IoTにおけるサイバー攻撃の最新動向とその対策
吉岡 克成
横浜国立大学
大学院環境情報研究院/先端科学高等研究院 准教授
第14回デジタル・フォレンジック・コミュニティ2017 in TOKYO(2017.12.11)

1

2016年1月〜6月の6ヶ月で横浜国大に攻撃をしてきた
マルウェア感染ＩｏＴ機器

約60万台‡‡IPアドレスによる区別

500種類以上†† WebおよびTelnetの応答による判断
デバイスはWebおよびTelnetの応答から判断しています。

2

感染機器の種別• 監視カメラ等•– IP カメラ– デジタルビデオレコーダ• ネットワーク機器– ルータ・ゲートウェイ– モデム、ブリッジ– 無線ルータ– ネットワークストレージ– セキュリティアプライアンス• 電話関連機器– VoIPゲートウェイ– IP電話– GSMルータ– アナログ電話アダプタ• インフラ– 駐車管理システム– LEDディスプレイ制御システム

デバイスはWebおよびTelnetの応答から判断しています。

•••

制御システム– ソリッドステートレコーダ– インターネット接続モジュール– センサ監視装置– ビル制御システム
家庭・個人向け– Webカメラ、ビデオレコーダ– ホームオートメーションGW– 太陽光発電管理システム– 電力需要監視システム
放送関連機器– 映像配信システム– デジタル音声レコーダ– ビデオエンコーダ/デコーダ– セットトップボックス・アンテナ
その他– ヒートポンプ– 火災報知システム– ディスク型記憶装置– 医療機器(MRI)– 指紋スキャナ

3

デバイス大量感染の元凶は…

4

Telnetとは1983年にRFC 854で規定された通信規約。
IPネットワークにおいて、遠隔地にあるサーバを端末から操作できるようにする仮想端末ソフトウェア（プログラム）、またはそれを可能にするプロトコルのことを指す。（省略）
現在では、認証も含めすべての通信を暗号化せずに平文のまま送信するというTelnetプロトコルの仕様はセキュリティ上問題とされ、Telnetによるリモートログインを受け付けているサーバは少なく、リモート通信方法としての利用は推奨できない。
https://ja.wikipedia.org/wiki/Telnet

5

しかも多くはデフォルト／弱いパスワードで[shogo@www9058up ~]$ telnet x.x.243.13
Trying x.x.243.13...
Connected to x.x.243.13.
Escape character is '^]'.
openpli.3.0.dm800s
dm800se.login: root
Password:12345

リモートログイン成功
BusyBox v1.1.2 (2007.05.09-01:19+0000) Builtin shell (ash)Enter 'help' for a list of built-in commands.
66

攻撃観測技術

7

攻撃の観測：いくつかのアプローチ• 受動（passive）型：
観測用ネットワークで攻撃が来るのをまつ– ダークネットモニタリング– ハニーポット• 能動（active）型：
インターネット上の攻撃ホスト情報・脆弱性等を自ら探索する– Web、Telnet、 FTP等へのアクセスによる機器、システムの判定
8– バックドアポート等の確認

ダークネットによる攻撃の観測
ダークネット：パソコンや機器等のエンドホストが接続されていない未使用のIPアドレス帯

ダークネットマルウェア（不正プログラム）に感染して外部に無作為に攻撃を行っているパソコン、デバイスからの攻撃の観測に有効

9

ダークネットへのTelnet攻撃の急増
パケット数70,000,000
60,000,000
50,000,000

観測される
攻撃パケットの30,000,000
約4〜5割が20,000,000
Telnet狙い
40,000,000

10,000,000

2014年からTelnetサービス（23/TCP）への攻撃が急増(OS判定によると9割がLinux系)

0

日時
情報通信研究機構NICTERにおける過去１０年間の観測結果(23/tcpのみ)

10

より詳細に攻撃を分析するためにダークネットは、大量のアドレスを広範囲に観測できる反面、攻撃の最初の通信（パケット）のみ観測可能であるため、攻撃の詳細手順やマルウェア本体を分析するには観測方法を工夫する必要がある?
ダークネット11

ハニーポットによる攻撃の観測とマルウェアの捕獲・詳細分析
脆弱な機器を模擬した囮システム（ハニーポット）により攻撃元と通信を行い、攻撃の観測・マルウェア捕獲し、詳細解析を行う
マルウェア
捕獲！

攻撃元機器
（マルウェア感染済）
攻撃者が用意したサーバ

IoT
ハニーポット
解析システム（サンドボックス）
捕獲後15分以内に動的解析！

12ハニーポットの構成
Scanning Back

Profiler

Sensor 1
Proxylog

Device Profiles

Learnt Command
Interactions

Vulnerable Services
Sensor 2

Banners

Proxy

Authentication
Command
Interaction

Internetlog

Gateway
Proxy…

ActualActualActualDevices
Devices
DeviceIoTBOX

Sensor 3
Proxy

Proxy
Handlerlog

Log

13か国・地域に設置

Front End
Front End
Responder
Front End
Responder
Responder

MalwareDownloader

Multiple CPU
Architectures
Unknown
Commands

AccessManager13

観測結果（2015）
観測期間：2015/4/1〜2015/7/31（122日）
攻撃元IPアドレス数

250,000
国内148 IPアドレスを観測に使用

200,000
150,000
100,00050,000
0

アクセス

ログイン

マルウェア
ダウンロード

約15万アドレスから不正ログインを検出し、90万回のマルウェアダウンロード試行を観測
11種類のCPUアーキテクチャ向けマルウェアを捕獲

14

2016後半に攻撃が急増（ミライマルウェアの爆発的流行）
1600000

感染機器ＩＰアドレス数/月
マルウェア
Miraiの登場

1400000

１カ月１３３万ＩＰアドレス

1200000# /MONTH

1000000
8000006000004000002000000# of accessors# of attackers

15

世界的に広がる感染• ２１８か国からの攻撃を観測• 特にアジアと南米の感染が多い

16

国別感染機器台数（IPアドレス）
ベトナム
中国
ブラジル
ＴＯＰ３で５０％超

17

攻撃の観測：いくつかのアプローチ• 受動（passive）型：
観測用ネットワークで攻撃が来るのをまつ– ダークネットモニタリング– ハニーポット• 能動（active）型：
インターネット上の攻撃ホスト情報・脆弱性等を自ら探索する– Web、Telnet、FTP等へのアクセスによる機器、システムの判定– バックドアポート等の確認
18攻撃元機器の判定

ハニーポットダークネットWeb、Telnetサービスへの接続による機器判定→IoT機器であることを確認

19

攻撃元（感染）機器のWebインターフェイスの例

20

20

100

2015.10.02
2015.10.13
2015.10.22
2015.10.31
2015.11.12
2015.11.22
2015.12.04
2015.12.15
2015.12.24
2016.01.02
2016.01.11
2016.01.21
2016.02.16
2016.02.25
2016.03.05
2016.03.14
2016.03.23
2016.04.01
2016.04.10
2016.04.19
2016.04.28
2016.05.07
2016.05.16
2016.05.25
2016.06.03
2016.06.12
2016.06.21
2016.06.30
2016.07.09
2016.07.18
2016.07.27
2016.08.06
2016.08.15

ハニーポットで観測された感染機器の種類• 10%以下の機器しか特定はできない• 72カテゴリの機器を認識• カメラ• デジタルビデオレコーダ• ルータが大部分

21日本国内 感染機器台数（日ごとにカウント）

IPアドレス/日120

2016年5月から顕著な増加傾向

80

60

40

20022

最近の国内感染機器の急増(2017年11月)
IPアドレス/日
35000

全世界

30000
25000
20000

国内も8000件/日まで増加

15000
10000

日本
5000
0

10/31/17

11/1/17

11/2/17all

11/3/17japan

11/4/17

11/5/17

11/6/17

11/7/17japan (seq=dstip)23

世界中の機器をスキャンした結果を公開しているサイトCensys (ミシガン大学)

380万件を超えるヒット(2017/11/27現在)

24

ミライ（Mirai）のその先（1）

侵入方法の多様化
25

Telnetベースのマルウェア感染の流れ
マルウェアダウンロード
サーバ

制御
サーバ

マルウェア
本体

攻撃者

3. マルウェア
本体のダウンロード

4. コマンドによる遠隔操作

2. Telnetによる環境チェック・カスタマイズ

被害者
5. 様々な攻撃

1. Telnetでの辞書攻撃による侵入26

Telnetベースのマルウェア感染の流れ
マルウェアダウンロード
サーバ

制御
サーバ

マルウェア
本体

3. マルウェア
本体のダウンロード

4. コマンドによる遠隔操作

攻撃者

2. Telnetによる環境チェック・
カスタマイズ被害者
5. 様々な攻撃

1. Telnetでの辞書攻撃による侵入
27

観測開始当初見られた辞書攻撃は6パターン
固定順序型攻撃パターン１
root/root
root/adminroot/1234
root/12345
root/123456
root/1111
root/password
root/dreambox
順序変更型攻撃パターン１
root/xc3511
root/123456
root/12345
root/root…

順序変更型攻撃パターン２
root/root
root/adminroot/12345
root/123456
admin/root…
固定順序型攻撃パターン２
guest/guest
guest/12345
admin/
root/root
root/adminroot/root/1234
root/123456
root/1111
root/password
root/dreambox
root/vizxv

固定順序攻撃パターン３
admin/admin
admin/362729
admin/m4f6h3
admin/n3wporraadmin/263297
admin/fdpm0r
admin/1234
root/1234

順序変更型攻撃パターン３
root/root
root/toor
root/adminroot/user….

28

攻撃に利用されるID/PASSWORD組の増加
20000

18000

18000組の攻撃パターン

16000

14000

12000

10000

ID/PASSWORD組の増加→攻撃対象機器の増加

累計組数

8000

6000

新規組数

4000

2000

0
1/1/16

2/1/16

3/1/16

4/1/16

5/1/16

6/1/16

uniqidcount

7/1/16

8/1/16

9/1/16

uniqidcum

10/1/16

11/1/16

12/1/16

1/1/17

2/1/17

uniqidapp
29ネットワークカメラ“のぞき見”の観測
30

ネットワークカメラ画像無断公開サイト
Insecam（ロシア）
日本はカメラ公開台数第２位(2017/8/31現在)

31

おとりカメラの映像（大学サーバ室）

32

おとりカメラの“のぞき見”
１）観測開始後、5日目にドイツから最初のアクセス（のぞき見）
２）その後多様な国からアクセス（のぞき見）が観測・最長で4分超
３）映像内のID/パスワードを利用したアクセスも検知→プログラムではなく人間が実際に映像を目視確認している
のぞき見の継続時間
0:05:00

アメリカ
0:04:00
0:03:00

ドイツ

0:02:00
オランダ

イスラエル
パレスチナ 日本
スウェーデン

0:01:00

フランス

レユニオン島0:00:00

1/24 1ロシア

1/2597

1/26
193

1/27
289

1/28
385

1/29
481

日時

33

無断でIPカメラ映像を公開する
WebサイトInsecam（ロシア）

おとりカメラの映像が掲載！

34

おとりカメラへのアクセス（Insecam掲載後）• Insecam掲載（2/9）後にアクセスが急増（数千倍のアクセス頻度、9,163ホストからアクセスを観測）• 8割以上が日本からのアクセス
認証なしIPカメラにアクセスしたホスト数
9193

10000
9000
8000

ホスト数

7000
6000

Refererにinsecamを含むホスト数8382

画像を取得したホスト数
4862

5000

認証なしIPカメラへのアクセス元国情報

フランス共和国
1%
ドイツ連邦共和国
2%

4000
3000

アメリカ合衆国
3%

2000
1000

その他
8%
オランダ王国1%0 0 0 0 0 0 2 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 2 0 10

日本
85%

Insecamへの掲載が設定不備カメラ問題を助長し、一日４０００件以上の“のぞき見”が発生

35

カメラ操作を伴う長期的のぞき見の観測• NHKとの共同調査(囮カメラを6台設置し囮カメラを監視するためのカメラも3台設置、認証有と無を用意)

36

カメラ操作を伴う長期的のぞき見部屋を隅から隅まで覗いている37

ミライ（Mirai）のその先（2）

攻撃規模の巨大化
38

Telnetベースのマルウェア感染の流れ
マルウェアダウンロード
サーバ

制御
サーバ

マルウェア
本体

攻撃者

3. マルウェア
本体のダウンロード

4. コマンドによる遠隔操作

2. Telnetによる環境チェック・カスタマイズ

被害者
5. 様々な攻撃

1. Telnetでの辞書攻撃による侵入
39

サービス妨害攻撃への加担
リソース枯渇ISPのキャッシュDNSサーバ

9a3jk.cc.zmr666.com?
elirjk.cc.zmr666.com?
pujare.cc.zmr666.com?
oiu4an.cc.zmr666.com?

応答が遅延“zmr666.com”の権威DNSサーバ

9a3jk.cc.zmr666.com?
elirjk.cc.zmr666.com?
pujare.cc.zmr666.com?
oiu4an.cc.zmr666.com?

感染機器

40

リオ五輪の時期に500Gbps規模の超大規模サービス妨害攻撃が頻発

Telnet通信の急増(感染機器の増加＝攻撃準備)

本データは米国Arbor Networks社から提供を受けたものです41
41

横浜国大で観測した感染機器のうちサービス妨害攻撃に加担していた台数

2016/8/1-8/22の観測結果

100Gbpsを超える
大規模攻撃

Arbor Networksが観測したサービス妨害攻撃の規模
本データはArbor Networks社と横浜国大の産学連携活動の成果であり、Arbor Networks ASERT Japanの分析結果です。

42

攻撃はどこまで大きくなるのか？
理論的上限値を試算• １台あたり、どのくらいの出力が出る？
（アップリンクの上限値も考慮）• 攻撃者は何台くらい同時に操れる？

43

各機器のDoS出力測定実験• 使用するマルウェア検体– IoTハニーポットにより収集した、同種のマルウェア(bashlite)でarm、mips、mipsel上にて動作する検体2組 計6種• 使用したIoT実機(実際に乗っ取り実害のある機器群)

Wi-Fi
ストレージ1

Wi-Fi
ストレージ2

ルータ

約12000円
約3000円

カメラ約40000円

約6000円

44実験結果

Mbps160

3000-10000円程度の機器でも100Mbps程度のDoSトラヒックが出せる！

140120
100

仮想環境
IPカメラ

80

ルータ
Wi-Fiストレージ1

60

Wi-Fiストレージ2
40
200
ARM

MIPS

MIPSEL45

ミライ（Mirai）のその先（3）

目的の多様化46

観測事例１：不正クリック
アフィリエイトサイト（広告サイト）にクリックを装ってアクセスし対価を得る。インスタグラムで「いいね！」をクリック。

感染機器

47

観測事例２：
有料ネット放送の認証情報の盗取セットトップボックス（有料TV放送受信装置）から認証情報を盗取特定の機器（セットトップボックス）を狙った攻撃であることに注意

認証情報
48

観測事例３：機器を故障させるIoTマルウェア
2017年1月より、ストレージ内のファイルをランダム値に書き換え、機器の破壊を試みるマルウェアBrickerbotを11か国から60件観測
2017年8月に活動再開し、ハニーポット機器4台を故障させた

49

横浜国立大学・BBSS
IoTサイバーセキュリティ
共同研究プロジェクト

50コネクテッドホーム試験室
有線接続：7機器
無線(WIFI)接続：13機器

インターネット51

コネクテッドホーム試験室5252

インターネットから家庭への攻撃の観測
インターネット

ルータを乗っ取った後に家庭内にさらに侵入するマルウェアも確認 53

疑似攻撃事例：
マルウェアによる機器の不正操作
インターネット！

54

疑似攻撃事例：
マルウェアによる機器の不正操作
製品名

学習リモコン

アプリケーション層
プロトコル

独自
プロトコル

ペイロードの可読性あり，意味解釈も容易(ASCIIコードで記載)

操作機能

攻撃耐性

TV電源ON/OFF

×××
×
○
○
○×
×

TV音量調整TVチャンネル変更
エアコンON/OFF
掃除開始

ロボット
掃除機

MQTT

なし
(SSLで暗号化)

掃除一時中止
掃除停止

スマート
電源プラグ

独自プロトコルなし(バイナリデータ)

電源ON
電源OFF

「 ○ 」は機器に不正操作の攻撃を実施した際に、機器が動作しなかったことを意味する。（不正操作が失敗）「 × 」は機器に不正操作の攻撃を実施した際に、機器が動作したことを意味する。（不正操作が成功）
55

疑似攻撃事例：
IoTランサム攻撃(身代金要求)
インターネット
強制転送設定違法・罰金
支払い期限
20:00:00

違法・罰金支払期限
20:00:00

56

ここまでのまとめ• ＩｏＴ機器の大量マルウェア感染が深刻化• 今後の脅威に関する予想（一部既に発生）– 侵入方法の多様化• Telnet以外も攻撃– 攻撃規模の巨大化• 1T強のDDoSが上限とは言い切れない– 目的の多様化• 攻撃の収益化（Monetization）がポイント• 収益につながらない攻撃（機器破壊など）もある

57

重要IOTシステムのアクセス制御不備問題

58

このルータの設定画面(Webインターフェイス)って見えるかな？

ある地方出張で…

みえますよ！
Welcome to〇〇ＷＩＦＩルータ

みえた！
Welcome to〇〇ＷＩＦＩルータ

横浜国大

ID
Password

ID
Password

無料WIFIルータ
SIM
ＩＮＴＥＲＮＥＴ
市内行きシャトルバス
モバイル
キャリアＮＷ
59とある地方空港

このルータの設定画面(Webインターフェイス)って見えるかな？

ある地方出張で…

Welcome to〇〇ＷＩＦＩルータ

みえた！
Welcome to〇〇ＷＩＦＩルータ

みえますよ！

横浜国大

ID
Password

ID
Password

この空港シャトルバスのＷＩＦＩルータは
１）設定画面に世界中からアクセス可能
２）設定画面からルータ型番特定可能
３）ルータ型番からオンラインマニュアル取得可能
４）オンラインマニュアルにはデフォルトＩＤ／ＰＡＳＳ記載→世界中から設定変更される恐れあり→キャッシュＤＮＳ設定を変えられたら乗客のアクセス先が漏えい、フィッシングも可能（ダークホテルならぬ、ダークバス？）
60

インターネット側からＷｅｂインターフェイスにアクセス可能な機器等の調査
国内アドレスレンジにおいて
１）ミシガン大学のCensysを利用した調査
２）独自の探索による調査を実施し、インターネット側からWebインターフェイスにアクセス可能な機器やシステムを特定
61

事例

水道 監視システム

62

事例：

流入河川ゲート

63

調査の結果わかったこと
多くの末端IoT機器のWebインターフェイス（設定、操作画面）に以下の問題が存在• デフォルトでグローバルからアクセス可能• 認証が弱い（ユーザ名固定、パスワード空間が狭い）、またはそもそも認証が要らない• デフォルトＩＤ／ＰＡＳＳが調査可能（意図して公開しているのでなければ、デフォルトのままの可能性も十分考えられる）

クラウド側のインターフェイスが簡単に探索できるようになっており、サービス妨害攻撃の対象となる恐れがある 64

総務省 重要IoT機器の調査
1. Censys/Shodan,
広域スキャンにより重要IoT機器を探索

ICT-ISAC、横浜国大

Investigators
2. 所有者,、製造者に連絡（ＳＩｅｒを確認）

3. SIerに連絡して修正検討依頼、類似施設も対策

製造者

運用者
SIer

所有者

65

対策について66

デバイス大量感染の元凶はTelnet
多様なはずのIoTデバイスがTelnetという共通のセキュリティ問題を共有してしまっている＜現状のギャップ＞
・製造者側・利用者側は認識していない
・攻撃者側は認識している（ネットワーク攻撃の5割以上がTelnet）

脆弱機器・感染状況・脅威の変遷の正確な把握・情報提供が必要

67

能動的観測と受動的観測を融合させたサイバーセキュリティ情報収集分析機構
インターネット観測

受動的観測

連携観測

能動的観測

情報蓄積・分析・
警告・対策導出
情報提供・
警告サイバー
セキュリティ
情報収集分析機構
情報提供

連携国・企業・大学等
連携国・企業・大学等
連携国・企業・大学等
（国内外）

68

IoTマルウェア駆除実験
4）電源切、コマンドによるシステムリブート、工場出荷状態に戻す、など操作を実施
1）感染が確認されている機器と同機種を購入

2）通常使用時のファイルシステム、プロセスを記録

3）実ＩｏＴマルウェアで攻撃、感染の確認（C2通信など）

5）感染前と比較して感染状態が修復されているか確認

69

駆除実験結果いずれの機器でも主電源による再起動と工場出荷状態の復元の操作によりマルウェア駆除が可能
操作により駆除に成功した検体数 / 動作したマルウェア検体数
特に主電源による再起動では機器設定を* : 駆除に成功したが機器の初期設定は初期状態に戻ってしまった
7070
初期状態に戻すことなく駆除が可能であった

駆除後の再感染時間の測定• マルウェア駆除後、感染原因を改善しなければ容易に再感染する恐れがある• そこで駆除実験後、各機器をインターネットに接続し再びマルウェアに感染するまでの時間を観測した測定手順
3.感染までの経過時間を記録し機器を再起動

1.IoT機器に対するTelnet通信を観測

2. マルウェアがダウンロードされ実行された時、感染状態と判断

71

感染時間観測結果
1回目

2回目

3回目

平均

Telnet認証に3回失敗すると30分ログイン不可となる機器の機能による影響だと考えられる

48時間経過しても感染せず
15分24秒

16分40秒

24分57秒

19分0秒

38秒

3分55秒

58秒

1分50秒

30分1秒

8分14秒

5分30秒

18分59秒

73分3秒

49分25秒

Wi-Fiストレージ F

8分

57分49秒

47分22秒

37分47秒衛星放送受信機G

1分46秒

5分59秒

9分

5分35秒

IPカメラA
プリンターB
ルータC
Wi-Fiストレージ D
Wi-Fiストレージ E

14分35秒
47分9秒

IPカメラAを除く6種類の機器では最短で38秒､最長でも73分で感染した
また、3回の測定の平均をとるとすべて1時間以内であり対策を講じていない機器では短時間で感染してしまうことがわかった
72

ファイルシステムによる差異

読み取り専用ファイルシステムでは、調査対象のマルウェア(Mirai等)は再起動で消滅

73

永続感染マルウェアの可能性
読み書き可能ファイルシステムのため、通常のＰＣマルウェアと同様に永続感染可能

偽ファームウェアへの更新が容易に可能、永続感染マルウェア発生の恐れ
74

紹介事例からわかること
機器個別の対策は技術的に容易
Telnetを出荷前・設置前・使用前に止める
ID/PASSWORD設定を徹底
脆弱性修正とファームウェア更新対策の徹底は困難（運用の問題）
製造者・設置者・利用者が多様な分野・地域に分散
個体数が多い、販売後追跡が困難
強制ファームウェア更新が不可能、寿命が長い攻撃を助長する恐れのある行き過ぎた情報共有（Shodan、Insecamなど）
75

IoTのセキュリティ向上（国内向け）
状況把握（定常的に実施）• サイバー攻撃観測網（ハニーポット等）による感染機器把握• 能動的観測機構（日本版
Shodan/Censys）による機器状況の把握• 機器情報、脆弱性情報の集約（メーカ、運用者、研究者窓口）

短期的対策
緊急性
高

• ISPによる通知、ブロック、切り離しなど• メーカ、運用者、所持者への情報提供、対策の促し

中長期的対策• ガイドライン・認証制度（検証環境構築）• セキュアなプラットフォーム（セキュリティバイデザイン）• IoTセキュリティゲートウェイ
76

IoTのセキュリティ向上（国内向け）
国内外IoT機器のセキュリティ関連情報が集約

IoTセキュリティ対策Ｃ
サイバー攻撃観測機関

観測結果

日本版Shodan/Censys

感染・脆弱機器情報

ＩＳＰ

IoT機器データベース

研究機関・研究者

脆弱性情報等

セキュリティ検証環境
感染・脆弱性通知

感染・脆弱性通知
機器情報、サンプル等
脆弱性情報等

運用者・利用者

IoT機器メーカ

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まとめ• IoT機器の大量感染が深刻化しており、マルウェア感染した機器を悪用した大規模サービス妨害攻撃が顕在化している• 大規模マルウェア感染だけでなく、設定画面のアクセス制御などもずさんな機器が多い• 実施の容易なグローバルからの攻撃だけでなく、ローカルからのIoT水飲み場攻撃（標的型攻撃）に悪用される恐れもある• IoT特有の産業構造（多様な製造者）や実情（膨大な機器、管理不可能性、長寿命）から上記の傾向がメーカの自助努力のみで現状が自然回復（改善）するとは考えにくい• マルウェア感染や、脆弱性を有するIoT機器の現状を正確に把握し、実効的な対策を行うための体制づくりが急務
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横浜国立大学 大学院環境情報研究院/先端科学高等研究院
吉岡克成
yoshioka@ynu.ac.jp
謝辞1：本研究の一部は総務省委託研究「国際連携によるサイバー攻撃予知・即応技術の研究開発(H23-H27)」の成果として得られたものです。
謝辞2：本研究の一部は情報通信研究機構委託研究「Web媒介型攻撃対策技術の実用化に向けた研究開発(H28-H30)」の支援を受けて行われたものです。
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