｅｓｅ」と「ｓｕｍｍｅｒ」との上位概念を検索する。本例では、「Ｊａｐａｎｅｓｅ」と「ｓｕｍｍｅｒ」とは、同じ上位概念を有していないとする。連想語決定部１０２は、「Ｊａｐａｎｅｓｅ」の連想語（例えば、「Ａｍｅｒｉｃａｎ」）および「ｓｕｍｍｅｒ」の連想語（例えば、「ｗｉｎｔｅｒ」）を決定する。
【００９５】
そして、連想語決定部１０２は、「Ａｍｅｒｉｃａｎ」の属性に、「Ｊａｐａｎｅｓｅ」の属性を含め、「ｗｉｎｔｅｒ」の属性に、「ｓｕｍｍｅｒ」の属性を含める。
【００９６】
また、連番生成部１０４は、「２０１４」に基づいて、「２０１３」を生成する。そして、連番生成部１０４は、「２０１３」の属性に「２０１４」の属性を含める。
【００９７】
そして、合成部１０３は、（１）連想語、または、解析部１０１から受け取った単語のうち連番語句を生成できない単語と、（２）連番語句、または、解析部１０１から受け取った単語のうち連番語句を生成可能な単語ごとに、同じ属性情報を有するものを１つの配列とし、この配列同士を組み合わせることにより、ダミー情報を生成する。
【００９８】
つまり、図８に示す通り、合成部１０３は、以下の（Ａ）〜（Ｃ）を組み合わせる。
（Ａ）連想語、または、解析部１０１から受け取った単語のうち連番語句を生成できない単語、のうち、分解前の文字列の最初の部分の単語であるという属性を有する単語である「Ａｍｅｒｉｃａｎ」および「Ｊａｐａｎｅｓｅ」、
（Ｂ）連想語、または、解析部１０１から受け取った単語のうち連番語句を生成できない単語、のうち、分解前の文字列の２番目の部分の単語であるという属性を有する単語である「ｗｉｎｔｅｒ」および「ｓｕｍｍｅｒ」、
（Ｃ）連番語句、または、解析部１０１から受け取った単語のうち連番語句を生成可能な単語、のうち、分解前の文字列の最後の部分の単語であるという属性を有する単語である「２０１３」および「２０１４」。
【００９９】
また、合成部１０３は、（Ａ）〜（Ｃ）を組み合わせる際、各単語の属性に含まれるスペースの位置を示す情報に従って、所定の位置にスペースを挿入する。これにより、合成部１０３は、図８の右側に示す通り、例えば、「Ａｍｅｒｉｃａｎ  ｗｉｎｔｅｒ  ２０１３」、「Ａｍｅｒｉｃａｎ  ｓｕｍｍｅｒ  ２０１４」等の文字列からなるダミー情報を生成することができる。
【０１００】
（構成要素情報がメールアドレスの場合）
以下では、収集部１１０が収集する構成要素情報がメールアドレスであることを例に説明を行う。図９および図１０は、収集する構成要素情報（収集データ）がメールアドレスの場合における情報生成装置１００の動作を説明するための図である。
【０１０１】
図９に示す通り、収集データがメールアドレスの場合、解析部１０１は、メールアドレス毎に、該メールアドレスをローカル部と、ドメインとに分解する。そして、解析部１０１は、ローカル部に含まれる文字列を解析し、単語に分解する。分解された単語の一例を図９の右側に示す。図９の右側に示す１番目のメールアドレスのローカル部「ａ−ｘｘｘ」は、図９に示す通り、「ａ−」と「ｘｘｘ」とに分解される。このとき、解析部１０１は、「ａ−」に分解前の文字列の最初の部分の単語であることを示す情報を属性として付与する。また、解析部１０１は、「ｘｘｘ」に、分解前の文字列の２番目（ローカル部では最後）の部分の単語であることを示す情報を付与する。解析部１０１は、その他のメールアドレスに対しても同様に、ローカル部と、ドメインとに分解し、ローカル部を単語に分割する。なお、本例では、アットマークは、ドメインの最初の文字として、ドメインに含めるとする。
【０１０２】
そして、連想語決定部１０２は、「ｘｘｘ」および「ｋｋｋ」の連想語として、「ｖｖｖ」および「ｎｎｎ」を決定し、「ｚｚ」の連想語として、「ｙｙ」を決定したとする。
【０１０３】
また、連番生成部１０４は、「ａ−」および「ｂ−」の連番語句として「ｃ−」および「ｄ−」を生成し、「０１」の連番語句として、「０２」を生成したとする。
【０１０４】
その後、合成部１０３は、（１）連想語、または、解析部１０１から受け取った単語のうち連番語句を生成できない単語と、（２）連番語句、または、解析部１０１から受け取った単語のうち連番語句を生成可能な単語ごとに、同じ属性情報を有するものを１つの配列とし、また、ドメインを１つの配列とし、この配列同士を組み合わせることにより、ダミー情報を生成する。
【０１０５】
つまり、図１０に示す通り、合成部１０３は、以下の（Ａ）〜（Ｃ）を組み合わせる。
（Ａ）連番語句、または、解析部１０１から受け取った単語のうち連番語句を生成可能な単語、のうち、分解前の文字列の最初の部分の単語であるという属性を有する単語である「ａ−」、「ｂ−」、「ｃ−」および「ｄ−」、
（Ｂ）連想語、または、解析部１０１から受け取った単語のうち連番語句を生成できない単語、のうち、分解前の文字列の２番目の部分の単語であるという属性を有する単語である「ｘｘｘ」、「ｋｋｋ」、「ｖｖｖ」および「ｎｎｎ」、
（Ｃ）ドメイン。
【０１０６】
また、合成部１０３は、図１０に示す通り、以下の（Ｄ）〜（Ｆ）を組み合わせる。
（Ｄ）連想語、または、解析部１０１から受け取った単語のうち連番語句を生成できない単語、のうち、分解前の文字列の最初の部分の単語であるという属性を有する単語である「ｚｚ」および「ｙｙ」、
（Ｅ）連番語句、または、解析部１０１から受け取った単語のうち連番語句を生成可能な単語、のうち、分解前の文字列の２番目の部分の単語であるという属性を有する単語である「０１」および「０２」、
（Ｆ）ドメイン。
【０１０７】
これにより、合成部１０３は、図１０の右側に示す通り、例えば、「ａ−ｖｖｖ＠ｙｙｙ．ｎｅ．ｊｐ」等の文字列からなるダミー情報を生成することができる。
【０１０８】
このように、本実施の形態に係る情報生成装置１００によれば、構成要素情報がメールアドレスであっても、攻撃者にダミー情報であると、判別されにくいダミー情報を生成することができる。
【０１０９】
（構成要素情報がＵＲＩの場合）
以下では、収集部１１０が収集する構成要素情報がＵＲＩであることを例に説明を行う。図１１は、収集データがＵＲＩの場合における情報生成装置１００の動作を説明するための図である。
【０１１０】
図１１に示す通り、収集データがＵＲＩの場合、解析部１０１は、ＵＲＩ毎に、該ＵＲＩとして記載された文字列を階層ごとに分解する。そして、解析部１０１は、各階層の文字列を解析し、単語に分解する。分解された単語の一例を図１１に示す。図１１に示す通り、ＵＲＩにおける第１階層の文字列「ｆｏｌｄｅｒ０１」は、「ｆｏｌｄｅｒ」と「０１」とに分解されている。
【０１１１】
このとき、解析部１０１は、分解された単語の分解前の文字列が含まれる階層を示す情報と、分解された単語の分解前の文字列における位置を示す情報とを、分解された単語の属性として含める。
【０１１２】
そして、連想語決定部１０２は、分解された文字に対し、連想語を決定する。また、連番生成部１０４は連番語句を生成する。そして、合成部１０３は、階層ごとに単語を合成し、その後、各階層の文字列を合成する。合成の方法は、上述した方法と同様であるため、説明を省略する。なお、合成部１０３は、階層を区切る区切り文字を、階層間に挿入した文字列を、ダミー情報として生成する。
【０１１３】
このように、本実施の形態に係る情報生成装置１００によれば、構成要素情報がＵＲＩであっても、攻撃者にダミー情報であると、判別されにくいダミー情報を生成することができる。
【０１１４】
以上のように、本実施の形態に係る情報生成装置１００によれば、第１の実施の形態に係る情報生成装置１０と同様の効果を奏する。また、本実施の形態に係る情報生成装置１００によれば、構成要素情報がホスト名、ファイル名、ユーザアカウント、メールアドレスおよびＵＲＩ等であっても、より好適に、攻撃者にダミー情報であると、判別されにくいダミー情報を生成することができる。
【０１１５】
＜第３の実施の形態＞
次に、本発明の第３の実施の形態について、図面を参照して説明する。なお、説明の便宜上、上述した第１および第２の実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。本実施の形態では、連想語決定部１０２による連想語生成の他の方法について説明する。なお、本実施の形態に係る情報生成装置１００は、図３に示す構成と同様の構成を有するため、説明を省略する。
【０１１６】
図１２は、本実施の形態に係る情報生成装置１００の記憶部１２０に格納された概念情報の構成を説明するための図である。図１２に示す通り、記憶部１２０には、「ｓｐｒｉｎｇ」や「ｆａｌｌ」等の上位概念が「ｓｅａｓｏｎ」であり、「ｓｅａｓｏｎ」等の上位概念が「ｘｘｘ」であることを示している。また、図１２には、「ｘｘｘ」の複数階層上の上位概念に「ｙｙｙ」があることを示している。また、「ｙｙｙ」の下位概念に「ｚｚｚ」があり、「ｚｚｚ」の下位概念に「ｆｒｕｉｔ」があり、「ｆｒｕｉｔ」の下位概念に「ａｐｐｌｅ」や「ｏｒａｎｇｅ」があることを示している。
【０１１７】
図１２に示す通り、本実施の形態に係る記憶部１２０に格納されている概念情報のデータ構造は、木構造であるため、本実施の形態では、各単語をノードと呼ぶ。
【０１１８】
本実施の形態に係る連想語決定部１０２は、概念情報に含まれる複数の単語間で共通する上位概念が複数検索されたとき、上位概念間の距離を算出する。例えば、解析部１０１が分解した単語に、「ｓｐｒｉｎｇ」、「ｆａｌｌ」、「ａｐｐｌｅ」および「ｏｒａｎｇｅ」が含まれるとする。このとき、連想語決定部１０２は、全ての単語の上位概念を検索する。「ｓｐｒｉｎｇ」と「ｆａｌｌ」とが同じ上位概念「ｓｅａｓｏｎ」を有し、「ａｐｐｌｅ」と「ｏｒａｎｇｅ」とが同じ上位概念「ｆｒｕｉｔ」を有しているため、連想語決定部１０２は、上位概念が２つ検索されたと判定する。
【０１１９】
その後、連想語決定部１０２は、「ｓｅａｓｏｎ」のノードと、「ｆｒｕｉｔ」のノードのノード間距離を算出する。なお、本実施の形態では、ノードとこのノードの親ノードとの距離を１とする。この距離を到達ホップ数とも呼ぶ。つまり、ノードから、このノードの親ノードに到達するまでの距離（到達ホップ数）は、１となる。
【０１２０】
そして、連想語決定部１０２は、上位概念（「ｓｅａｓｏｎ」、「ｆｒｕｉｔ」）の少なくとも何れかから、算出した距離の略半分までの距離（中間距離、中間ホップ数とも呼ぶ）にある他の上位概念に対する下位概念である単語を、連想語として決定する。
【０１２１】
例えば、「ｓｅａｓｏｎ」のノード、および、「ｆｒｕｉｔ」のノード間の到達ホップ数が８である場合、中間ホップ数は４となる。したがって、連想語決定部１０２は、「ｓｅａｓｏｎ」ノードからの到達ホップ数が４のノード（上位概念）の子ノード（下位概念）である単語を連想語として決定する。「ｓｅａｓｏｎ」ノードからの到達ホップ数が４のノードが「ｃｉｔｙ」であり、その下位概念が「ｔｏｋｙｏ」、「ｐａｒｉｓ」、「ｋｙｏｔｏ」等であった場合、連想語決定部１０２は、この「ｔｏｋｙｏ」、「ｐａｒｉｓ」、「ｋｙｏｔｏ」等から所定の数の単語を連想語として決定する。なお、このとき連想語として決定する単語の数は任意である。
【０１２２】
なお、上記例では、「ｓｅａｓｏｎ」ノードからの到達ホップ数が中間ホップ数であるノードの下位概念を連想語とすることについて説明したが、「ｆｒｕｉｔ」ノードからの到達ホップ数が中間ホップ数であるノードを連想語としてもよい。
【０１２３】
これにより、本実施の形態に係る情報生成装置１００は、正規の情報に含まれる単語（キーワード）に近いキーワードを用いて、ダミー情報を生成することができる。したがって、本実施の形態に係る情報生成装置１００によれば、正規の情報に含まれる単語に対する１つ上の上位概念（直系の上位概念と呼ぶ）と、上位概念を共有する単語だけでなく、正規の情報に含まれる単語とは、直系の上位概念が異なる単語も、連想語として決定することができる。これにより、本実施の形態に係る情報生成装置１００によれば、正規の情報から想定される範囲を超えた、攻撃者にダミー情報であるとより判別されにくいダミー情報を生成することができる。
【０１２４】
（変形例１）
次に、本実施の形態に係る変形例について説明する。本変形例では連想語決定部１０２による連想語生成の更に他の方法について説明する。
【０１２５】
本変形例では、例えば、概念情報に含まれる複数の単語間で共通する上位概念が３つ以上検索されたときについて説明する。例えば、解析部１０１が分解した単語に、「ｓｐｒｉｎｇ」、「ｆａｌｌ」、「ａｐｐｌｅ」、「ｏｒａｎｇｅ」、「ｔｏｋｙｏ」および「ｐａｒｉｓ」が含まれるとする。このとき、連想語決定部１０２は、全ての単語の上位概念を検索する。なお、「ｓｐｒｉｎｇ」と「ｆａｌｌ」とが同じ上位概念「ｓｅａｓｏｎ」を有し、「ａｐｐｌｅ」と「ｏｒａｎｇｅ」とが同じ上位概念「ｆｒｕｉｔ」を有し、「ｔｏｋｙｏ」と「ｐａｒｉｓ」とが同じ上位概念「ｃｉｔｙ」を有しているとする。そのため、連想語決定部１０２は、上位概念が３つ検索されたと判定する。
【０１２６】
そして、連想語決定部１０２は、３つの上位概念間の到達ホップ数を夫々算出する。つまり、連想語決定部１０２は、（１）「ｓｅａｓｏｎ」と「ｆｒｕｉｔ」との距離と、（２）「ｓｅａｓｏｎ」と「ｃｉｔｙ」との距離と、（３）「ｆｒｕｉｔ」と「ｃｉｔｙ」との距離と、を算出する。
【０１２７】
そして、連想語決定部１０２は、上位概念（「ｓｅａｓｏｎ」、「ｆｒｕｉｔ」、「ｃｉｔｙ」）の少なくとも何れかから、各到達ホップ数の平均距離（平均ホップ数とも呼ぶ）にある他の上位概念に対する下位概念の単語を、連想語として決定する。
【０１２８】
例えば、各到達ホップ数の平均が４である場合、連想語決定部１０２は、「ｆｒｕｉｔ」ノードからの到達ホップ数が４のノードの子ノード（下位概念）である単語を連想語として決定する。「ｆｒｕｉｔ」ノードからの到達ホップ数が４のノードが「ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ」であり、その下位概念が「ｃａｆｅｔｅｒｉａ」、「ｔｅａｓｈｏｐ」、「ｐｕｂ」等であった場合、連想語決定部１０２は、この「ｃａｆｅｔｅｒｉａ」、「ｔｅａｓｈｏｐ」、「ｐｕｂ」等から所定の数の単語を連想語として決定する。なお、このとき連想語として決定する単語の数は任意である。
【０１２９】
なお、上記例では、「ｆｒｕｉｔ」ノードからの到達ホップ数が平均ホップ数であるノードの下位概念を連想語とすることについて説明したが、「ｓｅａｓｏｎ」ノードまたは「ｃｉｔｙ」ノードからの到達ホップ数が平均ホップ数であるノードを連想語としてもよい。また、ルートからの到達ホップ数が平均ホップ数であるノードの下位概念を連想語としてもよい。
【０１３０】
これにより、本変形例に係る情報生成装置１００は、第３の実施の形態に係る情報生成装置１００と同様の効果を得ることができる。
【０１３１】
なお、本変形例に係る連想語決定部１０２は、上述した第３の実施の形態に係る連想語決定部１０２と同様に、上位概念の少なくとも何れかから、算出した到達ホップ数の中間ホップ数にある他の上位概念に対する下位概念の単語を、更に、連想語として決定してもよい。
【０１３２】
（変形例２）
次に、本実施の形態に係る他の変形例について説明する。本変形例では連想語決定部１０２による連想語生成の更に他の方法について説明する。
【０１３３】
本変形例に係る連想語決定部１０２は、予め与えられた初期値を用いて、連想語を決定してもよい。この初期値は、例えば、ある単語から何階層上にさかのぼるかを示す値である。このとき、連想語決定部１０２は、概念情報に含まれる単語から初期値分上の階層の単語（所定距離の上位概念）を特定する。例えば、概念情報に含まれる単語が「ｗｉｎｔｅｒ」であり、初期値が２である場合、連想語決定部１０２は、「ｗｉｎｔｅｒ」から２つ上の上位概念（図１２においては、「ｘｘｘ」）を特定する。そして、連想語決定部１０２は、この「ｘｘｘ」の下位概念の単語を連想語として決定する。なお、連想語決定部１０２は、上記第３の実施の形態または変形例１で決定した連想語に、本変形例で決定した連想語を加えてもよい。
【０１３４】
本変形例に係る情報生成装置１００は、連想語決定部１０２が、このように連想語を決定した場合であっても、正規の情報から想定される範囲を超えた、攻撃者にダミー情報であるとより判別されにくいダミー情報を生成することができる。
【０１３５】
（変形例３）
次に、本実施の形態に係る他の変形例について説明する。本変形例では連想語決定部１０２による連想語生成の更に他の方法について説明する。
【０１３６】
本変形例に係る連想語決定部１０２は、変形例２に係る連想語決定部１０２と同様に、予め与えられた初期値を用いて、連想語を決定してもよい。本変形例における初期値は、必要な連想語の数を示す値である。
【０１３７】
連想語決定部１０２は、概念情報に含まれる単語の上位概念を検索し、この上位概念に対する下位概念の単語を連想語として決定する。このとき、この下位概念の単語の数が初期値より少ない場合、連想語決定部１０２はこの上位概念のさらに上位の概念に対する下位概念の単語を連想語として決定する。
【０１３８】
例えば、概念情報に含まれる単語が「ｗｉｎｔｅｒ」であり、初期値が８である場合、連想語決定部１０２は、「ｗｉｎｔｅｒ」から１つ上の上位概念（図１２においては、「ｓｅａｓｏｎ」）を特定する。そして、連想語決定部１０２は、この「ｓｅａｓｏｎ」の下位概念の単語の数であって、「ｗｉｎｔｅｒ」以外の単語の数が、初期値（８）以上であるかを確認する。「ｗｉｎｔｅｒ」を除く、「ｓｅａｓｏｎ」の下位概念の単語の数が、例えば、６である場合、連想語決定部１０２は、「ｓｅａｓｏｎ」の上位概念（図１２においては「ｘｘｘ」）を特定する。そして、連想語決定部１０２は、この「ｘｘｘ」の下位概念の単語数が、初期値以上であるかを確認する。このように、本実施の形態に係る連想語決定部１０２は、初期値以上の単語を下位概念として有する上位概念が現れるまで、階層をさかのぼって、上位概念を検索する。そして、初期値以上の単語を下位概念として有する上位概念があった場合、連想語決定部１０２は、この上位概念に対する下位概念の単語を連想語として決定する。なお、連想語決定部１０２は、上記第３の実施の形態、変形例１、または、変形例２で決定した連想語に、本変形例で決定した連想語を加えてもよい。
【０１３９】
本変形例に係る情報生成装置１００は、連想語決定部１０２が、このように連想語を決定した場合であっても、正規の情報から想定される範囲を超えた、攻撃者にダミー情報であるとより判別されにくいダミー情報を生成することができる。
【０１４０】
＜第４の実施の形態＞
次に、本発明の第４の実施の形態について説明する。なお、説明の便宜上、上述した第１から第３の実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。本実施の形態では、合成部１０３によるダミー情報生成の他の方法について説明する。なお、本実施の形態に係る情報生成装置１００は、図３に示す構成と同様の構成を有するため、説明を省略する。
【０１４１】
上述した各実施の形態では、合成部１０３が組み合わせた文字列全てを、ダミー情報とすることについて説明を行ったが、合成部１０３の構成はこれに限定されるものではない。
【０１４２】
本実施の形態に係る情報生成装置１００の合成部１０３は、組み合わせた（合成後の）文字列に優先度を付してもよい。合成部１０３は、例えば、合成後の文字列に、連想語、および／または、連番語句が含まれる場合、この文字列の優先度をより高く設定してもよい。また、例えば、合成後の文字列に含まれる単語の属性に、出現回数が含まれる場合、合成部１０３は、この出現回数がより高い単語を含む文字列の優先度をより高く設定してもよい。また、例えば、合成後の文字列に含まれる連想語が、所定数以上の単語から決定されたものであった場合、合成部１０３は、この文字列の優先度をより高く設定してもよい。このように、優先度の設定方法は特に限定されない。また、優先度は、レベルを示すものであってもよいし、順位付けされたものであってもよい。
【０１４３】
文字列に付された優先度が、レベルを示すものであり、数値が大きいものがより高いレベルを示すものであった場合、合成部１０３は、この優先度が所定の値より大きい文字列をダミー情報として生成する。
【０１４４】
また、文字列に付された優先度が順位（優先順位）である場合、合成部１０３はこの優先順位が所定の値より高い文字列をダミー情報として生成する。例えば、所定の値がＮである場合（Ｎは自然数）、合成部１０３は、上位Ｎ件の文字列をダミー情報として生成する。
【０１４５】
例えば、出現回数が多い文字列や、連番は、攻撃者にダミー情報であると判別されにくい文字列であると言える。したがって、合成部１０３が生成する文字列は、上述した第１から第３の実施の形態において生成される文字列よりも、攻撃者にダミー情報であるとより判別されにくい文字列となる。よって、本実施の形態に係る情報生成装置１００は、攻撃者にダミー情報であるとより判別されにくい文字列のみを、ダミー情報として生成することができる。
【０１４６】
＜第５の実施の形態＞
次に、本発明の第５の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【０１４７】
なお、説明の便宜上、上述した第１から第４の実施の形態で説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。
【０１４８】
図１３は、本実施の形態に係る情報生成装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。本実施の形態に係る情報生成装置４００は、第２から第４の実施の形態に係る情報生成装置１００に、更に記憶部４２０を備える構成である。具体的には、図１３に示す通り、情報生成装置４００は、解析部１０１と、連想語決定部１０２と、合成部１０３と、連番生成部１０４と、収集部１１０と、記憶部（第２の記憶部）１２０と、記憶部（第１の記憶部）４２０とを備えている。なお、本実施の形態に係る情報生成装置４００が含まれる情報生成システムの構成は、図２で説明した構成と同様であるため、説明を省略する。
【０１４９】
なお、本実施の形態では、記憶部４２０が情報生成装置４００内に内蔵される構成を例に説明を行うが、記憶部４２０に関する構成は、これに限定されるものではない。記憶部４２０は、情報生成装置４００とは別個の記憶装置で実現されるものであってもよい。また、本実施の形態では、記憶部１２０と記憶部４２０とは別個の構成であることを例に説明を行うが、記憶部１２０と記憶部４２０とは、１つの記憶部で実現されるものであってもよい。
【０１５０】
記憶部４２０には、素材情報が格納されている。素材情報とは、ダミー情報として利用可能な素材を示す情報である。具体的には、素材情報は、コンピュータが自動で生成することが困難な単語として、利用者が予めリストアップし、記憶部４２０に登録した単語からなる情報である。コンピュータが自動で生成することが困難な単語とは、ダミー情報として利用できそうなダミーっぽい名前（例えば、ｐｒｏｘｙｇａｔｅ２、ｉｐ８８００、ｄｈｃｐ０１等）や、ダミー情報を適用する対象の企業内システム３００における独自の命名規則に則った名前等、によって構成される単語である。独自の命名規則とは、例えば、東京に設置されたサーバの名前を「ｔｋ−ｓｖｒ」にする、という規則である。つまり、素材情報に含まれる単語は、システムで使用される可能性が高い文字列であるが、概念化されない文字列である。
【０１５１】
連想語決定部１０２は、解析部１０１から受け取った単語が概念情報に含まれるかを確認し、この単語が概念情報に含まれない単語である場合、この単語が連番語句を生成可能な単語か否かを確認する。そして、この概念情報に含まれない単語が、連番語句を生成可能な単語ではない場合、連想語決定部１０２は、この単語を素材情報として、記憶部４２０に登録してもよい。
【０１５２】
このように、素材情報には、利用者があらかじめ登録した単語だけでなく、連想語決定部１０２によって登録された単語が含まれる。なお、連想語決定部１０２によって、概念情報に含まれないと判断された単語に対し、利用者が素材情報として登録する単語を選別してもよい。
【０１５３】
また、利用者が予めリストアップし、記憶部４２０に素材情報として登録する単語に対し、連想語決定部１０２は、この単語そのものが実際に使用されているか否かを、解析部１０１およびネットワーク２００を介して、企業内システム３００内の、ＤＮＳ（Ｄｏｍａｉｎ  Ｎａｍｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）やＤＨＣＰ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｈｏｓｔ  Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバ等に問い合わせを行うことにより確認してもよい。そして、連想語決定部１０２は、問い合わせた結果、概念情報に含まれない単語自身が実際に使用されていない場合、この単語を素材情報として登録してもよい。
【０１５４】
なお、連想語決定部１０２は、素材情報として登録した単語の夫々に対し、属性を付してもよい。この属性に含まれる情報は、利用者が任意に登録したものであってもよい。また、素材情報として登録する単語が、解析部１０１から供給された単語の場合、素材情報として登録した単語の属性は、解析部１０１によってこの単語に付与された属性であってもよい。
【０１５５】
合成部１０３は、解析部１０１から分解された単語を受け取る。また、合成部１０３は、連想語決定部１０２から連想語を受け取る。また、合成部１０３は、連番生成部１０４から連番語句を受け取る。更に、合成部１０３は、記憶部４２０から素材情報を取得する。
【０１５６】
そして、合成部１０３は、連想語決定部１０２が決定した連想語だけでなく、記憶部４２０から取得した素材情報に含まれる単語を、上記連想語とし、合成を行う。なお、合成部１０３は、上述した第２および第３の実施の形態と同様に、解析部１０１によって分解された単語そのものを用いて合成を行ってもよい。また、合成部１０３は、上述した第４の実施の形態と同様に、合成した文字列に優先度を付して、優先度のより高いものをダミー情報としてもよい。このように、本実施の形態に係る合成部１０３の合成方法は、上述した各実施の形態と同様の合成方法を用いるため、本実施の形態では詳しい説明を省略する。
【０１５７】
以上のように、本実施の形態に係る情報生成装置４００は、素材情報を用いて、ダミー情報を生成する。これにより、本実施の形態に係る情報生成装置４００は、上述した第１から第４の実施の形態に係る情報生成装置と同様の効果を得ることができる。また、本実施の形態に係る情報生成装置４００は、より正規情報に類似したダミー情報を生成することができる。
【０１５８】
＜ハードウェアの構成例＞
ここで、上述した各実施の形態に係る情報生成装置（１０、１００、４００）を実現可能なハードウェアの構成例について説明する。上述した情報生成装置（１０、１００、４００）は、専用の装置として実現してもよいが、コンピュータ（情報処理装置）を用いて実現してもよい。
【０１５９】
図１４は、本発明の各実施の形態を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）のハードウェア構成を例示する図である。
【０１６０】
図１４に示した情報処理装置（コンピュータ）９０のハードウェアは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１２、入出力ユーザインタフェース１３、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１４、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１５、記憶装置１７、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体１９のドライブ装置１８を備え、これらがバス１６を介して接続された構成を有する。入出力ユーザインタフェース１３は、入力デバイスの一例であるキーボードや、出力デバイスとしてのディスプレイ等のマンマシンインタフェースである。通信インタフェース１２は、上述した各実施の形態に係る装置（図１、図３、図１３）が、外部装置と、通信ネットワーク８０を介して通信するための一般的な通信手段である。係るハードウェア構成において、ＣＰＵ１１は、各実施の形態に係る情報生成装置（１０、１００、４００）を実現する情報処理装置９０について、全体の動作を司る。
【０１６１】
上述した各実施の形態は、例えば、上記各実施の形態において説明した処理を実現可能なプログラム（コンピュータ・プログラム）を、図１４に示す情報処理装置９０に対して供給した後、そのプログラムを、ＣＰＵ１１に読み出して実行することによって実現される。なお、係るプログラムは、例えば、上記各実施の形態の説明において参照したフローチャート（図４）に記載した各種処理や、或いは、図１、図３、図１３に示したブロック図において当該装置内に示した各部（各ブロック）を実現可能なプログラムであってもよい。
【０１６２】
また、情報処理装置９０内に供給されたプログラムは、読み書き可能な一時記憶メモリ（１５）またはハードディスクドライブ等の不揮発性の記憶装置（１７）に格納されてもよい。即ち、記憶装置１７において、プログラム群１７Ａは、例えば、上述した各実施の形態における情報生成装置（１０、１００、４００）内に示した各部の機能を実現可能なプログラムである。また、各種の記憶情報１７Ｂは、例えば、上述した各実施の形態における収集データ、分解データ、連想語、連番語句、ダミー情報、概念情報、素材情報等である。ただし、情報処理装置９０へのプログラムの実装に際して、個々のプログラム・モジュールの構成単位は、ブロック図（図１、図３、図１３）に示した各ブロックの区分けには限定されず、当業者が実装に際して適宜選択してよい。
【０１６３】
また、前記の場合において、当該装置内へのプログラムの供給方法は、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のコンピュータ読み取り可能な各種の記録媒体（１９）を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線（８０）を介して外部よりダウンロードする方法等のように、現在では一般的な手順を採用することができる。そして、このような場合において、各実施の形態は、係るコンピュータプログラムを構成するコード（プログラム群１７Ａ）或いは係るコードが格納された記憶媒体（１９）によって構成されると捉えることができる。
【０１６４】
以上、本発明を、上述した模範的な実施の形態に適用した例として説明した。しかしながら、本発明の技術的範囲は、上述した各実施の形態に記載した範囲には限定されない。当業者には、係る実施の形態に対して多様な変更または改良を加えることが可能であることは明らかである。そのような場合、係る変更または改良を加えた新たな実施の形態も、本発明の技術的範囲に含まれ得る。そしてこのことは、請求の範囲に記載した事項から明らかである。
【０１６５】
この出願は、２０１４年９月１９日に出願された日本出願特願２０１４−１９０８０５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１６６】
１    情報生成システム
１０    情報生成装置
１００    情報生成装置
１０１    解析部
１０２    連想語決定部
１０３    合成部
１０４    連番生成部
１１０    収集部
１２０    記憶部
２００    ネットワーク
３００    企業内システム
４００    情報生成装置
４２０    記憶部
８０    通信ネットワーク
９０    情報処理装置
１１    ＣＰＵ
１２    通信インタフェース
１３    入出力ユーザインタフェース
１４    ＲＯＭ
１５    ＲＡＭ
１６    バス
１７    記憶装置
１８    ドライブ装置
１９    記憶媒体
【図１】
2016042762.tif 000003
【図２】
2016042762.tif 000004
【図３】
2016042762.tif 000005
【図４】
2016042762.tif 000006
【図５】
2016042762.tif 000007
【図６】
2016042762.tif 000008
【図７】
2016042762.tif 000009
【図８】
2016042762.tif 000010
【図９】
2016042762.tif 000011
【図１０】
2016042762.tif 000012
【図１１】
2016042762.tif 000013
【図１２】
2016042762.tif 000014
【図１３】
2016042762.tif 000015
【図１４】
2016042762.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成29年3月7日(2017.3.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムの構成要素に関する構成要素情報に含まれる文字列を単語に分解する解析手段と、
前記分解された単語のうち概念情報に含まれる単語に対し、該概念情報に基づいて、前記単語の連想語を決定する連想語決定手段と、
前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、前記単語の連想語とを組み合わせることにより、前記構成要素情報に含まれる文字列とは異なる文字列からなるダミー情報を生成する合成手段と、を備える情報生成装置。
【請求項２】
前記連想語決定手段は、前記概念情報に基づいて、前記分解された単語のうち概念情報に含まれる複数の単語間で共通する上位概念を検索し、共通する上位概念が検索された場合、該上位概念に対する下位概念の単語であって、前記複数の単語以外の単語を、前記概念情報に含まれる複数の単語に対する連想語として決定する、請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項３】
前記連想語決定手段は、前記概念情報に含まれる複数の単語の数以上の、前記下位概念の単語を連想語として決定する、請求項２に記載の情報生成装置。
【請求項４】
前記連想語決定手段は、前記概念情報に含まれる複数の単語間で共通する上位概念が複数検索されたとき、上位概念間のデータ構造上の距離を算出し、前記上位概念の少なくとも何れかから、該距離の略半分までの距離にある他の上位概念に対する下位概念の単語を、連想語として決定する、請求項２または３に記載の情報生成装置。
【請求項５】
前記連想語決定手段は、前記概念情報に含まれる複数の単語間で共通する上位概念が３つ以上検索されたとき、上位概念間のデータ構造上の距離を夫々算出し、前記上位概念の少なくとも何れかから、前記距離の平均距離にある他の上位概念に対する下位概念の単語を、連想語として決定する、請求項２または３に記載の情報生成装置。
【請求項６】
前記分解された単語のうち、所定の配列に含まれる単語に対し、該所定の配列内の他の単語を、前記所定の配列に含まれる単語に対する連番語句として生成する、連番生成手段を更に備え、
前記合成手段は、前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語であって、前記所定の配列に含まれる単語に対する前記連番語句とを組み合わせた文字列を含む前記ダミー情報を生成する、請求項１から５の何れか１項に記載の情報生成装置。
【請求項７】
前記連想語決定手段は、前記概念情報に含まれる単語からのデータ構造上の距離が、所定距離である上位概念を特定し、該上位概念に対する下位概念の単語を、連想語として決定する、請求項１から６の何れか１項に記載の情報生成装置。
【請求項８】
前記連想語決定手段は、前記概念情報に基づいて、前記分解された単語のうち概念情報に含まれる複数の単語の上位概念を検索し、該上位概念に対する下位概念の単語を連想語として決定する際、前記連想語の数が所定の値以上となる前記上位概念を検索し、該上位概念に対する下位概念の単語を、連想語として決定する、請求項１から７の何れか１項に記載の情報生成装置。
【請求項９】
前記構成要素情報には、メールアドレスが含まれており、
前記解析手段は、前記メールアドレスをローカル部と、ドメインとに分解し、前記ローカル部に含まれる文字列を、単語に分解し、
前記合成手段は、前記ローカル部に対し、前記ローカル部の単語の前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、前記単語の連想語とを組み合わせ、
前記組み合わせた文字列と、前記ドメインとを更に組み合わせることにより、前記メールアドレスとして記載された文字列とは異なる文字列からなるダミー情報を生成する、請求項１から８の何れか１項に記載の情報生成装置。
【請求項１０】
前記構成要素情報には、ＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）が含まれており、
前記解析手段は、前記ＵＲＩとして記載された文字列を階層ごとに分解し、分解した各階層の文字列を、単語に分解し、
前記合成手段は、前記階層の少なくとも何れかの階層において、前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、前記単語の連想語とを組み合わせ、
前記組み合わせた文字列を少なくとも１つの階層で含むように、各階層の文字列同士を組み合わせ、前記ＵＲＩとして記載された文字列とは異なる文字列からなるダミー情報を生成する、請求項１から９の何れか１項に記載の情報生成装置。
【請求項１１】
システムの構成要素に関する構成要素情報に含まれる文字列を単語に分解し、
前記分解された単語のうち概念情報に含まれる単語に対し、該概念情報に基づいて、前記単語の連想語を決定し、
前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、前記単語の連想語とを組み合わせることにより、前記構成要素情報に含まれる文字列とは異なる文字列からなるダミー情報を生成する、情報生成方法。
【請求項１２】
システムの構成要素に関する構成要素情報に含まれる文字列を単語に分解する処理と、
前記分解された単語のうち概念情報に含まれる単語に対し、該概念情報に基づいて、前記単語の連想語を決定する処理と、
前記連想語と、該連想語の決定に用いた単語の分解前の文字列内において、前記単語の前および後ろの少なくとも一方に続く単語、または、前記単語の連想語とを組み合わせることにより、前記構成要素情報に含まれる文字列とは異なる文字列からなるダミー情報を生成する処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。
【国際調査報告】
2016042762.tif 000017
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