(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数台のホストの各々に対応するログを含むホストログセットに基づいて、前記複数台のホスト同士のリンク関係を示す情報を作成して、ホスト関係図を生成させる工程と、
前記複数台のホストのうち異常状態の発生した少なくとも１つのホストを前記ホスト関係図にマークする工程と、
前記複数台のホストの各々のリスク値を計算する工程と、
前記複数台のホストのうち前記異常状態の発生していないホストに対応する前記リスク値が第１の閾値より大きいかを判断して、前記リスク値が前記第１の閾値より大きいホストを高リスクのホストとする工程と、
前記ホスト関係図における前記複数台のホスト同士の前記リンク関係に基づいて、前記高リスクのホストと前記異常状態の発生した前記少なくとも１つのホストとの間から少なくとも１つのホスト攻撃経路を捜す工程と、
を備え、
前記異常状態の発生した前記少なくとも１つのホストを前記ホスト関係図にマークする工程は、
前記ホストログセットに基づいて、前記複数台のホストの各々のファイル関係図を示す情報を作成し、前記ファイル関係図が、対応するホストにおける複数のファイルの間のファイルリンク関係を含み、且つ前記複数のファイルの各々がハッシュ値に対応する工程と、
前記ハッシュ値によって、前記ハッシュ値に対応するファイルが悪意データを有するかを判断する工程と、
を含む、
攻撃経路の検出方法。
【請求項２】
前記異常状態の発生した前記少なくとも１つのホストを前記ホスト関係図にマークする工程において、
リンク異常検出モデルによって前記複数台のホストの各々の通信量にリンク異常が発生したかを判断して、前記リンク異常の発生したホストを前記異常状態の発生した前記少なくとも１つのホストとする工程を更に含む、
請求項１に記載の攻撃経路の検出方法。
【請求項３】
複数台のトレーニングホストの複数のトレーニング通信量データを含むトレーニング通信量データセットを入力し、且つ前記複数のトレーニング通信量データの各々がそれぞれマーク結果に対応し、前記マーク結果が前記複数台のトレーニングホストの各々の通信量に異常が発生したかを表す工程と、
前記複数のトレーニング通信量データ及び前記複数のトレーニング通信量データの各々に対応する前記マーク結果をトレーニングして、前記リンク異常検出モデルを生成させる工程と、
を更に備える、
請求項２に記載の攻撃経路の検出方法。
【請求項４】
前記異常状態の発生した前記少なくとも１つのホストを前記ホスト関係図にマークする工程において、
前記悪意データを有しないファイルを正常ファイルとマークし、且つ前記悪意データを有するファイルを悪意ファイルとマークする工程と、
前記悪意ファイルを有するホストを前記異常状態の発生した前記少なくとも１つのホストとする工程、
を含む、
請求項２に記載の攻撃経路の検出方法。
【請求項５】
前記正常ファイルの感染確率値を計算する工程と、
前記ファイル関係図において、前記正常ファイルの前記感染確率値が第２の閾値より大きいかを判断する工程と、
前記ファイル関係図において、前記感染確率値が前記第２の閾値より大きい前記正常ファイルと前記悪意ファイルとの間から少なくとも１つのファイル攻撃経路を捜す工程と、
を更に備える、
請求項４に記載の攻撃経路の検出方法。
【請求項６】
前記複数台のホストの各々の前記リスク値を計算する工程において、
順次に前記異常状態の発生していない前記ホストを選択して被選択ホストとする工程と、
前記被選択ホストの第１のリスク指標及び第２のリスク指標に基づいて、対応する前記リスク値を計算し、前記第１のリスク指標は、前記被選択ホストが他のホストにより感染する確率を表し、且つ前記第２のリスク指標は、前記被選択ホストが自身で感染する確率を表す工程と、
を含む、
請求項１〜５の何れか１項に記載の攻撃経路の検出方法。
【請求項７】
前記複数台のホスト同士の前記リンク関係に基づいて、前記リンク異常の発生した前記ホストがソース端末ホストを有するかを判断する工程と、
前記リンク異常の発生した前記ホストが前記ソース端末ホストを有する場合、前記ソース端末ホストを前記高リスクのホストとする工程と、
を更に備える、
請求項２に記載の攻撃経路の検出方法。
【請求項８】
前記ホスト攻撃経路は、前記リンク異常の発生した前記ホスト、前記悪意ファイルを有する前記ホスト及び前記高リスクのホストを含む、
請求項４に記載の攻撃経路の検出方法。
【請求項９】
複数台のホストの各々に対応するログを含むホストログセットを記憶するための記憶装置と、
前記記憶装置に電気的に接続されるプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、
前記ホストログセットに基づいて、前記複数台のホスト同士のリンク関係を示す情報を作成して、ホスト関係図を生成させるためのホスト関連付け要素と、
前記ホスト関連付け要素に電気的に接続され、前記複数台のホストのうち異常状態の発生した少なくとも１つのホストを前記ホスト関係図にマークするための異常フラグ要素と、
前記異常フラグ要素に電気的に接続され、前記複数台のホストの各々のリスク値を計算し、前記複数台のホストのうち前記異常状態の発生していないホストに対応する前記リスク値が第１の閾値より大きいかを判断して、前記リスク値が前記第１の閾値より大きいホストを高リスクのホストとするためのホスト計算要素と、を含み、
前記ホスト計算要素は、前記ホスト関係図における前記複数台のホスト同士の前記リンク関係に基づいて、前記高リスクのホストと前記異常状態の発生した前記少なくとも１つのホストとの間から少なくとも１つのホスト攻撃経路を捜し、
前記異常フラグ要素は、
前記ホストログセットに基づいて、前記複数台のホストの各々のファイル関係図を示す情報を作成するように構成されており、前記ファイル関係図が、前記複数台のホストの各々に対応する複数のファイルの間のファイルリンク関係を含み、且つ前記複数のファイルの各々が、ハッシュ値に対応するファイルが悪意データを有するかを判断するために用いられるように前記ハッシュ値に対応するファイル関連付け要素、
を含む、
攻撃経路の検出システム。
【請求項１０】
前記異常フラグ要素は、リンク異常検出モデルによって前記複数台のホストの各々の通信量にリンク異常が発生したかを判断して、前記リンク異常の発生したホストを前記異常状態の発生した前記少なくとも１つのホストとする、
請求項９に記載の攻撃経路の検出システム。
【請求項１１】
前記異常フラグ要素は、
複数台のトレーニングホストの複数のトレーニング通信量データを含むトレーニング通信量データセットを入力するように構成されており、且つ前記複数のトレーニング通信量データの各々がそれぞれマーク結果に対応し、前記マーク結果が前記複数台のトレーニングホストの各々の通信量に異常が発生したかを表し、
前記複数のトレーニング通信量データ及び前記複数のトレーニング通信量データの各々に対応する前記マーク結果をトレーニングして、前記リンク異常検出モデルを生成させるように構成されている、
請求項１０に記載の攻撃経路の検出システム。
【請求項１２】
前記異常フラグ要素は、
前記ファイル関連付け要素に電気的に接続され、前記ハッシュ値によって、前記対応するファイルが前記悪意データを有するかを判断し、前記悪意データを有しないファイルを正常ファイルとマークし、前記悪意データを有するファイルを悪意ファイルとマークし、且つ前記悪意ファイルを有するホストを前記異常状態の発生した前記少なくとも１つのホストとする悪意ファイル判断要素、
を含む、
請求項１０に記載の攻撃経路の検出システム。
【請求項１３】
前記異常フラグ要素は、
前記悪意ファイル判断要素に電気的に接続され、前記正常ファイルの感染確率値を計算し、前記ファイル関係図において、前記正常ファイルの前記感染確率値が第２の閾値より大きいかを判断し、且つ、前記ファイル関係図において、前記感染確率値が前記第２の閾値より大きい前記正常ファイルと前記悪意ファイルとの間から少なくとも１つのファイル攻撃経路を捜すためのファイル計算要素を更に含む、
請求項１２に記載の攻撃経路の検出システム。
【請求項１４】
前記ホスト計算要素は、
順次に前記異常状態の発生していない前記ホストを選択して被選択ホストとし、且つ
前記被選択ホストの第１のリスク指標及び第２のリスク指標に基づいて、対応する前記リスク値を計算するように構成されており、前記第１のリスク指標は、前記被選択ホストが他のホストにより感染する確率を表し、且つ前記第２のリスク指標は、前記被選択ホストが自身で感染する確率を表す、
請求項９〜１３の何れか１項に記載の攻撃経路の検出システム。
【請求項１５】
前記ホスト計算要素は、
前記複数台のホスト同士の前記リンク関係に基づいて、前記リンク異常の発生した前記ホストがソース端末ホストを有するかを判断し、前記リンク異常の発生した前記ホストが前記ソース端末ホストを有する場合、前記ソース端末ホストを前記高リスクのホストとする、
請求項１０に記載の攻撃経路の検出システム。
【請求項１６】
前記ホスト攻撃経路は、前記リンク異常の発生した前記ホスト、前記悪意ファイルを有する前記ホスト及び前記高リスクのホストを含む、
請求項１２に記載の攻撃経路の検出システム。
【請求項１７】
少なくとも１つの指令プログラムを含み、プロセッサによって前記少なくとも１つの指令プログラムを実行して、攻撃経路の検出方法を実行する非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
複数台のホストの各々に対応するログを含むホストログセットに基づいて、前記複数台のホスト同士のリンク関係を示す情報を作成して、ホスト関係図を生成させる工程と、
前記複数台のホストのうち異常状態の発生した少なくとも１つのホストを前記ホスト関係図にマークし、前記複数台のホストの各々のリスク値を計算する工程と、
前記複数台のホストのうち前記異常状態の発生していないホストに対応する前記リスク値が第１の閾値より大きいかを判断して、前記リスク値が前記第１の閾値より大きいホストを高リスクのホストとする工程と、
前記ホスト関係図における前記複数台のホスト同士の前記リンク関係に基づいて、前記高リスクのホストと前記異常状態の発生した前記少なくとも１つのホストとの間から少なくとも１つの攻撃経路を捜す工程と、
を備え、
前記異常状態の発生した前記少なくとも１つのホストを前記ホスト関係図にマークする工程は、
前記ホストログセットに基づいて、前記複数台のホストの各々のファイル関係図を示す情報を作成し、前記ファイル関係図が、対応するホストにおける複数のファイルの間のファイルリンク関係を含み、且つ前記複数のファイルの各々がハッシュ値に対応する工程と、
前記ハッシュ値によって、前記ハッシュ値に対応するファイルが悪意データを有するかを判断する工程と、
を含む、
非一時的な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】
本開示内容は、情報セキュリティ方法及びシステムに関し、特に、攻撃経路の検出方法、攻撃経路の検出システム及び非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
持続的標的型攻撃（Ａｄｖａｎｃｅｄ  ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ  ｔｈｒｅａｔ；ＡＰＴ）とは、コンピュータに秘匿して継続的に侵入する過程であり、ＡＰＴ攻撃のイニシエータが一般的に特定の主体に対する継続的で効果的な能力や意図を有し、ハッカーが企業の内部ネットワークに入って十分な権限を取得すると、内部に拡散して、企業の社内ネットワークに持続的に攻撃してデータを窃取する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、通常のウィルス対策ソフトでは、内部に拡散する場合の攻撃経路を検出できないため、内部に拡散する感染範囲を効果的に追跡することも困難である。これにより、如何に内部に拡散する場合の攻撃経路を自動的に検出して、管理者の追跡時間を低減するかは、本分野で解決されようとする問題である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示内容の第１の態様は、複数台のホストの各々に対応するログを含むホストログセットに基づいて、複数台のホスト同士のリンク関係を示す情報を作成して、ホスト関係図を生成させる工程と、複数台のホストのうち異常状態の発生した少なくとも１つのホストをホスト関係図にマークし、複数台のホストの各々のリスク値を計算する工程と、複数台のホストのうち異常状態の発生していないホストに対応するリスク値が第１の閾値より大きいかを判断して、リスク値が第１の閾値より大きいホストを高リスクのホストとする工程と、ホスト関係図における複数台のホスト同士のリンク関係に基づいて、高リスクのホストと異常状態の発生した少なくとも１つのホストとの間から少なくとも１つのホスト攻撃経路を捜す工程と、を備える攻撃経路の検出方法を提供する。異常状態の発生した少なくとも１つのホストをホスト関係図にマークする工程は、ホストログセットに基づいて、複数台のホストの各々のファイル関係図を示す情報を作成する工程と、ハッシュ値によって、ハッシュ値に対応するファイルが悪意データを有するかを判断する工程と、を含む。ファイル関係図が、対応するホストにおける複数のファイルの間のファイルリンク関係を含み、且つ複数のファイルの各々がハッシュ値に対応する。
【０００５】
本開示内容の第２の態様は、複数台のホストの各々に対応するログを含むホストログセット及びトレーニング通信量（流量）データセットを記憶するための記憶装置と、記憶装置に電気的に接続されるプロセッサと、を備え、プロセッサは、ホストログセットに基づいて、複数台のホスト同士のリンク関係を示す情報を作成して、ホスト関係図を生成させるためのホスト関連付け要素と、ホスト関連付け要素に電気的に接続され、複数台のホストのうち異常状態の発生した少なくとも１つのホストをホスト関係図にマークするための異常フラグ要素と、異常フラグ要素に電気的に接続され、複数台のホストの各々のリスク値を計算し、複数台のホストのうち異常状態の発生していないホストに対応するリスク値が第１の閾値より大きいかを判断して、リスク値が第１の閾値より大きいホストを高リスクのホストとするためのホスト計算要素と、を含み、ホスト計算要素は、ホスト関係図における複数台のホスト同士のリンク関係に基づいて、高リスクのホストと異常状態の発生した少なくとも１つのホストとの間から少なくとも１つの攻撃経路を捜す攻撃経路の検出システムを提供する。異常フラグ要素は、ホストログセットに基づいて、複数台のホストの各々のファイル関係図を示す情報を作成するためのファイル関連付け要素、を含む。ファイル関係図が、複数台のホストの各々に対応する複数のファイルの間のファイルリンク関係を含み、且つ複数のファイルの各々が、ハッシュ値に対応するファイルが悪意データを有するかを判断するために用いられるようにハッシュ値に対応する。
【０００６】
本願の第３の態様は、少なくとも１つの指令プログラムを含み、プロセッサによって少なくとも１つの指令プログラムを実行して、攻撃経路の検出方法を実行する非一時のコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、複数台のホストの各々に対応するログを含むホストログセットに基づいて、複数台のホスト同士のリンク関係を示す情報を作成して、ホスト関係図を生成させる工程と、複数台のホストのうち異常状態の発生した少なくとも１つのホストをホスト関係図にマークし、複数台のホストの各々のリスク値を計算する工程と、複数台のホストのうち異常状態の発生していないホストに対応するリスク値が第１の閾値より大きいかを判断して、リスク値が第１の閾値より大きいホストを高リスクのホストとする工程と、ホスト関係図における複数台のホスト同士のリンク関係に基づいて、高リスクのホストと異常状態の発生した少なくとも１つのホストとの間から少なくとも１つの攻撃経路を捜す工程と、を備える非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。異常状態の発生した少なくとも１つのホストをホスト関係図にマークする工程は、ホストログセットに基づいて、複数台のホストの各々のファイル関係図を示す情報を作成する工程と、ハッシュ値によって、ハッシュ値に対応するファイルが悪意データを有するかを判断する工程と、を含む。ファイル関係図が、対応するホストにおける複数のファイルの間のファイルリンク関係を含み、且つ複数のファイルの各々がハッシュ値に対応する。
【発明の効果】
【０００７】
本開示の攻撃経路の検出方法、攻撃経路の検出システム及び非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、主に、従来のホスト内部のログのみによる異常検出の問題を改善し、ホスト同士のリンク関係を分析し及び異常点を検出することで、疑わしい攻撃経路を探し出し、次に、疑わしい攻撃経路を管理者に提供し、管理者の追跡時間を減少するという効果を達成する。なお、前もってＡＰＴ攻撃の開始点を検出することによって、ＡＰＴ攻撃イベントの発生確率を低下させることもできる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
下記添付図面の説明は、本発明の上記、他の目的、特徴、メリット及び実施形態をより分かりやすくするためのものである。
【図１】本願のある実施例による攻撃経路の検出システムを示す模式図である
【図２】本願のある実施例による異常フラグ要素を示す模式図である。
【図３】本願のある実施例による攻撃経路の検出方法を示すフロー図である。
【図４】本願のある実施例によるホスト関係図を示す模式図である。
【図５】本願のある実施例による工程Ｓ３２０を示す詳細なフロー図である。
【図６】本願のある実施例によるホスト関係図を示す模式図である。
【図７】本願のある実施例によるホスト関係図を示す模式図である。
【図８Ａ】本願のある実施例によるリスク値を有するホスト関係図を示す模式図である。
【図８Ｂ】図８Ａの高リスクのホストと異常状態の発生したホストを含むホスト関係図の模式図である。
【図９Ａ】本願のある実施例によるホスト関係図を示す模式図である。
【図９Ｂ】図９Ａの高リスクのホストと異常状態の発生したホストを含むホスト関係図の模式図である。
【図１０】図１０は、本願のある実施例による悪意ファイルの攻撃経路の検出を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、図面で本発明の複数の実施形態を説明するが、明らかに説明するために、数多くの実際の細部を以下の説明で併せて説明する。しかしながら、理解すべきなのは、これらの実際の細部が、本発明を制限するためのものではない。つまり、本発明の実施形態の一部において、これらの実際の細部は、必要ないものである。また、図面を簡略化するために、ある従来慣用の構造及び要素は、図面において簡単で模式的に示される。
【００１０】
本明細書では、ある要素が「接続される」又は「結合される」と呼ばれる場合、「電気的に接続される」又は「電気的に結合される」ものであってもよい。「接続」又は「結合」は、２つ又は複数の要素同士の互いの組み合わせた操作又は相互作用を表すことに用いられてもよい。また、本明細書で「第１の」、「第２の」等の用語によって異なる要素を説明するが、この用語は単に同じ技術用語で説明される要素又は操作を区別するためのものだけである。上下文で明示しない限り、この用語は、順序又は順位を特に指示又は示唆するものではなく、本発明を限定するためのものでもない。
【００１１】
図１を参照されたい。図１は、本願のある実施例による攻撃経路の検出システム１００を示す模式図である。図１に示すように、攻撃経路の検出システム１００は、記憶装置１１０と、プロセッサ１３０と、を備える。記憶装置１１０は、プロセッサ１３０に電気的に接続される。記憶装置１１０は、ホストログセットを記憶することに用いられる。プロセッサ１３０は、ホスト関連付け要素１３１、異常フラグ要素１３２及びホスト計算要素１３３を含む。異常フラグ要素１３２、ホスト関連付け要素１３１及びホスト計算要素１３３が電気的に接続される。
【００１２】
本発明の各実施例において、プロセッサ１３０は、マイクロコントローラ（ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、デジタルシグナルプロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような集積回路、専用集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ；ＡＳＩＣ）、ロジック回路又は他の類似な要素又は上記要素の組み合わせとして実施されてよい。記憶装置１１０は、メモリ、ハードディスク、フラッシュドライブ、メモリカード等で実現されてよい。
【００１３】
図２を参照されたい。図２は、本願のある実施例による異常フラグ要素を示す模式図である。異常フラグ要素１３２は、ファイル関連付け要素１３２１、悪意ファイル判断要素１３２２及びファイル計算要素１３２３を含む。悪意ファイル判断要素１３２２、ファイル関連付け要素１３２１及びファイル計算要素１３２３が電気的に接続される。
【００１４】
本願のある実施例による攻撃経路の検出方法を示すフロー図である図３を参照されたい。攻撃経路の検出方法３００は図１の攻撃経路の検出システム１００に適用されることができ、プロセッサ１３０は下記に説明する攻撃経路の検出方法３００の工程によって、複数台のホストにおける異常の有無を判断して、複数台のホスト同士のリンク関係に基づいて疑わしい攻撃経路を検出することに用いられる。
【００１５】
図１及び図３を同時に参照すると、まず、工程Ｓ３１０において、プロセッサ１３０のホスト関連付け要素１３１は、ホストログセットに基づいて、複数台のホスト同士のリンク関係を確立して、ホスト関係図を生成させる。ホストログセットは、ホストの各々の対応するログを含む。一実施例において、ホスト関連付け要素１３１は、監視ツール（例えば、Ｐｒｏｃｍｏｎ、Ｓｙｓｍｏｎ等の監視プログラム）によって複数台のホストの各々のログを収集し、次に、複数台のホストの各々の対応するログに対して所望のデータフィールド（例えば、イベント発生時間、プログラムＩＤ、プログラム経路、ソースＩＰアドレス、目的地ＩＰアドレス、目的地プログラム等）を抽出して、プログラム及びファイル或いはプログラムとプログラムとの間のリンク関係を確立することができる。例として、ＡコンピュータがリモートプログラムによってＤコンピュータにリンクされる場合、ＡコンピュータがＤコンピュータにリンクされると理解されてもよい。
【００１６】
従って、ホストの間のプログラムのリンク関係を分析することで、ホスト関係図を描くことができる。本願のある実施例によるホスト関係図を示す模式図である図４を参照されたい。図４に示すように、ホスト関係図４００はホストＡ〜Ｌを含み、ホスト関係図４００から直ちに企業の社内ネットワークにおけるホストＡ〜Ｌの間のリンク関係を見出すことができる。注意すべきなのは、ホストＡ〜Ｌの間のリンク関係が目的端末ホストとソース端末ホストとの関係以外に、リンクが発生するタイムスタンプを更に含むので、タイムスタンプによってホストＡ〜Ｌの間のリンクの先後関係が分かる。例として、ホストＤはホストＡとホストＢの目的端末ホストであり、ホストＤはホストＧとホストＨのソース端末ホストであり、ホストＥはホストＨの目的端末ホストである。
【００１７】
図３に戻ると、工程Ｓ３２０において、プロセッサ１３０の異常フラグ要素１３２は、ホスト関係図に異常状態の発生した少なくとも１つのホストをマークする。一実施例において、工程Ｓ３２０は、工程Ｓ３２１〜Ｓ３２４を更に含み、本願のある実施例による工程Ｓ３２０を示す詳細なフロー図である図５を併せて参照されたい。工程Ｓ３２１において、プロセッサ１３０の異常フラグ要素１３２は、リンク異常検出モデルによってホストの各々の通信量にリンク異常が発生したかを判断して、リンク異常の発生したホストを異常状態の発生した少なくとも１つのホストとする。
【００１８】
従って、工程Ｓ３２１を実行する前に、まず、リンク異常検出モデルを確立する必要がある。更に言えば、異常フラグ要素１３２には、複数台のトレーニングホストの複数のトレーニング通信量データを含むトレーニング通信量データセットを入力される。トレーニング通信量データの各々がそれぞれマーク結果に対応し、マーク結果の各々はトレーニングホストの各々の通信量に異常が発生したかを表す。次に、異常フラグ要素１３２は、トレーニング通信量データ及び対応するマーク結果をトレーニングデータとしてトレーニングする。一実施例において、トレーニング形態としてサポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ；ＳＶＭ）、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ；ＣＮＮ）又はＫ-近傍法（Ｋ-Ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ＫＮＮ）等の形態を採用して、分類器（Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）をトレーニングする。トレーニングされた分類器は、リンク異常検出モデルであり、且つ複数台のホストの各々の通信量に異常が発生したかを判断することに用いることができる。注意すべきなのは、トレーニング通信量データは、主に、コマンドコントロールチャネル（Ｃｏｍｍａｎｄ  ａｎｄ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｃｈａｎｎｅｌ；Ｃ&Ｃ  ｃｈａｎｎｅｌ）の通信量であり、分類器は、特にＣ&Ｃチャネルで伝送されるパケットのペイロード（ｐａｙｌｏａｄ）に対してリンク異常判断を行う。
【００１９】
他の実施例において、リンク異常検出モデルは、外部のプロセッサによってトレーニングされた後で、記憶装置１１０に記憶されてもよいが、本開示はこれに限定されない。工程Ｓ３２１を実行する必要がある場合、異常フラグ要素１３２は、記憶装置１１０からリンク異常検出モデルを取得して、ホストの各々の通信量にリンク異常が発生するかを判断する。
【００２０】
従って、異常フラグ要素１３２がリンク異常の発生したホストを判断した後で、リンク異常の発生したホストを異常状態の発生したホストとして、ホスト関係図に異常状態の発生した少なくとも１つのホストをマークする。本願のある実施例によるホスト関係図を示す模式図である図６を参照されたい。図４に示す実施例に続いて、異常フラグ要素１３２は、リンク異常検出モデルによってホストＡ〜Ｌにリンク異常の状況が発生するかを判断し、リンク異常の状況の発生したホストがある場合、リンク異常のホストに対してホスト関係図においてリンク異常フラグをマークする。例として、図６に示すように、異常フラグ要素１３２は、ホストＤにリンク異常の状況が発生したと判断すると、ホストＤの位置にリンク異常フラグＭ１をマークし、つまりホストＤがリンク異常の発生したホストであり、且つリンク異常の発生したホストＤを異常状態の発生したホストとする。
【００２１】
図５に戻ってまた図２を同時に参照すると、工程Ｓ３２２において、異常フラグ要素１３２のファイル関連付け要素１３２１は、ホストログセットに基づいてホストの各々のファイル関係図を確立する。ファイル関係図の各々は対応するホストにおける複数のファイルの間の関係を含み、且つファイルの各々がハッシュ値（Ｈａｓｈ  Ｖａｌｕｅ）に対応する。本実施例において、ホストログセットは、複数台のホストの各々内のプログラムとファイル或いはファイル同士の関係を含み、またファイルの各々がハッシュ値に対応する。例として、使用者は、ウィンドウズエクスプローラ（Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒ）（「ウィンドウズ」は、登録商標）によってテキストファイル（ｔｅｘｔ  ｆｉｌｅ）を開くことができ、つまりプログラムがファイルにリンクされる。別の状況において、使用者は、ウィンドウズエクスプローラによってブラウザプログラム（Ｗｅｂ  ｂｒｏｗｓｅｒ）を作成することもでき、つまりプログラムがプログラムにリンクされる。そのため、ホストログの記録した内容に基づいて、ファイル関係図を生成させることができる。ファイルの各々の対応するハッシュ値の生成について、プロセッサ１３０は、ハッシュ演算アルゴリズムによってファイルの各々を対応するハッシュ値に変換し、且つ他の形態によってハッシュ値を生成させてもよいが、本開示はこれに限定されない。
【００２２】
次に、工程Ｓ３２３において、異常フラグ要素１３２の悪意ファイル判断要素１３２２は、それぞれハッシュ値の各々によって対応するファイルに悪意データを有するかを判断し、悪意データを有しないファイルを正常ファイルとマークし、且つ悪意データを有するファイルを悪意ファイルとマークし、且つ工程Ｓ３２４において、悪意ファイルを有するホストを異常状態の発生した少なくとも１つのホストとする。本願のある実施例によるホスト関係図を示す模式図である図７を参照されたい。図６に示す実施例に続いて、悪意ファイル判断要素１３２２は、ハッシュ値によってホストの各々（ホストＡ〜Ｌ）の内部に悪意データのファイルを有するかを判断し、内部のファイルに悪意データを有するホストがある場合、悪意ファイルを有するホストに対して、ホスト関係図において異常イベントマークをマークする。例として、図７に示すように、悪意ファイル判断要素１３２２は、ホストＬに悪意ファイルを有すると判断すると、ホストＬの位置に異常イベントマークＭ２をマークし、つまりホストＬに悪意ファイルを有し、且つ悪意ファイルを有するホストＬを異常状態の発生したホストとする。
【００２３】
注意すべきなのは、工程Ｓ３２１の操作と工程Ｓ３２２〜Ｓ３２４の操作との間に先後関係はなく、工程Ｓ３２１の操作を実行してから工程Ｓ３２２〜Ｓ３２４の操作を実行し、或いは工程Ｓ３２２〜Ｓ３２４の操作を実行してから工程Ｓ３２１の操作を実行してもよいが、本開示はこれに限定されない。
【００２４】
図３に戻ると、上記の操作を経過した（つまり、工程Ｓ３２０を実行した）後で、ホスト関係図に異常状態の発生したホスト（ホストＤ及びホストＬ）が既にマークされる。次に、工程Ｓ３３０において、ホスト計算要素１３３は、ホストの各々の対応するリスク値を計算する。更に言えば、ホスト計算要素１３３は、異常状態の発生したホストの対応するリスク値を異常リスク値と設定する。図８Ａを同時に参照すると、例として、ホスト計算要素１３３は、リンク異常の発生したホストＤの対応するリスク値及び悪意ファイルを有するホストＬの対応するリスク値を異常リスク値と設定する。本実施例において、異常リスク値は１であってよく、つまりホスト計算要素１３３は、異常状態の発生したホストの感染される確率が１であると判断する。
【００２５】
また、ホスト計算要素１３３は、更に、ホスト関係図におけるホストの各々の間のリンク関係に基づいてリンク異常の発生したホストがソース端末ホストを有するかを判断し、ソース端末ホストを有する場合、ソース端末ホストを高リスクのホストとする。高リスクのホストは、このホストの感染される確率が高いことを表す。図８Ａを同時に参照すると、例として、ホスト計算要素１３３は、ホストＤ及びホストＬの対応するリスク値を１と設定した後で、更に、リンク異常の発生したホストＤがそれぞれホストＡとホストＢであるソース端末ホストを有すると判断する。次に、ホスト計算要素１３３は、ホストＡとホストＢを高リスクのホストとする。本実施例において、ホスト計算要素１３３は、ホストＡとホストＢのリスク値を１と設定する。
【００２６】
異常状態の発生していないホストに対して、ホスト計算要素１３３は、異常状態の発生していないホストの中の１つを順次に選択して被選択ホストとし、次に、被選択ホストの第１のリスク指標及び第２のリスク指標に基づいて対応するリスク値を計算する。本実施例において、第１のリスク指標は被選択ホストの他のホストにより感染される確率を表し、第２のリスク指標は被選択ホストが自身で感染する確率を表す。図８Ａを同時に参照すると、例として、ホスト計算要素１３３は、ベイズネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）によってそれぞれ異常状態の発生していないホストＣ、Ｅ〜Ｋの対応するリスク値を計算する。第１のリスク指標はベイズネットワークにおける接触感染率（Ｃｏｎｔａｃｔ  ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ  ｒａｔｅ）を表し、第２のリスク指標はベイズネットワークにおける内因性感染率（Ｉｎｓｔｒｉｎｓｉｃ  ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ  ｒａｔｅ）を表す。この実施例において、接触感染率が０．９と設定され、内因性感染率が０．０００１と設定され、ホストＧのリスク値がホストＤのリスク値によって推測され、ホストＧの条件確率が表１に示すようなものであるため、ホストＧの感染される確率は０．９である。
【００２７】
【表１】
0006859412.tif 000002
【００２８】
上記実施例に続いて、ホストＨのリスク値はホストＤ及びホストＥのリスク値によって推測され、ホストＨの条件確率が表２に示すようなものであるため、ホストＨの感染される確率は０．８５である。この状況で、ホストＥに異常の状況が検出されず且つホストＥがホストＤにリンクされていなく、ホストＤにより感染される条件はないため、ホストＥのリスク値を０と仮定する。
【００２９】
【表２】
0006859412.tif 000003
【００３０】
上記実施例に続いて、ホストＦのリスク値はホストＣのリスク値によって推測され、ホストＦの条件確率が表３に示すようなものであるため、ホストＦの感染される確率は０．０００１である。この状況で、ホストＣに異常の状況が検出されず且つホストＣがホストＤにリンクされていなく、ホストＤにより感染される条件はないため、ホストＣのリスク値を０と仮定する。
【００３１】
【表３】
0006859412.tif 000004
【００３２】
上記実施例に続いて、ホストＪのリスク値はホストＦ、ホストＧ及びホストＨのリスク値によって推測され、ホストＪの条件確率が表４に示すようなものであるため、ホストＪの感染される確率は０．８４６である。ホストＩ、Ｋのリスク値の計算方法は上記と同様であるので、ここで繰り返して説明しない。これにより、ホストＩのリスク値は０．０００１９であり、ホストＫのリスク値は０．７１９である。図８Ａに、それぞれホストＡ〜Ｌの対応するリスク値を示す。
【００３３】
【表４】
0006859412.tif 000005
【００３４】
図３に戻ると、ホストの各々の対応するリスク値を計算（工程Ｓ３３０）した後で、ホスト計算要素１３３は、次に、異常状態の発生していないホストにおいて、対応するリスク値が第１の閾値より大きいかを判断して、リスク値が第１の閾値より大きいホストを高リスクのホストとする（工程Ｓ３４０）。この実施例において、第１の閾値を０．７５と仮定し、ホスト計算要素１３３は、異常状態の発生していないホストＣ、Ｅ〜Ｋにおいて、ホストＧ、Ｈ、Ｊのリスク値が第１の閾値より大きいと判断して、ホストＧ、Ｈ、Ｊを高リスクのホストとする。
【００３５】
そして、図８Ｂ及び図３を参照されたい。図８Ｂは、図８Ａの高リスクのホストと異常状態の発生したホストを含むホスト関係図の模式図である。高リスクのホストはホストＡ、Ｂ、Ｇ、Ｈ、Ｊであり、異常状態の発生したホストはホストＤ、Ｌである。工程Ｓ３４０の後で、ホスト計算要素１３３は、更に、ホスト関係図におけるホスト同士のリンク関係に基づいて、高リスクのホストと異常状態の発生したホストの間から少なくとも１つのホスト攻撃経路を捜す（工程Ｓ３５０）。この実施例において、深さ優先探索演算法（Ｄｅｐｔｈ  Ｆｉｒｓｔ  Ｓｅａｒｃｈ；ＤＦＳ）によってホスト攻撃経路を探し出してよいが、本開示はこれに限定されない。
【００３６】
そのため、ホスト計算要素１３３は、図８ＢにおけるホストＡ、Ｂ、Ｄ、Ｇ、Ｈ、Ｊ、Ｌの間のリンク関係に基づいて、４本のホスト攻撃経路を探し出す。１番目のホスト攻撃経路はホストＡ→ホストＤ→ホストＧ→ホストＪ→ホストＬである。２番目のホスト攻撃経路はホストＡ→ホストＤ→ホストＨ→ホストＪ→ホストＬである。３番目のホスト攻撃経路はホストＢ→ホストＤ→ホストＧ→ホストＪ→ホストＬである。４番目のホスト攻撃経路はホストＢ→ホストＤ→ホストＨ→ホストＪ→ホストＬである。
【００３７】
別の実施例において、本願のある実施例によるホスト関係図を示す模式図である図９Ａを参照されたい。この状況で、プロセッサ１３０は、ホストＬのみがリンク異常の発生したホストであることを判断し、且つ他のホストからは悪意ファイルが見付けられていない。プロセッサ１３０は、ホストＬを異常状態の発生したホストとして、ホストＬの位置に異常イベントマークＭ３をマークする。次に、上記ホスト計算要素１３３は、リンク異常の発生したホストがソース端末ホストを有するかを捜す方法に基づいて、ホストＬのソース端末ホストがホストＪであると判断して（高リスクのホストとする）、ホストＪのリスク値を１と設定する。上記ホスト計算要素１３３は、異常状態の発生していないホストＡ〜Ｉ、Ｋから高リスクのホストを捜す方法に基づいて、ホストＫのリスク値が０．９であり且つ他のホストＡ〜Ｉのリスク値が０であると計算して、更に、高リスクのホストがホストＫであると判断する。図９Ａに、それぞれホストＡ〜Ｌの対応するリスク値を示す。
【００３８】
また、図９Ａの高リスクのホストと異常状態の発生したホストを含むホスト関係図の模式図である図９Ｂを参照されたい。ホスト計算要素１３３は、図９ＢにおけるホストＪ、Ｋ、Ｌの間のリンク関係に基づいて、２本のホスト攻撃経路を探し出す。１番目のホスト攻撃経路はホストＪ→ホストＫである。２番目の攻撃経路はホストＪ→ホストＬである。
【００３９】
プロセッサ１３０は、複数台のホスト同士の疑わしい攻撃経路を検出する以外、複数台のホストの各々における悪意ファイルの攻撃経路を検出することもできる。本願のある実施例による悪意ファイルの攻撃経路の検出を示すフロー図である図１０を参照されたい。図１０に示すように、上記工程Ｓ３２４の操作に続いて、更に、異常フラグ要素１３２のファイル計算要素１３２３が正常ファイルの各々の感染確率値を計算する工程Ｓ３２５を実行する。一実施例において、ファイル計算要素１３２３は、ベイズネットワーク（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）によって正常ファイルの各々の感染確率値を計算する。ファイル計算要素１３２３が正常ファイルの感染確率値を計算する操作形態については、上記ホスト計算要素１３３が異常状態の発生していないホストのリスク値を計算する操作形態に類似しているので、ここで繰り返して説明しない。
【００４０】
次に、工程Ｓ３２６において、ファイル計算要素１３２３はホストの各々のファイル関係図において、正常ファイルの各々の感染確率値が第２の閾値より大きいかを判断する。この実施例において、第２の閾値が０．８と設定されてよく、且つこの工程の操作形態が工程Ｓ３４０に類似しているので、ここで繰り返して説明しない。
【００４１】
次に、工程Ｓ３２７において、ファイル計算要素１３２３はホストの各々のファイル関係図において、感染確率値が第２の閾値より高い少なくとも１つの正常ファイル及び少なくとも１つの悪意ファイルの間から少なくとも１つのファイル攻撃経路を捜す。この実施例において、深さ優先探索演算法（Ｄｅｐｔｈ  Ｆｉｒｓｔ  Ｓｅａｒｃｈ；ＤＦＳ）によってファイル攻撃経路を探し出すことができるが、本開示はこれに限定されなく、この工程の操作形態が工程Ｓ３５０に類似しているので、ここで繰り返して説明しない。
【００４２】
上記本願の実施形態から分かるように、本開示内容は、主に、従来のホスト内部のログのみによる異常検出の問題を改善し、ホスト同士のリンク関係を分析し及び異常点を検出することで、疑わしい攻撃経路を探し出し、次に、疑わしい攻撃経路を管理者に提供し、管理者の追跡時間を減少するという効果を達成する。なお、前もってＡＰＴ攻撃の開始点を検出することによって、ＡＰＴ攻撃イベントの発生確率を低下させることもできる。
【００４３】
また、上記例示は順次の模範的な工程を含むが、これらの工程は示される順序で実行されてもよいし、異なる順序で上記工程を実行することも、本開示内容の考慮範囲内にある。本開示内容の実施例の精神や範囲内で、状況に応じて増加し、代わり取って、順序を変更し、及び/又は上記工程を省略してもよい。
【００４４】
本発明では、実施形態を上記の通りに開示したが、これは本発明を限定するものではなく、当業者であれば、本発明の精神や範囲から逸脱しない限り、多様の変更や修飾を加えることができる。従って、本発明の保護範囲は、後の特許請求の範囲で指定した内容を基準とするものである。
【符号の説明】
【００４５】
１００：攻撃経路の検出システム
１１０：記憶装置
１３０：プロセッサ
１３１：ホスト関連付け要素
１３２：異常フラグ要素
１３３：ホスト計算要素
１３２１：ファイル関連付け要素
１３２２：悪意ファイル判断要素
１３２３：ファイル計算要素
Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３：マーク
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、Ｊ、Ｋ、Ｌ：ホスト
３００：攻撃経路の検出方法
Ｓ３１０〜Ｓ３５０、Ｓ３２１〜Ｓ３２７：工程
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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