(57)【要約】【課題】セキュリティ対策を実施するための費用獲得のために、経営者が納得できる被害予想額を提供する。【解決手段】セキュリティ被害予測システムは、セキュリティインシデントの情報から企業情報と関連付けて被害データを抽出する被害データ抽出手段（１１０）と、抽出した前記被害データを管理すると共に累積的に蓄積するデータベース（１２０）と、被害予測を行なう企業名から得られた企業データ及び該企業のセキュリティ状況と類似する前記被害データを前記データベースから検索する類似検索手段（１３０）とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
セキュリティインシデントの情報から企業情報と関連付けて被害データを抽出する被害データ抽出手段と、
抽出した前記被害データを管理し、累積的に蓄積するデータベースと、
被害予測を行なう企業名から得られた企業データ及び該企業のセキュリティ状況と類似する前記被害データを前記データベースから検索する類似検索手段と、
を備えることを特徴とするセキュリティ被害予測システム。
【請求項２】
前記被害データ抽出手段は、ニュース記事を含む前記情報から、被害企業名と、インシデント種類と、被害額又は相当する被害状況と、セキュリティ状況とを抽出し、該被害企業名から該企業情報と関連付けて該企業データを取得する
ことを特徴とする請求項１に記載のセキュリティ被害予測システム。
【請求項３】
前記被害データ抽出手段は、１つのニュース記事から必要とする被害データを得られなかった場合には、複数のニュース記事から抽出し被害データを統合する
ことを特徴とする請求項２に記載のセキュリティ被害予測システム。
【請求項４】
前記被害データ抽出手段は、日々発信されるニュース記事から被害額の総額を算出して前記被害データを更新する
ことを特徴とする請求項２又は３に記載のセキュリティ被害予測システム。
【請求項５】
前記被害データ抽出手段は、日々発信されるニュース記事から被害額の修正または誤報によって被害データを修正または削除する
ことを特徴とする請求項２乃至４の何れか１項に記載のセキュリティ被害予測システム。
【請求項６】
前記類似検索手段は、前記被害予測を行う企業名の前記セキュリティ状況を優先して照合させる
ことを特徴とする請求項１に記載のセキュリティ被害予測システム。
【請求項７】
前記類似検索手段は、前記セキュリティ状況の照合の際に、ソフトウェア又はハードウェアの名称が一致し、該ソフトウェア又はハードウェアのバージョンが被害データのものより古い場合にのみ類似していると判断する
ことを特徴とする請求項１又は６に記載のセキュリティ被害予測システム。
【請求項８】
前記類似検索手段は、前記セキュリティ状況において類似する前記被害データがない場合には、前記企業データで類似した被害データを検索する
ことを特徴とする請求項１、６又は７に記載のセキュリティ被害予測システム。
【請求項９】
前記類似検索手段は、前記企業データの照合の際に、前記被害データの種類に応じた類似判定の基準を用いる
ことを特徴とする請求項１、６、７、８の何れか１項に記載のセキュリティ被害予測システム。
【請求項１０】
前記類似検索手段は、前記類似判定の基準として、完全一致と、周辺一致と、比率一致と、地域一致のうち、少なくとも何れか１つを用いる
ことを特徴とする請求項９に記載のセキュリティ被害予測システム。
【請求項１１】
前記類似検索手段は、前記類似判定の基準を用いた上で類似度を算出し、前記被害データを該類似度順にランキングする
ことを特徴とする請求項９又は１０に記載のセキュリティ被害予測システム。
【請求項１２】
前記類似検索手段よって検索された前記被害データから、前記セキュリティインシデントの種類と、被害額又は相当の被害状況と、情報源とを抽出し、被害予測を行なう企業に被害予測として出力する出力手段
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載のセキュリティ被害予測システム。
【請求項１３】
被害予測を行なう企業の前記企業データと、類似検索の結果による被害企業の企業データとを比較して、前記被害予測を行なう企業の企業規模に合わせて被害額又は相当の被害状況を補正する被害予測補正手段
を更に備えることを特徴とする請求項１又は１２に記載のセキュリティ被害予測システム。
【請求項１４】
被害予測を行なう企業から、ネットワークを介して送信されたセキュリティ状況と企業名から蓄積された被害データを基に被害予測を行い、前記被害予測の結果をネットワークを介して前記企業に送信することにより、セキュリティ被害予測サービスを行なう
ことを特徴とするセキュリティ被害予測装置。
【請求項１５】
前記被害予測を行なう企業の前記セキュリティ状況と、前記被害予測を基にセキュリティアウトソーシング事業を行なう部門とが、前記被害を未然に防止するセキュリティ対策を行なう場合に要する費用の見積もりを、当該被害予測と同時にネットワークを介して前記企業に送信することにより、セキュリティ被害予測サービスを行なう
ことを特徴とする請求項１４に記載のセキュリティ被害予測装置。
【請求項１６】
前記被害予測を行なう企業の前記セキュリティ状況と、前記被害予測をネットワークを介してコンピュータセキュリティに関する保険を扱っている保険会社及びセキュリティ対策アウトソーシングを行なっているセキュリティアウトソーシング会社に送信し、ネットワークを介して返信された保険金額見積もり又はアウトソーシング費用見積もりを、前記被害予測に付与してネットワークを介して前記企業に送信することにより、セキュリティ被害予測サービスを行なう
ことを特徴とする請求項１４に記載のセキュリティ被害予測装置。
【請求項１７】
前記保険金額見積もり又は前記アウトソーシング費用見積もりの中から、見積もりの安いものを選択して、前記企業に送信する
ことを特徴とする請求項１６に記載のセキュリティ被害予測装置。
【請求項１８】
セキュリティインシデントの情報と、企業情報とを関連付けて被害データを抽出し、
前記被害データを累積的に管理するデータベースに保存し、
被害予測を行う企業名と該企業のセキュリティ状況とに基づく類似する前記被害データを、前記データベースから検索する
ことを特徴とするセキュリティ被害予測方法。
【請求項１９】
セキュリティインシデントの情報と、企業情報とを関連付けて被害データを抽出する被害データ抽出手順と、
前記被害データを累積的に管理するデータベースに保存するデータベース保存手順と、
被害予測を行う企業名と該企業のセキュリティ状況とに基づく類似する前記被害データを、前記データベースから検索する類似検索手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするセキュリティ被害予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、セキュリティ被害予測システム、セキュリティ被害予測装置、セキュリティ被害予測方法及びセキュリティ被害予測プログラムに関し、特にセキュリティインシデントによる企業や組織の各種被害を予測するセキュリティ被害予測システム、セキュリティ被害予測装置、セキュリティ被害予測方法及びセキュリティ被害予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの発展と共にセキュリティインシデントの発生件数が、増加している。このため、どこの企業や組織であっても、セキュリティインシデントによる金銭的被害や企業イメージ失墜等の被害を受ける可能性が高くなってきている。
【０００３】
ここで、セキュリティインシデントとは、コンピュータウィルスやワームや悪意ある人によるコンピュータそのものの破損やコンピュータ上にあるデータの破損、コンピュータソフトやツールや人手による各種情報の改ざんや漏洩、ＤＤｏｓ（distributed denial of service）を含むＤｏｓ（denial of service）攻撃によるネットワークやコンピュータの一時停止や過負荷、コンピュータのハードやソフトの脆弱性による誤動作、人の設定ミスや管理ミスによるコンピュータの誤動作やデータ破損やデータ改ざんや漏洩等、一般的なセキュリティに起因する事故を言う。
【０００４】
また被害とは、金銭的被害や精神的被害をいう。そして精神的被害とは、例えば、企業イメージが失墜するとか、企業が保有する個人情報が漏洩したことによる顧客の精神的ダメージ等を言う。
【０００５】
従って、企業や組織は、セキュリティ管理アウトソーシングによって、セキュアなシステム管理を行ったり、セキュリティ専門家によるセキュリティ管理を行うことにより、様々な対策を行っている。
【０００６】
このため、情報セキュリティマネジメントの分野では、セキュリティリスクを評価し、セキュリティ対策を実施するというのが一般的となっている。
【０００７】
ここで、セキュリティリスクとは、情報資産の重要性や、情報資産が漏洩した場合の損失等を求めることにより、リスク値として算出している。
【０００８】
そして、従来技術として、情報資産の洗い出しを行い、リスク値又は被害予想額を求めるものが、特許文献１乃至３に記載されている。
【特許文献１】特開２００２−３２８８９３号公報
【特許文献２】特開２００５−１３５２３９号公報
【特許文献３】特開２００５−２９３２６７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところで、上述した従来技術では、セキュリティ管理アウトソーシングやセキュリティ専門家によるセキュリティ管理を行うことによって、確かにセキュリティ対策を行うことができる。
【００１０】
しかしながら、特許文献１乃至３に記載されたものでは、リスク値又は被害予想額を算出しているに過ぎず、セキュリティ対策にかかる費用は、経営者にとってコストとして考えられているので、十分な費用を投入できているとは到底言えない。
【００１１】
すなわち、セキュリティ対策を行う部門にとっては、経営者からセキュリティ対策にかかる費用の獲得が最大の問題であった。
【００１２】
また、特許文献１乃至３に記載された何れの従来技術であっても、被害予想額を算出するために予め設定されている計算式を用いて算出しているに過ぎないので、経営者は被害予想額に対して実感が伴わないため、費用投入の決定がされにくい。
【００１３】
つまり、セキュリティ対策を行う部門は、被害予想額を算出しても費用の獲得が難しいという問題があった。
【００１４】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、セキュリティ対策を実施するための費用獲得のために、経営者が納得できる被害予想額を提供するセキュリティ被害予測システム、セキュリティ被害予測装置、セキュリティ被害予測方法及びセキュリティ被害予測プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明にかかるセキュリティ被害予測システムは、セキュリティインシデントの情報から企業情報と関連付けて被害データを抽出する被害データ抽出手段と、抽出した前記被害データを管理し、累積的に蓄積するデータベースと、被害予測を行なう企業名から得られた企業データ及び該企業のセキュリティ状況と類似する前記被害データを前記データベースから検索する類似検索手段と、を備えることを特徴としている。
【００１６】
また本発明にかかるセキュリティ被害予測システムは、前記被害データ抽出手段が、ニュース記事を含む前記情報から、被害企業名と、インシデント種類と、被害額又は相当する被害状況と、セキュリティ状況とを抽出し、該被害企業名から該企業情報と関連付けて該企業データを取得するようにしても良い。
【００１７】
また本発明にかかるセキュリティ被害予測システムは、前記被害データ抽出手段が、１つのニュース記事から必要とする被害データを得られなかった場合には、複数のニュース記事から抽出し被害データを統合するようにしても良い。
【００１８】
また本発明にかかるセキュリティ被害予測システムは、前記被害データ抽出手段が、日々発信されるニュース記事から被害額の総額を算出して前記被害データを更新するようにしても良い。
【００１９】
また本発明にかかるセキュリティ被害予測システムは、前記被害データ抽出手段が、日々発信されるニュース記事から被害額の修正または誤報によって被害データを修正または削除するようにしても良い。
【００２０】
また本発明にかかるセキュリティ被害予測システムは、前記類似検索手段が、前記被害予測を行う企業名の前記セキュリティ状況を優先して照合させるようにしても良い。
【００２１】
また本発明にかかるセキュリティ被害予測システムは、前記類似検索手段が、前記セキュリティ状況の照合の際に、ソフトウェア又はハードウェアの名称が一致し、該ソフトウェア又はハードウェアのバージョンが被害データのものより古い場合にのみ類似していると判断するようにしても良い。
【００２２】
また本発明にかかるセキュリティ被害予測システムは、前記類似検索手段が、前記セキュリティ状況において類似する前記被害データがない場合には、前記企業データで類似した被害データを検索するようにしても良い。
【００２３】
また本発明にかかるセキュリティ被害予測システムは、前記類似検索手段が、前記企業データの照合の際に、前記被害データの種類に応じた類似判定の基準を用いるようにしても良い。
【００２４】
また本発明にかかるセキュリティ被害予測システムは、前記類似検索手段が、前記類似判定の基準として、完全一致と、周辺一致と、比率一致と、地域一致のうち、少なくとも何れか１つを用いるようにしても良い。
【００２５】
また本発明にかかるセキュリティ被害予測システムは、前記類似検索手段が、前記類似判定の基準を用いた上で類似度を算出し、前記被害データを該類似度順にランキングするようにしても良い。
【００２６】
また本発明にかかるセキュリティ被害予測システムは、前記類似検索手段よって検索された前記被害データから、前記セキュリティインシデントの種類と、被害額又は相当の被害状況と、情報源とを抽出し、被害予測を行なう企業に被害予測として出力する出力手段を更に備えるようにしても良い。
【００２７】
また本発明にかかるセキュリティ被害予測システムは、被害予測を行なう企業の前記企業データと、類似検索の結果による被害企業の企業データとを比較して、前記被害予測を行なう企業の企業規模に合わせて被害額又は相当の被害状況を補正する被害予測補正手段を更に備えるようにしても良い。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、機器やソフトウェアのセキュリティの機能に関する統一した記述体系が存在し、その記述体系を用いてシステムが自動的にパラメータを生成し、また様々な機器やソフトウェアの構成の事例が存在し、その事例からシステムがパラメータを生成することができる。
【００２９】
これにより、セキュリティ設定や管理のアウトソースサービスを受けるクライアント企業が、低価格なサービス料金の範囲で自由に機器やソフトウェアを選択できるので、かくして、セキュリティ対策を実施するための費用獲得のために、経営者が納得できる被害予想額を提供するセキュリティ被害予測システム、セキュリティ被害予測装置、セキュリティ被害予測方法及びセキュリティ被害予測プログラムを実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
［第１の実施の形態］
（１）セキュリティ被害予測システムと全体構成
本発明を実施するための第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。
【００３１】
図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態では、インターネット上に存在するＷＷＷ（world wide web）９１０と、ＷＷＷ９１０からセキュリティ被害に関するニュース記事を収集するニュース収集部９２０と、ニュース収集部９２０が収集したニュースを蓄積するニュースデータベース９３０と、企業情報が蓄積された企業情報データベース９４０と、対象企業のセキュリティ状況を入力するセキュリティ状況入力部９５０と、対象企業の企業情報を企業情報データベース９４０から取得する対象企業データ生成部９６０と、セキュリティ被害予測システム１００と、セキュリティ被害予測システムからの結果を出力する出力部９７０とを備えている。
【００３２】
セキュリティ被害予測システム１００は、ニュースデータベース９３０と、企業情報データベース９４０からセキュリティ被害にあった企業のデータを抽出する被害企業データ抽出部１１０と、被害企業データ抽出部１１０によって抽出された被害企業データを蓄積する被害企業データベース１２０と、対象企業データ生成部９６０から渡される対象企業データをキーとして被害企業データベース１２０中から被害企業データを検索する類似データ検索部１３０とを備えている。
【００３３】
なお、ＷＷＷ９１０は、インターネットに散在するＷＷＷのレポジトリであっても構わない。
【００３４】
また、セキュリティ被害予測システム１００は、例えばコンピュータ上に存在するが、その他の構成要素は、同じコンピュータ上にあっても良いし、ネットワークを介した別のコンピュータ上にあっても良い。
【００３５】
ニュースデータベース９３０と企業情報データベース９４０と被害企業データベース１２０は、例えば記憶装置によって実現される。
【００３６】
また出力部９７０は、例えば、ディスプレイ装置によって実現される。 
（２）セキュリティ被害予測システムの全体動作
次に、図１を用いて、本発明の第１の実施の形態の動作について説明する。
【００３７】
ＷＷＷ９１０は、インターネット上のＷＷＷそのものまたは、インターネット上のＷＷＷのコピーが蓄積されている。
【００３８】
ニュース収集部９２０は、ＷＷＷ９１０からセキュリティインシデントによる被害を報じたニュース記事を収集する。
【００３９】
ここで、セキュリティインシデントとは、従来技術で説明したように、コンピュータウィルスやワームや悪意ある人によるコンピュータそのものの破損やコンピュータ上にあるデータの破損、コンピュータソフトやツールや人手による各種情報の改ざんや漏洩、ＤＤｏｓを含むＤｏｓ攻撃によるネットワークやコンピュータの一時停止や過負荷、コンピュータのハードやソフトの脆弱性による誤動作、人の設定ミスや管理ミスによるコンピュータの誤動作やデータ破損やデータ改ざんや漏洩等、一般的なセキュリティに起因する事故をいう。
【００４０】
また被害とは、従来技術で説明したように、金銭的被害や精神的被害をいう。
【００４１】
また精神的被害とは、従来技術で説明したように、例えば、企業イメージが失墜するとか、企業が保有する個人情報が漏洩したことによる顧客の精神的ダメージ等である。
【００４２】
ニュース収集部９２０によって集められた被害ニュース記事は、ニュースデータベース９３０に保存される。
【００４３】
企業情報データベース９４０には、会社四季報等に記載されている企業情報が蓄積されている。
【００４４】
一方、セキュリティインシデントによる被害予測を行いたい企業は、セキュリティ状況入力部９５０によって、該企業の企業名及びセキュリティ状況を入力する。入力するセキュリティ状況は、現在用いているハードウェアやソフトウェアの名称及びバージョン等である。
【００４５】
次に、対象企業データ生成部９６０は、セキュリティ状況入力部９５０によって入力された企業名をキーとして企業情報データベース９４０を検索し、該企業の企業情報を取得する。
【００４６】
セキュリティ被害予測システムは、まず被害企業データベース１２０を作る。
【００４７】
被害企業データ抽出部１１０は、ニュースデータベース９３０と、企業情報データベース９４０とから、データを抽出して被害企業データを作成し、被害企業データベース１２０に蓄積する。
【００４８】
ニュースデータベース９３０には、被害ニュース記事が蓄積されているが、被害企業データ抽出部１１０は、ある被害ニュース記事から、被害にあった企業名、その企業のセキュリティ状況、被害の原因、被害状況を抽出し、更に該企業名をキーとして企業情報データベース９４０を検索し、企業情報を取得する。
【００４９】
セキュリティ被害予測システムは、このようにして得られた被害企業データを、被害企業データベース１２０に順次蓄積する。
【００５０】
次に、セキュリティ被害予測システム１００は、対象企業データ生成部９６０から得られた対象企業のセキュリティ状況と企業情報を基に、類似データ検索部１３０によって被害企業データベース１２０から対象企業のセキュリティ状況及び企業情報が類似する被害企業データを検索する。
【００５１】
セキュリティ被害予測システム１００は、検索した結果の被害企業データを出力部９７０に送信する。
【００５２】
出力部９７０は、セキュリティ被害予測システム１００から送られてきた被害企業データをディスプレイや紙またはネットワークを通じて出力する。
【００５３】
第１の実施の形態では、類似データ検索部１３０が検索する類似データは１件とは限らない。複数件の検索結果がある場合には、類似検索の条件を絞り込むことで件数を減らすことも可能である。
【００５４】
また、同様に類似データが１件もない場合には、類似検索の条件を緩和することで件数を１件以上にすることも可能である。更に、多数の類似データがあることも経営者にとっても知りたい情報である場合もあるため、類似検索の条件を絞り込まずに、まずは件数だけを出力しても良い。
（３）第１の実施の形態による効果
本実施の形態によれば、実際に発生した被害情報から、被害予測を行いたい対象企業のセキュリティ状況及び企業情報に類似した被害を検索して対象企業に出力することができる。
【００５５】
これにより、被害予測を行いたい対象企業のセキュリティ対策の責任者は、経営者からセキュリティ対策費用を獲得しやすくなる被害予測データを得ることができる。
[第１の実施の形態の実施例１]
第１の実施の形態における１つ目の実施例として、第1の実施例について説明する。
（４）実施例
（４−１）第1の実施例
図１に示したように、第1の実施例は、インターネット上に存在するＷＷＷ（world wide web）９１０と、ＷＷＷ９１０からセキュリティ被害に関するニュース記事を収集するニュース収集部９２０と、ニュース収集部９２０が収集したニュースを蓄積するニュースデータベース９３０と、企業情報が蓄積された企業情報データベース９４０と、対象企業のセキュリティ状況を入力するセキュリティ状況入力部９５０と、対象企業の企業情報を企業情報データベース９４０から取得する対象企業データ生成部９６０と、セキュリティ被害予測システム１００と、セキュリティ被害予測システムからの結果を出力する出力部９７０とを備えている。
【００５６】
セキュリティ被害予測システム１００は、ニュースデータベース９３０と、企業情報データベース９４０からセキュリティ被害にあった企業のデータ を抽出する被害企業データ抽出部１１０と、被害企業データ抽出部１１０によって抽出された被害企業データを蓄積する被害企業データベース１２０と、対象企業データ生成部９６０から渡される対象企業データをキーとして被害企業データベース１２０中から被害企業データを検索する類似データ検索部１３０とを備えている。
【００５７】
また、ニュースデータベース９３０には、ニュース収集部９２０を用いてＷＷＷ９１０から集められたセキュリティインシデントに関する被害ニュース記事が蓄積されているものとする。
【００５８】
また、ニュース収集部９２０は、既存のクローリング技術、ページ判定技術等を用いることにより、容易に実現することができる。
【００５９】
ニュースデータベース９３０は、収集されたテキストの被害ニュース記事が蓄積されており、その形態は、一般的なデータベースのテーブル形式であっても良いし、記事１件が１ファイルとなったファイルシステムの形式であっても良い。
【００６０】
また、ニュースデータベース９３０は、転置ファイル等のインデックス技術を用いて検索を容易にするように実現されていても構わない。また、ニュース収集部９２０を用いず、人手でセキュリティインシデントに関する被害ニュース記事を集めてニュースデータベース９３０に蓄積しても構わない。
【００６１】
企業情報データベース９４０は、会社四季報等のような企業の公表情報のデータベースであり、業種分類、事業、所在地、従業員数、売上高等の情報が企業毎に蓄積されている。
【００６２】
従って、セキュリティ被害の予測を行いたい企業は、セキュリティ状況入力部９５０を用いて該企業のセキュリティ状況及び企業名を入力する。
【００６３】
ここで入力するセキュリティ状況とは、該企業の重要なハードウェアおよびソフトウェアの名前及びバージョン、設けているセキュリティ機器やセキュリティソフトウェアの名前及びバージョン等である。
【００６４】
以降の説明では、単純な例を用いるためにソフトウェア単体を用いるが、上述のセキュリティ状況で列挙したものに限定されるものではない。また、本実施例を説明するために、セキュリティ被害の予測を行いたい企業の名前を、△△電気、セキュリティ状況にはｓｅｎｄｍａｉｌのバージョン８．１１．２とする。
【００６５】
対象企業データ生成部９６０は、セキュリティ状況入力部９５０によって入力された企業名を用いて、企業情報データベース９４０から該企業の企業情報を取得する。
【００６６】
また、対象企業データ生成部９６０は、対象企業のセキュリティ状況、企業名、企業情報から対象企業データを生成する。図２に対象企業データの例を示す。
【００６７】
図２の項目セキュリティ状況には、セキュリティ状況入力部９５０で入力された対象企業のセキュリティ状況が記載される（Ｕ０１部分）。なお、セキュリティ状況入力部９５０から入力される情報は、例示であって、図２のＵ０１の通りでなくても構わない。
【００６８】
また、ソフトウェアの名称がｓｅｎｄｍａｉｌで、バージョンが８．１１．２であることが分かるような入力方法を用いれば、図２のＵ０１のようなＸＭＬ形式の情報を作ることが可能である。
【００６９】
また、図２の項目企業情報には、セキュリティ状況入力部９５０で入力された企業名（アンダーラインなしの部分）と企業情報（Ｕ０２部分）が記載される。なお、項目企業情報も項目セキュリティ状況と同様にＸＭＬ形式で記述されているが、どのような情報で、その値が何であるかが分かれば良く、ＸＭＬ形式に限定されるものではない。
【００７０】
このようにして得られた対象企業データは、セキュリティ被害予測システム１００の類似データ検索部１３０に渡される。
【００７１】
そして、セキュリティ被害予測システム１００の被害企業データ抽出部１１０は、ニュースデータベース９３０に蓄積されている被害ニュース記事を走査し、被害に関するデータを抽出し、また該被害を受けた企業の企業情報を企業情報データベース９４０から得て、被害企業データを作成する。
【００７２】
作成された被害企業データは、被害企業データベース１２０に順次蓄積する。
【００７３】
セキュリティ被害予測システム１００に対象企業データが渡される前、例えば前日までに蓄積されているニュースデータベース９３０の被害ニュース記事すべてについて被害企業データを作ることが望ましいが、そのような状態のみを限定するものではない。
【００７４】
以下、被害企業データ抽出部１１０の具体的な処理について、図３〜図９を用いて説明する。
【００７５】
図３に示すフローチャートによると、まずニュースデータベース９３０において、処理を行っていない被害ニュース記事があるか否か調べる（ステップＳ１０１）。なお、被害ニュース記事を記事と表現することとする。
【００７６】
もし、記事がない場合は、処理を終了する。ここでは、例としてニュースデータベース９３０に、図４に示すような記事があったとする。
【００７７】
これにより、記事がある場合に該当し、ステップＳ１０２へ進み、該記事から被害企業データを作成する（ステップＳ１０２）。
【００７８】
なお、被害企業データの作成は、図５に示す処理を行う。
【００７９】
ここで、図５を用いて、被害企業データ作成処理（ステップＳ１０２）について、具体的な処理手順を説明する。
【００８０】
図５のステップＳ１０２―１からステップＳ１０２−６では、記事からデータを抽出するが、抽出できなかった場合は、該当データなしとして次のステップに進む。
【００８１】
まず、記事のＵＲＬを取得する（ステップＳ１０２−１）。
【００８２】
ここでは、ニュースデータベース９３０は、ＷＷＷ９１０から収集されたものであり、該データベースに蓄積された記事には、ＵＲＬが１対１で対応付けられている。なお、ＵＲＬを取得することは容易である。具体的には例えば、図４の記事のＵＲＬは、ｈｔｔｐ：／／ｘｘ．ｙｙ／ａａだとする。
【００８３】
また、ニュースデータベース９３０の記事収集源がＷＷＷではなく、例えば新聞等のメディアだった場合は、ＵＲＬの代わりに新聞の種類、発行日、朝刊・夕刊の別、紙面番号等の記事を特定する情報を取得する。
【００８４】
次に、記事から被害を受けた企業の企業名を抽出する（ステップＳ１０２−２）。なお、この企業名の抽出は、自然言語処理等の既存技術を用いることにより、容易に実現できる。図４の記事からは「○○電気」（Ｕ０３部分）が企業名として抽出できる。
【００８５】
次に、記事からインシデントの種類を抽出する（ステップＳ１０２−３）。このセキュリティインシデントの種類は限られているため、予め定義しておいたインシデントの種類とパターンマッチングを行うことにより容易に実現できる。
【００８６】
インシデントの種類には、例えば「漏洩」や「侵入」や「改ざん」等がある。図４の例では、「個人情報」及び「漏洩」が記事中の近傍にある（Ｕ０５部分）ため、「個人情報漏洩」として抽出する。
【００８７】
ここで例えば、「個人情報」ではなく「機密情報」の場合は、「機密情報漏洩」となる。
【００８８】
次に、記事から被害の実態を抽出する（ステップＳ１０２−４）。被害の実態は、基本的に数値情報を抽出する。なお、テキストから数値情報を抽出することは、既存の技術を用いて容易に可能である。図４の例では、３０，０００人（Ｕ０４部分）、２，０００円（アンダーラインなし）、２７，２００，０００円（Ｕ０６部分）、２００６年７月２６日（Ｕ０７部分）が、まず抽出される。日付（Ｕ０７部分）は、被害ではないので削除する。
【００８９】
金額は、２，０００円と、２７，２００，０００円とが抽出されるが、ここでは簡単に金額が大きいもののみを残して、その他は削除する。
【００９０】
人数についても金額と同様に処理する。この結果、被害としては、３０，０００人と、２７，２００，０００円とが抽出結果として残る。
【００９１】
なお、図５の例では出てこないが、期間時間も被害として抽出するようにしても良い。具体的には例えば、「サービスが３日停止した」の『３日』とか、「２ヶ月の入札停止処分」の『２ヶ月』等である。
【００９２】
ここでは数値情報の例を示したが、被害にはその他に企業イメージの失墜や行政処分や刑事処分や刑事告訴などがある。これらの被害を抽出するためには、各被害に固有のキーワードを用いれば良い。
【００９３】
この場合、例えば、刑事告訴の場合だと、「訴訟」や「訴え」等がキーワードとなる。次に記事から発信日を抽出する（ステップＳ１０２−５）。ＷＷＷのニュース記事は、そのほとんど場合、文末に発信日が記載されているため、ステップＳ１０２−４の数値情報の抽出により、日付を抽出し、文末に近いものを選択すれば良い。
【００９４】
次に記事からセキュリティ状況を抽出する（ステップＳ１０２−６）。ここでのセキュリティ状況とは、セキュリティ状況入力部９５０によって入力されるセキュリティ状況と同じである。
【００９５】
すなわち、重要なハードウェア及びソフトウェアの名前及びバージョン、設けているセキュリティ機器やセキュリティソフトウェアの名前およびバージョン等である。
【００９６】
重要なハードウェア及びソフトウェアとは、ファイアウォール機器、ルーター機器、アプライアンス機器等のハードウェア、ＷＷＷサーバ、データベースサーバ、メールサーバ、ＤＮＳサーバ、ＦＴＰサーバ等のサーバソフトウェアであるが、これらに限定されるものではない。図４の例では、重要なハードウェア又はソフトウェア、セキュリティ機器やセキュリティソフトウェアは記載されていないため、抽出されない。
【００９７】
次に、ステップＳ１０２−２で抽出された企業名を元に、企業情報データベース９４０から企業情報を取得する（ステップＳ１０２−７）。
【００９８】
もし、ステップＳ１０２−２で企業名が抽出できなかった場合は、このステップはスキップする。
【００９９】
最後に、ステップＳ１０２−１からステップＳ１０２−７までの処理で得られた抽出データを元に、被害企業データを作成する（ステップＳ１０２−８）。
【０１００】
これにより、被害企業データは、例えば図６のような形式によって作成される。なお、図６の被害企業データは、図２の対象企業データと同じ形式である。
【０１０１】
図６に示す作成された被害企業データの例では、ステップＳ１０２−６でセキュリティ状況が抽出できなかったため、図６の上段に位置するセキュリティ状況項目は、空欄になっている。
【０１０２】
また図６に示すように、企業情報項目のＵ０８部分（図６）は、ステップＳ１０２−２で、Ｕ０９部分（図６）は、ステップＳ１０２−７で、インシデント項目のＵ１０部分（図６）は、ステップＳ１０２−５で、Ｕ１１部分（図６）は、ステップＳ１０２−３で、実被害情報項目のＵ１２部分（図６）は、ステップＳ１１５で、Ｕ１３部分（図６）は、ステップＳ１０２−４で、Ｕ１４部分（図６）は、ステップＳ１０２−５で、Ｕ１５部分（図６）は、ステップＳ１０２−４で、情報源項目のＵ１６部分（図６）は、ステップＳ１０２−１で、それぞれ得られたデータを用いて作成される。
【０１０３】
そして、被害企業データ作成処理（ステップＳ１０２）が終了すると、次にステップＳ１０２で作られた被害企業データと同一のデータが、被害企業データベース１２０に既に存在しているかどうかを調べる（ステップＳ１０３）。
【０１０４】
ここで、同一データがあった場合は、ステップＳ１０４に移り、これに対し、同一データがなかった場合は、ステップＳ１０６に移る。
【０１０５】
ここで同一データであるかどうかの判断は、被害企業データの企業情報項目の企業名と、インシデント項目または実被害情報項目の発信日を用いる。
【０１０６】
すなわち、被害企業データベース１２０に被害企業データ作成ステップＳ１０２で作成した被害企業データと同じ企業名及び発信日が近い場合である。発信日の近さの基準は、例えば１週間等予め設定しておく。ここでは、図６の被害企業データと同一データが被害企業データベース１２０にないものとする。
【０１０７】
そして、ステップＳ１０２で作成した被害企業データを被害企業データベース１２０に登録する（ステップＳ１０６）。そしてステップＳ１０１に戻る。
【０１０８】
次に、例えばニュースデータベース９３０に、図７に示すような記事があったとする。
【０１０９】
この場合、ステップＳ１０１でＹｅｓになるので、ステップＳ１０２へ進み、被害企業データを作成する（ステップＳ１０２）。
【０１１０】
この場合、図５に示した被害企業データ作成処理（ステップＳ１０２）のステップＳ１０２−１からステップＳ１０２―５及びＳ１０２−７は、図４の記事について示した場合とほぼ同様なので説明を省略する。
【０１１１】
セキュリティ状況を抽出するステップＳ１０２−６（図５）では、重要なソフトウェアであるｓｅｎｄｍａｉｌとそのバージョン８．１３．６を抽出する（図７のＵ１９部分）。そして、ステップＳ１０２−８において、被害企業データを作成する。
【０１１２】
ここで、作成された被害企業データを、図８に示す。なお、セキュリティ状況項目のＵ２１部分は、Ｕ１９（図７）から作られる。
【０１１３】
次にステップＳ１０３において、同一データがあるかどうかを調べる。
【０１１４】
図８の被害企業データの企業名は「○○電気」、発信日は「２００６年７月３０日」である。一方、被害企業データベース１２０には、先ほど登録した図６の被害企業データがあり、企業名は「○○電気」、発信日は「２００６年７月２６日」であるため、同一データと判断できるため、ステップＳ１０４に移る。
【０１１５】
次に、作成した被害企業データ（図８）と同一データ（図６）とを統合する（ステップＳ１０４）。
【０１１６】
統合処理は、２つの被害企業データの各項目の論理和を取ることで行なう。ここでいう論理和とは、異なるデータは単純に加え、同じデータは一方のみの残すという処理である。
【０１１７】
従って、図６と図８の被害企業データを統合すると図９となる。その結果、図７の記事から作成された被害企業データは、図９となる。
【０１１８】
次に、同一データを被害企業データベース１２０から削除する（ステップＳ１０５）。すなわち、同一データとして被害企業データベース１２０から検索された図６の被害企業データを、被害企業データベース１２０から削除する。
【０１１９】
次にステップＳ１０６で、図７の記事から作成されて統合された被害企業データである図９を、被害企業データベース１２０に登録する。
【０１２０】
ニュースデータベース９３０に処理していない記事がなくなるまで、このような処理を繰り返す。そして記事がなくなった場合は終了する。
【０１２１】
このように、被害企業データ抽出部１１０は、被害企業データベース１２０を作成する。
【０１２２】
そして次に、セキュリティ被害予測システム１００には、対象企業データ生成部９６０から対象企業データ（図２）が渡される。
【０１２３】
類似データ検索部１３０は、対象企業データと類似する被害企業データを、被害企業データベース１２０から検索する。ここで、図１０に類似データ検索部の処理を示す。
【０１２４】
まず、図２の対象企業データが類似データ検索部１３０に与えられたとする。
【０１２５】
類似データ検索部１３０は、まず該対象企業データのセキュリティ状況項目によって、被害企業データベース１２０から類似データを検索する（ステップＳ２０１）。このセキュリティ状況に関する類似データの検索は、ハードウェア又はソフトウェアの名称が完全一致し、且つ、そのバージョンが該対象企業データのセキュリティ状況のハードウェア又はソフトウェアのバージョンより新しい場合に類似として列挙する。
【０１２６】
具体的には例えば、図９に示す被害企業データが被害企業データベース１２０に登録されていた場合、図２の対象企業データは、図９の被害企業データのソフトウェアの名称が完全一致し、且つ、該ソフトウェアのバージョンが対象企業データ（バージョン８．１１．２）より、被害企業データ（バージョン８．１３．６）の方が新しいため、類似と判断する。
【０１２７】
次に、セキュリティ状況で検索した結果の件数を調べる（ステップＳ２０２）。ここで、検索した結果の件数が０件の場合（ｙｅｓ）は、ステップＳ２０４に移り、これに対して、０件でない場合（ｎｏ）は、ステップＳ２０３に移る。
【０１２８】
上述の例では、少なくとも１件（図９の被害企業データ）が類似として列挙されるため、ステップＳ２０３に移る。
【０１２９】
次に、ステップＳ２０１で得られた類似データを企業情報で絞り込む（ステップＳ２０３）。
【０１３０】
ここでは、ステップＳ２０１によって図９と図１１の類似データが検索されたとする。この企業情報での絞り込みでは、企業情報項目中の各タグについて、タグ毎に設定したクライテリア及び重みに従って類似度を求め、予め設定してある閾値以上の被害企業データを類似とする。
【０１３１】
図１２にクライテリア及び重みの例を示す。図１２によると、例えば業種分類は、対象企業データの業種分類と被害企業データの業種分類とが完全に一致しなければならず、一致した場合の重みは、１．０であることが分かる。
【０１３２】
従って、対象企業データの例として図２とし、また被害企業データの例として図９と図１１とした場合、対象企業データは「電気電器」であり、被害企業データは双方とも「電気電器」であるため、完全一致する。
【０１３３】
すなわち、クライテリアの完全一致とは、対象タグ（この場合は業種分類）で囲まれた文字列（この場合は電気電器）が完全に一致する必要があるということである。
【０１３４】
また、クライテリアの周辺一致とは、対象タグで囲まれた数値が一定の範囲内にある場合に一致することである。
【０１３５】
具体的には例えば、範囲が３０％とする。図２の対象企業データの従業員数は２１，０００（人）であり、図９の被害企業デー タの従業員数は２３，０００（人）であり、図１１の被害企業データの従業員数は３７，０００（人）である。ここで、２１，０００の±３０％は、１４，７００〜２７，３００であるため、図９は、この範囲内にあるので一致し、図１１は、この範囲外であるので一致しない。
【０１３６】
また、クライテリアの比率一致とは、事業タグに特化した類似検索の手法であり、事業のパーセンテージの上位数件の組み合わせが等しい場合に一致することである。
【０１３７】
具体的には例えば、上位２件の組み合わせだとすると、図２の対象企業データは、「ＩＴソリューション」と「ネットワークソリューション」であり、図９の被害企業データは、「ＩＴソリューション」と「ネットワークソリューション」であり、図１１の被害企業データは、「コンシューマエレクトロニクス」と「ＩＴソリューション」であるので、図９が一致し、図１１は一致しない。
【０１３８】
なお、このクライテリアの比率一致は、上記の手法だけに限るものではない。例えば、対象企業データのある事業のパーセンテージと、被害企業データの同じ事業のパーセンテージがある範囲内であれば一致とする、という手法もある。
【０１３９】
具体的には例えば、範囲を１０％とする。図２の対象企業データの「その他」事業のパーセンテージは５％であり、図９の被害企業データの「その他」事業のパーセンテージは１５％であり、図１１の被害企業データの「その他」事業のパーセンテージは５％である。
【０１４０】
５％の±１０％は４．５％〜５．５％であるため、図９は一致せず、一方、図１１が一致する。また、事業のパーセンテージの上位ｎ件の組み合わせのうち、ｎ−ｉ件の組み合わせが等しい場合に一致とする、という手法もある。
【０１４１】
この場合、例えばｎ＝３で、ｉ＝２の場合、図２の対象企業データは、「ＩＴソリュ ーション」と「ネットワークソリューション」と「その他」になり、図９の被害企業データは、「ＩＴソリューション」と「ネットワークソリューション」と「エレクトロンデバイス」となり、図１１の被害企業データは、「コンシューマエレクトロニクス」と「ＩＴソリューション」と「エレクトロンデバイス」であるため、「ＩＴソリューション」が等しいため、図９と図１１の双方が一致となる。
【０１４２】
また、クライテリアの地域一致とは、所在地等の地域に特化した類似検索の手法であり、予め設定しておいた地域の範囲内の場合に一致とすることである。
【０１４３】
具体的には例えば、範囲を「地方」とする。ここでの地方とは、「関東甲信越地方」や「近畿地方」の地方である。図２の対象企業データの所在地は東京で、図９の被害企業データの所在地は東京で、図１１の被害企業データの所在地は大阪であるため、図９は一致するが、図１１は一致しない。
【０１４４】
上述のように、各対象タグに応じたクライテリアに従って一致／不一致の判定を行なった上で、各被害企業データについて類似度を算出する。類似度は図１２の重みを用いて計算する。計算式は、
【０１４５】
【数１】
2008140313.tif 000003
で定義されるものとする。
【０１４６】
ここで、Ｗｉは、対象タグに固有の重みであり、Ｔｉは対象タグが一致した場合は１、一致しない場合は０となる関数である。
【０１４７】
（１）式を用いた図２の対象企業データと図９の被害企業データの類似度は、上述の例だと、３．０となる。これに対し、図１１の被害企業データとの類似度は、上述の例だと、１．６となる。
【０１４８】
ここで、類似度の閾値を２．０だとすると、図９の被害企業データは閾値以上なので類似し、図１１の被害企業データは閾値より小さいので類似ではないとなり、ステップＳ２０３（図１０）によって図１１の被害企業データが削除される。
【０１４９】
なお、図１２の重みは一例であり、これに限定されるものではない。また、計算式も上述の計算式に限定されるものではない。
【０１５０】
次に、絞り込んだ類似データをランキングする（ステップＳ２０５）。ここでは、ステップＳ２０３によって類似データが１件にまで絞り込まれているのでランキングはされない。
【０１５１】
しかし、ステップＳ２０３での閾値が、例えば１．０だったとすると、類似データは図９と図１１の２件になるため、ランキングが行なわれる。この場合、このランキングは、ステップＳ２０３の類似度をそのまま用いれば良い。
【０１５２】
すなわち、図９の被害企業データの類似度が３．０で、図１１の被害企業データの類似度が１．６なので、ランキングは、１位が図９であり、２位が図１１になる。
【０１５３】
そして、このランキング結果と被害企業データを出力して終了する（ステップＳ２０５）。
【０１５４】
なお、ステップＳ２０３の類似度をそのまま用いずに、別のランキング方法を用いても構わない。例えば、ステップＳ２０３で用いられている重みとは別の重みを用いても良い。
【０１５５】
この場合、ステップＳ２０２で類似検索結果が０件になった場合は、ステップＳ２０４に移る。ステップＳ２０４では、ステップＳ２０３とほぼ同じ処理を行なう。
【０１５６】
ステップＳ２０３では、ステップＳ２０１で検索された被害企業データを対象に絞り込むが、ステップＳ２０４では、被害企業データベース１２０に登録されている全ての被害企業データを対象に類似度を求める。
【０１５７】
このステップＳ２０４の処理は、対象企業と同じセキュリティ状況ではないが、似た企業が遭った被害情報を検索することになる。
【０１５８】
そして、類似データ検索部１３０は、類似する被害企業データを出力部９７０に出力する。
【０１５９】
出力部９７０は、セキュリティ被害予測システム１００から渡された被害企業データをディスプレイや紙またはネットワークを通じて出力する（ステップＳ２０５）。
（５）他の実施の形態
本発明を実施するための第２の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
（５−１）第２の実施の形態
図１３を参照すると、本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態に被害予測補正部１４０が追加されている。
【０１６０】
次に図１３を用いて、本発明の第２の実施の形態の動作について説明する。なお、第１の実施の形態と同じ部分は省略する。
【０１６１】
第２の実施の形態では、セキュリティ被害予測システム１００の類似データ検索部１３０は、検索した類似データを被害予測補正部１４０に送信する。そして被害予測補正部１４０は、得られた類似データの被害企業データの実被害情報から、対象企業の会社が被害にあった場合に想定される被害を算出し、出力部９７０に送信する。
【０１６２】
次に、本実施の形態の効果について説明する。
【０１６３】
第２の実施の形態では、実際に発生した被害情報から、被害予測を行いたい対象企業のセキュリティ状況及び企業情報に類似した被害を検索した上で、該対象企業が同じインシデントにあった場合に想定される被害を被害企業との比率を用いて被害を算出し、対象企業に出力することができる。
【０１６４】
これにより、被害予測を行いたい対象企業のセキュリティ対策の責任者が、経営者からセキュリティ対策費用を獲得しやすくなる被害予測データを得ることができる。
【０１６５】
次に、具体的な実施例を用いて、本発明を実施するための第２の実施の形態の動作を説明する。
（５−１−１）第２の実施例
図１３に示すように、第２の実施の形態では、第１の実施の形態に対して被害予測補正部１４０が、追加されている。ここで、第１の実施の形態及び第１の実施例と同じ構成部分は、説明を省略する。
【０１６６】
セキュリティ被害予測システム１００の類似データ検索部１３０は、被害予測補正部１４０に対して、類似する被害企業データが０件以上送られる。
【０１６７】
被害予測補正部１４０は、送られてきた被害企業データ１件毎について、対象企業データを参照して、対象企業と被害企業の会社規模の比率を計算し、被害企業データの実被害情報を補正する。
【０１６８】
具体的には例えば、対象企業が図２の対象企業データであって、被害企業が図９の被害企業データの場合には、対象企業の売上高が１，６００億円に対して被害企業の売上高が２，０００億円であるため、比率は０．８である。また、図９に示す被害企業の実被害情報のうち、金銭的な被害は２億７，２００万円であるため、比率を乗算し、図２の対象企業に置き換えると、２億１，７６０万円となる。
【０１６９】
また同様に、被害を受けた人数は３万人であるから、２万４，０００人となる。
【０１７０】
この結果、図１４に示すような被害予測項目を追加することができる。なお、第２の実施例では，単純に対象企業と被害企業の売上高の比率で補正を行ったが、その他に従業員数、事業の種類等様々な方法で補正を行うことが可能である。
（５−２）第３の実施の形態
本発明を実施するための第３の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【０１７１】
図１５を参照すると、本発明の第３の実施の形態は、対象企業２００と、サービス提供企業３００とを備えている。
【０１７２】
そして、対象企業２００は、セキュリティ状況入力ＵＩ２１０と、結果出力ＵＩ２２０とを備えており、また、サービス提供企業３００は、セキュリティ状況入力部９５０と、対象企業データ生成部９６０と、セキュリティ被害予測システム１００と、被害予測配布部９８０と、セキュリティアウトソーシング部門３１０とを備えている。
【０１７３】
なお、図１５では省略しているが、サービス提供企業３００には、第１の実施の形態１及び第２の実施の形態に設けられていたニュース収集部９２０と、ニュースデータベース９３０と、企業情報データベース９４０とを備えているものとする。
【０１７４】
なおＷＷＷ９１０は、インターネット上にある、もしくは別の企業や組織が持っているものとする。また、ニュース収集部９２０と、ニュースデータベース９３０と、企業情報データベース９４０は、サービス提供企業３００とは別のニュースデータベース収集企業や組織が別途保持していても構わない。
【０１７５】
対象企業２００とサービス提供企業３００は、ネットワークを通じて相互に接続されている。また、セキュリティ状況入力ＵＩ２１０と結果出力ＵＩ２２０は、対象企業２００にあっても良いし、サービス提供企業３００の中にサーバとして存在し、対象企業２００の中のブラウザ等のインタフェースを通じて該サーバと接続されていても構わない。
【０１７６】
次に、図１５を用いて、本発明の第３の実施の形態の動作について説明する。
【０１７７】
第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同じであるセキュリティ被害予測システム１００と、セキュリティ状況入力部９５０と、対象企業データ生成部９６０の動作の説明は省略する。また、被害企業データベース１２０を作成する手順についても省略する。
【０１７８】
まず、対象企業２００のユーザは、セキュリティ状況入力ＵＩ２１０を用いてセキュリティ状況及び企業名を入力する。セキュリティ状況入力ＵＩは、ネットワークを通じてサービス提供企業３００のセキュリティ状況入力部９５０にセキュリティ状況と企業名を渡す。
【０１７９】
次に、セキュリティ被害予測システム１００が出力する被害企業データと、対象企業データとを被害予測配布部９８０が受け取り、サービス提供企業３００のセキュリティアウトソーシング部門３１０に渡す。
【０１８０】
そして、セキュリティアウトソーシング部門３１０は、対象企業データ及び被害企業データを参照し、必要ならば被害予測を修正した上で、対象企業に対してセキュリティ対策を行なう際の費用見積もりを行い、修正した被害企業データ及びセキュリティ対策費用を結果出力ＵＩ２２０に送る。
【０１８１】
このように、実際に発生した被害情報から、被害予測を行いたい対象企業のセキュリティ状況及び企業情報に類似した被害を検索した上で、該対象企業が同じインシデントにあった場合に想定される被害予測及び該被害に遭わないようにするための対策費用を、対象企業に出力することができる。
【０１８２】
これにより、第３の実施の形態では、被害予測を行いたい対象企業のセキュリティ対策の責任者が、経営者からセキュリティ対策費用を獲得しやすくなる被害予測データを得ることができる。
（５−３）第４の実施の形態
本発明を実施するための第４の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【０１８３】
図１６を参照すると、本発明の第４の実施の形態では、対象企業２００と、サービス提供企業３００と、保険会社群４００と、アウトソーシング会社群５００とを備えている。
【０１８４】
対象企業２００は、セキュリティ状況入力ＵＩ２１０と、結果出力ＵＩ２２０とを備えている。
【０１８５】
サービス提供企業３００は、セキュリティ状況入力部９５０と、対象企業データ生成部９６０と、セキュリティ被害予測システム１００と、被害予測配布部９８０と、被害予測収集部９９０とを備えている。
【０１８６】
保険会社群４００は、１社以上の保険会社４１０を備えると共に、アウトソーシング会社群５００は、１社以上のセキュリティアウトソーシング会社５１０を備えている。
【０１８７】
なお、図１６では省略しているが、サービス提供企業３００には、第１の実施の形態及び第２の実施の形態にあるニュース収集部９２０と、ニュースデータベース９３０と、企業情報データベース９４０を備えているものとする。
【０１８８】
また、ＷＷＷ９１０は、インターネット上にある、もしくは別の企業や組織が持っているものとする。また、ニュース収集部９２０と、ニュースデータベース９３０と、企業情報データベース９４０は、サービス提供企業３００とは別のニュースデータベース収集企業や組織が別途保持していても構わない。
【０１８９】
そして、対象企業２００とサービス提供企業３００、サービス提供企業３００と保険会社４１０、サービス提供企業３００とセキュリティアウトソーシング会社５１０は、ネットワークを通じて相互に接続されている。
【０１９０】
また、セキュリティ状況入力ＵＩ２１０と結果出力ＵＩ２２０は、対象企業２００にあっても良いし、サービス提供企業３００の中にサーバとして存在し、対象企業２００の中のブラウザ等のインタフェースを通じて該サーバと接続されていても構わない。
【０１９１】
次に、図１６を用いて，本発明の第４の実施の形態の動作について説明する。
【０１９２】
第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同じであるセキュリティ被害予測システム１００と、セキュリティ状況入力部９５０と、対象企業データ生成部９６０の動作の説明は省略する。また、被害企業データベース１２０を作成する手順についても省略する。また、対象企業２００に関する動作は、本発明の第３の実施の形態と同じであるため省略する。
【０１９３】
セキュリティ被害予測システム１００が出力する被害企業データと、対象企業データを被害予測配布部９８０が受け取り、該データを各保険会社４１０及び各セキュリティアウトソーシング会社５１０に送る。
【０１９４】
保険会社４１０は、対象企業データ及び被害企業データを参照し、対象企業に対してセキュリティ被害を保障する保険の見積もりを行い、被害予測収集手段９９０に送る。
【０１９５】
一方、セキュリティアウトソーシング会社５１０は、第３の実施の形態のセキュリティアウトソーシング部門３１０と同様に、対象企業に対してセキュリティ対策を行なう際の費用見積もりを行い、被害予測収集部９９０に送る。
【０１９６】
被害予測収集部９９０は、集まった保険見積もりの中から最も安い見積もりと、セキュリティ対策見積もりから最も安い見積もりとを選択し、対象企業２００の結果出力ＵＩ２２０に送る。
【０１９７】
また、被害予測収集部９９０では、それぞれの見積もりの中から最も安い見積もりを選択するが、これに限定されるものではない。
【０１９８】
具体的には例えば、最も早く見積もりが届いたものを選択して結果出力ＵＩ２２０に送ったり、全ての見積もりを金額順にソートして、結果出力ＵＩ２２０に送ったり、対象企業と関連の深い保険会社やアウトソーシング会社を選択して結果出力ＵＩ２２０に送っても良い。
【０１９９】
このように、実際に発生した被害情報から、被害予測を行いたい対象企業のセキュリティ状況及び企業情報に類似した被害を検索した上で、該対象企業が同じインシデントにあった場合に想定される被害予測及び該被害に遭った場合を想定した保険費用および該被害に遭わないようにするための対策費用を対象企業に出力することができる。
【０２００】
これにより、第４の実施の形態では、被害予測を行いたい対象企業のセキュリティ対策の責任者が、経営者からセキュリティ対策費用を獲得しやすくなる被害予測データを得ることができる。
【産業上の利用可能性】
【０２０１】
本発明によれば、インターネット等のネットワークに接続している企業や組織全てにおいて、外部からの攻撃等のインシデント被害を予測し、対策を講じるための費用捻出に利用することが考えられる。また、保険会社やセキュリティアウトソーシング会社においては、事業の機会拡大に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【０２０２】
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の対象企業データを示す一例である。
【図３】本発明の被害企業データ抽出部の動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明のセキュリティニュース記事の一例である。
【図５】本発明の被害企業データ抽出部の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の被害企業データを示す一例である。
【図７】本発明のセキュリティニュース記事の一例である。
【図８】本発明の被害企業データを示す一例である。
【図９】本発明の被害企業データを示す一例である。
【図１０】本発明の第１の実施の形態における類似データ検索部の動作を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の被害企業データを示す一例である。
【図１２】本発明の第１の実施の形態における類似検索のクライテリアを示す一例である。
【図１３】本発明の第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の被害企業データを示す一例である。
【図１５】本発明の第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第４の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０２０３】
１００  セキュリティ被害予測システム
１１０  被害企業データ抽出部
１２０  被害企業データベース
１３０  類似データ検索部
１４０  被害予測補正部
２００  対象企業
２１０  セキュリティ状況入力ＵＩ
２２０  結果出力ＵＩ
３００  サービス提供企業
３１０  セキュリティアウトソーシング部門
４００  保険会社群
４１０  保険会社
５００  セキュリティアウトソーシング会社群
５１０  セキュリティアウトソーシング会社
９１０  ＷＷＷ
９２０  ニュース収集部
９３０  ニュースデータベース
９４０  企業情報データベース
９５０  セキュリティ状況入力部
９６０  対象企業データ生成部
９７０  出力部
９８０  被害予測配布部
９９０  被害予測収集部
【図１】
2008140313.tif 000004
【図２】
2008140313.tif 000005
【図３】
2008140313.tif 000006
【図４】
2008140313.tif 000007
【図５】
2008140313.tif 000008
【図６】
2008140313.tif 000009
【図７】
2008140313.tif 000010
【図８】
2008140313.tif 000011
【図９】
2008140313.tif 000012
【図１０】
2008140313.tif 000013
【図１１】
2008140313.tif 000014
【図１２】
2008140313.tif 000015
【図１３】
2008140313.tif 000016
【図１４】
2008140313.tif 000017
【図１５】
2008140313.tif 000018
【図１６】
2008140313.tif 000019