「彼を知り己を知れば百戦殆うからず」～サイバーセ
キュリティの現状と防止策
について
埼玉工業大学 工学部
情報システム学科 講師
森川 智博

背景（１）2

背景（２）
3

ハッカー？

脆弱性？ ウィルス？

サイバーセキュリティ
それだけではない
ランサムウェア、スパイウェア、フィッシングサイト、DDoS攻撃、標的型攻撃メール

攻撃の種類は多岐にわたっている背景（３）
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出典：「サイバー攻撃の最近の動向等について」（総務省） （https://www.soumu.go.jp/main_content/000722477.pdf）

背景（４）5

背景（５）
6

出典：「サイバー攻撃の最近の動向等について」（総務省） （https://www.soumu.go.jp/main_content/000722477.pdf）

背景（６）
7

引用：https://www.ipa.go.jp/security/vuln/10threats2021.html

WannaCry（１）8WannaCry（２）9Emotet（１）10Emotet（２）11Emotet（３）12ドライブバイダウンロード攻撃
13

Landing page URL

Exploit URL

Malware download URL

脆弱性を利用URLをクリック
自動的にマルウェアをダウンロード
userフィッシング攻撃
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標的型攻撃15◼ 特定の相手に対するサイバー攻撃「標的型攻撃」

標的型メール攻撃（１）16◼ 標的型攻撃とは、ターゲットを特定の組織やユーザー層に絞って行うサイバー攻撃。そのターゲットに関して知り合いや取引先のふりをして悪意のあるファイルを添付したり、悪意のあるサイトに誘導するためのURLリンクを貼り付けたメールを送信し、パソコンやスマートフォンなどの端末をマルウェアに感染させようとする攻撃標的型攻撃メールの例と見分け方（１）17標的型攻撃メールの例と見分け方（２）18標的型メール攻撃の対策
19◼ OS・ソフトウェアを最新の状態にして脆弱性のリスクを最小限にする◼ セキュリティ対策ソフトを導入する◼ 怪しいメールを見分ける方法を知る・社内で共有する◼ 標的型攻撃を疑似体験する◼ 重要な情報は隔離しておく

ウイルスに感染しないための対策（１）20◼ OS・ソフトウェアを最新の状態にする

ウイルスに感染しないための対策（２）21◼ 不審なメールを閲覧しない

ウイルスに感染しないための対策（３）22◼ 怪しいサイトを閲覧しない

ウイルスに感染しないための対策（４）23◼ リンク先をチェックする

ウイルスに感染しないための対策（５）24◼ セキュリティソフトを導入する

研究の背景25◼ セキュリティ技術者たちは手動でサイバー攻撃を分析◼ しかし、サイバー空間には、大量のデータが存在する。
例えば、URLー＞30兆◼ 大規模なデータからサイバー攻撃を検出するのは困難
干し草の山の中にある一本の針を見つけ出す

機械学習や自然言語処理などの技術を用いて、サイバー攻撃の対策を自動化する必要がある
画像引用：https://www.oysterenglish.com/idiom-a-needle-in-a-haystack.html

研究経歴（全体像）
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Androidマルウェ
アの自動検知題目

URLブラック
リストの自動生成プロモーショナル
攻撃の自動検知

解析レポートの自動生成

偽レストランレビューの自動生成

分野

WebMobile

SystemOffensiveSecurity
技術
機械学習

深層学習

自然言語処理クローリング

URLブラックリストの自動生成（１）27◼ Drive-by-download攻撃とは？
Landing page URL

Exploit URL

Malware download URL

exploitvulnerabilities
Clickon URL
download malware automaticallyuser

URLブラックリストの自動生成（２）28◼ URL ブラックリストとは？

URLブラックリストの自動生成（３）
29

◼ 問題点
✓しかし, URL ブラックリストは未知の悪性URLに対応できない✓URLブラックリストを有効に保つため，悪性URLを更新するのは重要

URLブラックリストの自動生成（４）30◼ アイディア

◼ システム構造

URL 拡張部URL 検証部

URL フィルター部

URLブラックリストの自動生成（５）31◼ URL拡張部◼ URLフィルター部

URLブラックリストの自動生成（６）32◼ 抽出結果✓ クライアント型ハニーポット:➢1.16%, 確実に悪性➢エクスプロイトのウェブページへリダイレクトが存
在✓ アンチウイルスソフト:➢3.8%, 高度に疑わしい➢悪性のJavaScript等の静的な特徴✓ ウィルストータル:➢16.5%, 疑わしい
➢ 手作業の検査が必要◼ 処理時間✓ URLフィルター部が利用しない場合: 合計100 hours以上✓ URLフィルター部の利用: 合計約６時間

偽レストランレビューの自動生成（１）33◼ 背景✓ 各レストランを評価するためのレビューシステムがつくられている✓ 人を雇ってポジティブなレビューを投稿することは、レストランの評判を人為的にコントロールする手段である。

偽レストランレビューの自動生成（２）
34

◼ 問題点

✓ コストが高い✓ 大規模な投稿ができない◼ 目的✓ トピックに沿った自然なレビューを大量に自動生成偽レストランレビューの自動生成（３）35◼ 手法：ニューラル機械翻訳◼ 例偽レストランレビューの自動生成（４）36◼ ユーザスタディ（ Amazon mTurkersを利用 ）◼ 対策✓ 特徴：n-gram, part of speech, readability score✓ AdaBoostを用いた検知モデル✓ F1-score : 97%

中小企業のセキュリティ対策（１）37◼ 最低限の対策としては、下記の５項目を実施すること

出典：情報処理推進機構、情報セキュリティ5か条

https://www.ipa.go.jp/files/000055516.pdf

中小企業のセキュリティ対策（２）38

出典：情報処理推進機構、情報セキュリティ5か条

https://www.ipa.go.jp/files/000055516.pdf

中小企業のセキュリティ対策（３）
39

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最低限の対策を講じても、まだ色々な脅威が存在する。
例えば、従業員の情報持ち出し
退職者の情報持ち出し、競合他社への就職ホームページへの不正アクセス
委託した先からの情報漏えい
電子メール経由でのウイルス感染
中小企業における組織的な情報セキュリティ対策ガイド
ライン（https://www.ipa.go.jp/files/000014950.pdf）を活用する。

出典：情報処理推進機構、中小企業向け情報セキュリティ対策、 https://www.ipa.go.jp/security/manager/know/sme-guide/smesecurity_guidline.html

中小企業のセキュリティ対策（４）40◼ セキュリティ専門の会社が提供している対策
サービスを利用する◼ NTT com、Cisco Systems、NRI、Lac、FFRI◼ メリット：◼ 導入、利用、運用の全てが容易で、手離れも良い◼ フルタイムで働くセキュリティ研究者やエンジニアが在籍◼ デメリット：◼ 費用が発生する

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ご清聴ありがとうございました

画像引用：https://www.theastuteadvisor.com/davids-personal-finance-qa-february-2017/

参照元
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https://cybersecurity-jp.com/security-measures/17886#i
https://www.mbsd.jp/blog/20170518.htmlhttps://thinkit.co.jp/article/13332
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1504/27/news032.html
https://www.lac.co.jp/lacwatch/alert/20200907_002276.html
https://www.tku.ac.jp/iss/environment/security/security/phishing.html
https://www.fujitsu.com/jp/innovation/security/column/06/
https://bp-affairs.com/news/2018/10/20181005-8119.html
https://cybersecurity-jp.com/security-measures/18646
https://it-trend.jp/cyber_attack/article/problem
https://www.ipa.go.jp/files/000043331.pdf
https://www.soumu.go.jp/main_content/000722477.pdf
https://www.ipa.go.jp/security/manager/know/sme-guide/smesecurity_guidline.html