JP2020194478A

JP2020194478A - 異常検知システム、及び異常検知方法

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Publication number: JP2020194478A
Application number: JP2019101046A
Authority: JP
Inventors: 幸司羽田; Koji Haneda; 直人河浦; Naoto Kawaura; 勇三押田; Yuzo Oshida
Original assignee: Hitachi Solutions Ltd
Current assignee: Hitachi Solutions Ltd
Priority date: 2019-05-30
Filing date: 2019-05-30
Publication date: 2020-12-03
Anticipated expiration: 2039-05-30
Also published as: JP7100607B2

Abstract

【課題】ＳａａＳにおける不正アクセスを精度よく検知する。【解決手段】異常検知システムにおいて、分析システムは、クライアント端末と、複数のクラウドとの間に介在するクラウド管理システムから、クライアント端末がクラウド管理システムを介してクラウドに対して行ったユーザ認証の認証履歴と、ユーザ認証に基づきアクセスされた情報処理システムのアクセス履歴と、クラウドに関する管理情報とを受信する情報受信部２１１と、受信した認証履歴、アクセス履歴及び管理情報の間の２以上の関係を学習した学習済みモデル２５０を生成する学習済みモデル生成部２１３と、新たに受信した認証履歴、アクセス履歴又は管理情報と、学習済みモデルとに基づき、ユーザ認証に基づく端末による情報通信が異常であるか否かを判定する異常判定部２１５と、異常であると判定した場合には、その旨を示す警告情報を所定のクラウド端末に送信する通知部２１７と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、異常検知システム、及び異常検知方法に関する。

ネットワーク回線の広帯域化及びウェブサービスの進歩に伴い、ウェブ経由でリモートサイトにあるソフトウェア（クラウド）であるＳａａＳ（Software As A Service）の利
用が増加している。そこで、このＳａａＳシステムを効率よく管理するための仕組みが提案されている。例えば、特許文献１には、ＳａａＳのユーザが操作するクライアント端末に接続し、ユーザの利用予約情報を含む利用スケジュール情報を管理するクライアント管理サーバと、クライアント管理サーバに接続し、ＳａａＳを利用するための識別情報およびＳａａＳ利用状況を管理するＳａａＳプロキシとを備え、クライアント管理サーバが、ユーザがＳａａＳ利用のための接続要求をした場合、ＳａａＳプロキシから識別情報およびＳａａＳ利用状況を取得し、利用スケジュール情報、ＳａａＳ識別情報およびＳａａＳ利用状況に基づいて、ユーザのＳａａＳの利用可否を判定するＳａａＳ管理システムが記載されている。

特開２０１３−１６８０４４号公報

しかしながら、ＳａａＳサービスの多様化に加え、これらのＳａａＳを利用するユーザも増大する中で、ＳａａＳサービスに対する不正アクセスに対する脅威が高まっている。

本発明はこのような背景に鑑みてなされたものであり、その目的は、ＳａａＳにおける不正アクセスを精度よく検知することが可能な異常検知システム、及び異常検知方法を提供することにある。

上記課題を解決するための、本発明の一つは、異常検知システムであって、少なくとも１以上の端末と、当該端末と所定の通信ネットワークを介して接続されている複数の情報処理システムとの間に介在する所定の情報管理システムから、前記端末が前記情報管理システムを介して前記情報処理システムに対して行ったユーザ認証の履歴の情報である認証履歴と、前記ユーザ認証に基づきアクセスされた前記情報処理システムの履歴の情報であるアクセス履歴と、前記情報処理システムに関する管理情報とを受信する情報受信部と、前記受信した認証履歴、アクセス履歴、及び管理情報の間の２以上の関係を学習した学習済みモデルを生成する学習済みモデル生成部と、新たに受信した認証履歴、アクセス履歴、又は管理情報の少なくともいずれかと、前記生成した学習済みモデルとに基づき、ユーザ認証に基づく前記端末による情報通信が異常であるか否かを判定する異常判定部と、異常であると判定した場合には、その旨を示す警告情報を所定の端末に送信する通知部と、を備える。

本発明によれば、ＳａａＳにおける不正アクセスを精度よく検知することができる。
その他、本願が開示する課題、およびその解決手段は、発明を実施するための形態の欄、および図面により明らかになる。

本実施形態に係る異常検知システムの構成及びこれが備える機能の一例を説明する図である。認証管理情報の一例を説明する図である。利用制御情報の一例を説明する図である。ゲートウェイ管理情報の一例を説明する図である。異常検知システムにおける各情報処理装置が備えるハードウェアの一例を説明する図である。異常検知システムにおいて行われる処理の概要を説明するフロー図である。学習処理の一例を説明するフロー図である。ログ情報の内容の一例を説明する図である。正常ケース情報の内容の一例を示す情報である。異常検知処理の一例を説明するフロー図である。クライアント端末によるロック処理の一例を示す図である。分析結果画面の一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
図１は、本実施形態に係る異常検知システム１の構成及びこれが備える機能の一例を説明する図である。異常検知システム１は、１又は複数のクライアント端末１０と、複数のクラウド３０と、クライアント端末１０及び各クラウド３０の間に介在するクラウド管理システム１００と、分析システム２００と、管理者端末２０とを備えて構成されている。

クライアント端末１０は、各クラウド３０を使用するユーザが使用する情報処理装置である。クラウド３０は、１又は複数の情報処理装置によって構成されている情報処理システム（例えば、ＳａａＳ：Software as a Service）であり、クライアント端末１０がア
クセス可能な、所定のアプリケーションを記憶している。クラウド管理システム１００は、クライアント端末１０と各クラウド３０との間で行われる情報通信を管理している。分析システム２００は、クラウド管理システム１００から後述する様々な情報を受信することにより、クライアント端末１０と各クラウド３０との間で行われている情報通信に異常があるか否かを判定する。そして、分析システム２００（又は管理者端末２０）は、異常があった旨の警告情報を表示する。なお、異常検知システム１における各情報処理装置の間は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット
、専用線等の有線又は無線の通信ネットワーク５によって通信可能に接続されている。

図１に示すように、クラウド管理システム１００は、統合認証部１１０、利用制御部１２０、及びゲートウェイ管理部１３０の各機能部を備える。統合認証部１１０は、各クライアント端末１０が各クラウド３０に対してアクセスを行うに際して行われる認証処理を統合的に管理している。利用制御部１２０は、各クライアント端末１０がアクセスする各クラウド３０の管理情報を記憶又は生成している。ゲートウェイ管理部１３０は、各クライアント端末１０からの要求に基づく各クラウド３０へのアクセスを管理している。
ここで、クラウド管理システム１００が管理する各情報について説明する。

＜認証管理情報＞
図２は、統合認証部１１０が管理している認証管理情報の一例を説明する図である。認証管理情報１１１は、クライアント端末１０からのアクセス日時１１３、クライアント端末１０のネットワーク上の位置を特定する情報であるＩＰアドレス１１４、クライアント端末１０から送信されてきたユーザＩＤ１１５、及び、クライアント端末１０に設定された端末名１１６の各情報を各レコードに記憶しているデータベースである。

＜利用制御情報＞
図３は、利用制御部１２０が管理している利用制御情報の一例を説明する図である。利用制御情報１２１は、クライアント端末１０からのアクセス日時１２３、クライアント端末１０のネットワーク上の位置を特定する情報であるＩＰアドレス１２４、及び、クライアント端末１０がアクセスしたクラウド３０の管理情報１２５の各情報を各レコードに記憶しているデータベースである。

＜ゲートウェイ管理情報＞
図４は、ゲートウェイ管理部１３０が管理しているゲートウェイ管理情報の一例を説明する図である。ゲートウェイ管理情報１３１は、クライアント端末１０からのアクセス日時１３３、クライアント端末１０のネットワーク上の位置を特定する情報であるＩＰアドレス１３４、及び、クライアント端末１０がアクセスしたクラウド３０の情報である利用クラウド１３５の各情報を各レコードに記憶しているデータベースである。

次に、図１に示すように、分析システム２００は、情報受信部２１１、学習済みモデル生成部２１３、異常判定部２１５、通知部２１７、圧縮記憶部２１９、ロック信号送信部２２１、及び出力部２２３の各機能部を備える。

情報受信部２１１は、クラウド管理システム１００から、クライアント端末１０からの認証履歴（認証管理情報１１１）と、クライアント端末１０がアクセスを行ったクラウド３０の履歴であるアクセス履歴（ゲートウェイ管理情報１３１）と、クラウド３０に関する管理情報（利用制御情報１２１）とを受信する。

なお、本実施形態では、管理情報は、複数のクラウド３０のうちクライアント端末１０によるアクセスが許可されているクラウド３０を特定する情報を含んでいるものとする。

学習済みモデル生成部２１３は、情報受信部２１１が受信した認証履歴、アクセス履歴、及び管理情報の間の２以上の関係を学習した学習済みモデル２５０（詳細は後述）を生成する。

異常判定部２１５は、学習済みモデル２５０の生成後、情報受信部２１１が新たに受信した認証履歴、管理情報、又はアクセス履歴の少なくともいずれかと、学習済みモデル２５０とに基づき、クライアント端末１０による情報通信に異常が発生しているか否かを判定する。

例えば、本実施形態では、異常判定部２１５は、クライアント端末１０がアクセスしたクラウド３０が、管理情報が示すクラウド３０に含まれているか否かを判定する。

また、例えば、前記異常判定部は、クライアント端末１０のクラウド３０へのアクセスパターンに異常があるか否かを判定する。

次に、通知部２１７は、異常が発生していると異常判定部２１５が判定した場合には、その旨を示す警告情報をクライアント端末１０及び管理者端末２０に送信する。前記の例では、通知部２１７は、クライアント端末１０がアクセスしたクラウド３０に管理情報が示すクラウド３０が含まれていないと判定した場合に、その旨を示す警告情報を送信する。

圧縮記憶部２１９は、情報受信部２１１が受信した認証履歴、アクセス履歴、及び管理情報を、分析システム２００が直接読み取り可能な形式で圧縮して記憶する。

ロック信号送信部２２１は、異常判定部２１５によって、ユーザ認証に基づくクライアント端末１０による情報通信が異常であると判定された場合に、そのクライアント端末１０の情報通信を停止させる所定のロック信号を送信する。

出力部２２３は、異常が発生していると異常判定部２１５が判定した場合に、その異常の内容を特定する情報と共に、警告情報をクライアント端末１０及び管理者端末２０に送信したか否かを示す情報を出力する。

なお、図５は、異常検知システム１における各情報処理装置が備えるハードウェアの一例を説明する図である。各情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの
プロセッサ１１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ１２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置１３と、キーボード、マウス、又はタッチパネル等の入力装置１４と、ディスプレイ又はタッチパネル等の出力装置１５と、他の情報処理装置と通信する通信装置１６とを備える。異常検知システム１における各情報処理装置（情報処理システム）が備える、前記で説明した各機能部の機能は、各情報処理装置のこれらのハードウェアによって、もしくは、各情報処理装置のプロセッサが、メモリや記憶装置に記憶されている各プログラムを読み出して実行することにより実現される。また、これらのプログラムは、例えば、二次記憶デバイスや不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤなどの記憶デバイス、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤなどの、情報処理装置で読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納される。

次に、異常検知システム１において行われる処理について説明する。
図６は、異常検知システム１において行われる処理の概要を説明するフロー図である。まず、分析システム２００は、クラウド管理システム１００から、各種の情報を受信して学習済みモデル２５０を生成する処理（学習処理）を実行する（ｓ１）。そして、分析システム２００は、学習処理の結果を利用して、クライアント端末１０による情報通信における異常を検知する異常検知処理を実行する（ｓ３）。これらの処理が繰り返し実行される。以下、学習処理及び異常検知処理の詳細を説明する。

＜学習処理＞
図７は、学習処理の一例を説明するフロー図である。分析システム２００は、所定のタイミング（例えば、所定の時刻、所定の時間間隔）にて、クラウド管理システム１００が出力した認証管理情報１１１、利用制御情報１２１、及びゲートウェイ管理情報１３１を受信する（ｓ１０１）。そして、分析システム２００は、ｓ１０１で受信した情報を統合した所定のログ情報を生成（更新）する（ｓ１０３）。

図８は、ログ情報２３０のデータ項目の一例を説明する図である。ログ情報２３０は、クライアント端末１０からのアクセスに対する認証処理に使用されたユーザＩＤ２３１（認証管理情報１１１のユーザＩＤ１１５に対応）、アクセスを行ったクライアント端末１０の名称であるＰＣ名２３２（認証管理情報１１１の端末名１１６に対応）、アクセスが行われた時間帯である使用時間帯２３３（認証管理情報１１１、利用制御情報１２１、及びゲートウェイ管理情報１３１における日時１１３、１２３、１３３に対応）、ＰＣ名２３２に係るクライアント端末１０のアクセス先のクラウド３０である利用クラウド２３４（ゲートウェイ管理情報１３１の利用クラウド１３５に対応）、及び、利用クラウド２３４に係るクラウド３０の管理状況２３５（利用制御情報１２１の管理情報１２５に対応）の各項目の情報を有する少なくとも１以上のレコードで構成されている。なお、管理状況２３５には、そのクラウド３０が所定の管理者（管理者端末２０）によって管理されている場合は「管理」が設定され、管理されていない場合は「非管理」が設定される。

なお、ログ情報２３０は、認証管理情報１１１、利用制御情報１２１、及びゲートウェイ管理情報１３１における日時及びＩＰアドレスの情報が互いに対応づけられることにより作成される。

また、このログ情報２３０は、分析システム２００がその内容データの読み取り（検索）が可能なように圧縮された情報（ファイル）である。検索を可能とするには、例えば、圧縮ファイルを生成する際に所定のメタデータ（インデックス）を作成する。なお、データを加工した状態で検索可能とする技術は、例えば、特許第６２０８５８６号に開示されており、これを利用することで検索可能な圧縮ファイルを生成することができる。

図７のｓ１０７に示すように、分析システム２００は、学習済みモデル２５０を生成（更新）するか否かを判定する。例えば、分析システム２００は、所定のタイミングが到来した場合、ユーザから所定の入力があった場合、又は、所定量のログ情報２３０が蓄積された場合に、学習済みモデル２５０を生成（更新）すると判定する。

学習済みモデル２５０を生成（更新）する場合は（ｓ１０７：ＹＥＳ）、ｓ１０９の処理を実行し、学習済みモデル２５０を生成（更新）しない場合は（ｓ１０７：ＮＯ）、ｓ１０１以降の処理を繰り返す。

ｓ１０９において分析システム２００は、ログ情報２３０における各項目の任意の組み合わせ（少なくとも１以上の項目）について、その項目の組み合わせ及びその項目の値の関係を学習した学習済みモデル２５０を生成する。具体的には、例えば、分析システム２００は、ユーザＩＤ２３１又はＰＣ名２３２の値と、使用時間帯２３３の値との間の関係を学習する。また、分析システム２００は、ユーザＩＤ２３１又はＰＣ名２３２の値と、利用クラウド２３４の値との間の関係を学習する。また、分析システム２００は、ユーザＩＤ２３１又はＰＣ名２３２の値と、利用クラウド２３４の値と、管理状況２３５の値との間の関係を学習する。また、分析システム２００は、ユーザＩＤ２３１又はＰＣ名２３２の値と、使用時間帯２３３の値と、利用クラウド２３４の値との間の関係を学習する。

そして、分析システム２００は、クライアント端末１０による情報通信が正常状態である場合のシステム情報を生成する（ｓ１１１）。具体的には、分析システム２００は、ｓ１０９で生成した学習済みモデル２５０に対して、ログ情報２３０の各レコードの情報を入力することにより、前記の各関係が正常な関係を示している、ログ情報２３０のレコードを特定し、特定したレコードを正常ケース情報２７０として記憶する。なお、正常状態は、例えば、前記の各関係について、所定頻度以上で出現する、項目の組み合わせ及びその値の範囲であることとする。

図９は、正常ケース情報２７０の内容の一例を示す情報である。正常ケース情報２７０のレコード構成は、本実施形態では、ログ情報２３０と同様であるものとする。

次に、異常検知処理の詳細を説明する。
＜異常検知処理＞
図１０は、異常検知処理の一例を説明するフロー図である。異常検知処理は、正常ケース情報２７０が生成された後、所定のタイミング（例えば、所定時刻、所定の時間間隔）にて繰り返し実行される。

まず、分析システム２００は、クラウド管理システム１００が出力した認証管理情報１１１、利用制御情報１２１、及びゲートウェイ管理情報１３１を受信する（ｓ２０１）。また、クライアント端末１００は、ｓ１０３と同様に、受信したこれらの情報を、ログ情
報２３０に記憶する（ｓ２０３）。

分析システム２００は、クライアント端末１０による情報通信に異常があるか否かを判定する（ｓ２０５）。具体的には、分析システム２００は、ｓ２０１で受信した情報と、正常ケース情報２７０の各レコードとを比較する。

まず、分析システム２００は、通常利用しないユーザがクライアント端末１０を操作しているか否かを判定する（ｓ２０７）。具体的には、分析システム２００は、ｓ２０１で受信した情報におけるユーザＩＤが、正常ケース情報２７０の各レコードのいずれにも登録されていないか否かを判定する。

通常利用しないユーザがクライアント端末１０を操作している場合は（ｓ２０７：ＹＥＳ）、分析システム２００は、後述するｓ２１９の処理を実行し、通常利用しないユーザがクライアント端末１０を操作していない場合は（ｓ２０７：ＮＯ）、分析システム２００は、次述するｓ２０９の処理を実行する。

ｓ２０９において分析システム２００は、ユーザがクライアント端末１０を通常使用しない時間帯に操作しているか否かを判定する。具体的には、分析システム２００は、ｓ２０１で受信した情報におけるユーザＩＤと利用時間帯が、正常ケース情報２７０の各レコードのいずれにも登録されていないか否かを判定する。なお、ｓ２０１で受信した情報にユーザが複数存在する場合は、分析システム２００はそのユーザ全てについて判定する。

ユーザがクライアント端末１０を通常使用しない時間帯に操作している場合は（ｓ２０９：ＹＥＳ）、分析システム２００は、後述するｓ２１９の処理を実行し、ユーザがクライアント端末１０を通常使用しない時間帯に操作していない場合は（ｓ２０９：ＮＯ）、分析システム２００は、次述するｓ２１１の処理を実行する。

ｓ２１１において分析システム２００は、ユーザが通常使用しないクラウド３０にアクセスしているか否かを判定する。具体的には、分析システム２００は、ｓ２０１で受信した情報におけるユーザＩＤと利用クラウドが、正常ケース情報２７０の各レコードのいずれにも登録されていないか否かを判定する。なお、ｓ２０１で受信した情報にユーザが複数存在する場合は、分析システム２００はそのユーザ全てについて判定する。

ユーザが通常使用しないクラウド３０にアクセスしている場合は（ｓ２１１：ＹＥＳ）、分析システム２００は、後述するｓ２１９の処理を実行し、ユーザが通常使用しないクラウド３０にアクセスしていない場合は（ｓ２１１：ＮＯ）、分析システム２００は、次述するｓ２１３の処理を実行する。

ｓ２１３において分析システム２００は、ユーザが使用を許可されていないクラウド３０にアクセスしているか否かを判定する。具体的には、例えば、分析システム２００は、ｓ２０１で受信した情報におけるユーザＩＤ及び利用クラウドと同じ内容が記録されている正常ケース情報２７０のレコードを特定し、特定したレコードの管理状況２７５が「非管理」であるか否かを判定する。なお、ｓ２０１で受信した情報にユーザが複数存在する場合は、分析システム２００はそのユーザ全てについて判定する。

ユーザが使用を許可されていないクラウド３０にアクセスしている場合は（ｓ２１３：ＹＥＳ）、分析システム２００は、後述するｓ２１９の処理を実行し、ユーザが使用を許可されていないクラウド３０にアクセスしていない場合は（ｓ２１３：ＮＯ）、分析システム２００は、次述するｓ２１５の処理を実行する。

ｓ２１５において分析システム２００は、クライアント端末１０による情報通信にその他の異常があるか否か判定する。具体的には、分析システム２００は、ｓ２０１で受信した全ての情報の内容が、正常ケース情報２７０の各レコードのいずれにも登録されていないか否かを判定する（これまでに判定したものを除く）。なお、ｓ２０１で受信した情報にユーザが複数存在する場合は、分析システム２００はそのユーザ全てについて判定する。

なお、その他の異常とは、例えば、あるユーザ（クライアント端末１０）がこれまでに通常行わない時間帯に所定のクラウド３０に対してアクセスしている場合、あるユーザ（クライアント端末１０）がこれまでに行っていない頻度又はパターンで所定のクラウド３０に対してアクセスしている場合、ユーザがこれまでに通常使用していないクライアント端末１０を使用して認証を行っている場合、等がある。

クライアント端末１０による情報通信にその他の異常がある場合は（ｓ２１５：ＹＥＳ）、分析システム２００は、後述するｓ２１９の処理を実行し、クライアント端末１０による情報通信にその他の異常がない場合は（ｓ２１５：ＮＯ）、分析システム２００は、次述するｓ２１７の処理を実行する。

ｓ２１７において分析システム２００は、所定のクラウド３０に対して集中的にアクセスがなされているか否かを判定する。具体的には、分析システム２００は、直近の所定時間（例えば、所定秒）に蓄積した、ｓ２０１に係る情報を集計し、所定のクラウド３０に対するアクセスが所定回数以上であるか否かを判定する（これまでに判定したものを除く）。なお、この回数の算出にあたっては、アクセス元（ユーザ又はクライアント端末１０）ごとに集計してもよい。

所定のクラウド３０に対して集中的にアクセスがなされている場合は（ｓ２１７：ＹＥＳ）、分析システム２００は、次述するｓ２１９の処理を実行し、所定のクラウド３０に対して集中的にアクセスがなされていない場合は（ｓ２１７：ＮＯ）、分析システム２００は、後述するｓ２２３の処理を実行する。

ｓ２１９において分析システム２００は、異常の判定内容に応じた、クライアント端末１０による情報通信に異常がある旨の警告情報又は所定のロック信号（例えば、所定のユーザＩＤによる認証を禁止するための信号。なお、所定のクライアント端末１０も禁止対象としてもよい。）を当該クライアント端末１０に送信する。また、分析システム２００は、同様の警告情報を管理者端末２０に送信する（ｓ２２１）。その後、分析システム２００は、後述するｓ２２３の処理を実行する。なお、分析システム２００は、ユーザから、警告情報の送信をするための入力を待機するようにしてもよい。

なお、図１１は、クライアント端末１０が行うロック処理の一例を示すフロー図である。同図に示すように、クライアント端末１０は、ｓ２１９の処理に基づくロック信号を受信すると（ｓ３０１）、予め組み込まれた所定のプログラムにより、ロック信号が指定するアカウント（ユーザＩＤ）による認証を禁止する。これにより、所定のユーザＩＤによる、クライアント端末１０からクラウド３０へのアクセスが禁じられる。

次に、図１０のｓ２２３に示すように分析システム２００は、現在までの分析状況（異常の検知状況）を示す分析結果画面を表示する。以上で異常検知処理は終了する。

図１２は、分析結果画面の一例を示す図である。分析結果画面４００は、異常判定の対象となったアクセスの日時４０１、そのアクセスにおいて認証に使用されたユーザＩＤ４０２、そのアクセスを行ったクライアント端末名４０３、そのアクセス先のクラウドであ
る利用クラウド４０４、そのアクセスに対する異常判定の結果４０５（「正常」又は「異常」が表示される）、及び、結果４０５が「異常」であった場合に分析システム２００が行った通知４０６の各情報の一覧を表示した画面である。通知４０６には、分析システム２００が警告情報を送信した場合には「通知済み」が設定され、分析システム２００が警告情報を未だ送信していない場合には「未通知」が設定される。

以上のように、本実施形態の異常検知システム１は、クラウド管理システム１００から、認証履歴（認証管理情報１１１）、アクセス履歴（ゲートウェイ管理情報１３１）、及び管理情報（利用制御情報１２１）を受信することで、これらの間の関係を学習した学習済みモデル２５０を生成しておき、この学習済みモデル２５０と、新たに受信した認証履歴、管理情報、又はアクセス履歴とに基づき、ユーザの認証に基づくクライアント端末１０による情報通信が異常であるか否かを判定し、異常と判定した場合には警告情報をクライアント端末１０（管理者端末２０）に送信する。このように、本実施形態の異常検知システム１は、不正アクセスの原因となりうる各情報の関係を学習した学習済みモデル２５０を利用することで、クライアント端末１０によるクラウド３０への不正アクセスを精度よく検知することができる。

また、本実施形態の異常検知システム１においては、前記管理情報は、前記複数の情報処理システムのうち前記端末によるアクセスが許可されている情報処理システムを特定する情報を含んでおり、前記異常判定部は、前記端末がアクセスした前記情報処理システムが、前記管理情報が示す情報処理システムに含まれているか否かを判定し、前記通知部は、前記端末がアクセスした前記情報処理システムに前記管理情報が示す情報処理システムが含まれていないと判定した場合に、その旨を示す警告情報を所定の端末に送信する。

このように、クライアント端末１０がアクセスしたクラウド３０に管理情報が示すクラウド３０が含まれているか否かを判定することで、クライアント端末１０が、管理対象となっていないクラウド３０にアクセスしていることを検知し、不正アクセスを未然に防止することができる。

また、本実施形態の異常検知システム１においては、前記異常判定部は、前記端末の前記情報処理システムへのアクセスパターンに異常があるか否かを判定する。

これにより、不正なアクセスをしている可能性が高い、クライアント端末１０からクラウド３０へのアクセスを検知することができる。

また、本実施形態の異常検知システム１は、前記受信した認証履歴、アクセス履歴、及び管理情報を、前記異常検知システムが直接読み取り可能な形式で圧縮して記憶する圧縮記憶部を備える。

これにより、大量に蓄積されるデータが異常検知システム１のリソースを圧迫しないようにし、また、異常検知システム１により異常検知の処理の速度が低下することを防ぐことができる。

また、本実施形態の異常検知システム１は、ユーザ認証に基づく前記端末による情報通信が異常であると判定された場合に、前記端末の情報通信を停止させる所定のロック信号を送信するロック信号送信部を備える。

これにより、クラウド３０に不正アクセスが行われるのを未然に防ぐことができる。

また、本実施形態の異常検知システム１は、前記異常があると判定した場合に、その異
常の内容を示す情報と共に、前記警告情報を前記端末に送信したか否かを示す情報を出力する出力部を備える。

これにより、異常検知システム１の管理者等は、異常検知システム１が検知した異常がユーザに周知されているか否かを確認することができる。これにより、管理者等によるＳａａＳシステムの管理が容易となる。

以上の実施形態の説明は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に本発明にはその等価物が含まれる。

例えば、クラウド管理システム１００と分析システム２００はハードウェア的に一体的に構成されていてもよい。

また、本実施形態では、分析結果画面４００は管理者端末２０が表示するものとしたが、その他の情報処理装置が表示するものとしてもよい。

また、クラウド管理システム１００の構成は本実施形態に示したものに限られず、様々な情報やアクセスを管理するものが含まれる。

１異常検知システム、１０クライアント端末、２０管理者端末、３０クラウド、１００クラウド管理システム、２００分析システム

Claims

少なくとも１以上の端末と、当該端末と所定の通信ネットワークを介して接続されている複数の情報処理システムとの間に介在する所定の情報管理システムから、前記端末が前記情報管理システムを介して前記情報処理システムに対して行ったユーザ認証の履歴の情報である認証履歴と、前記ユーザ認証に基づきアクセスされた前記情報処理システムの履歴の情報であるアクセス履歴と、前記情報処理システムに関する管理情報とを受信する情報受信部と、
前記受信した認証履歴、アクセス履歴、及び管理情報の間の２以上の関係を学習した学習済みモデルを生成する学習済みモデル生成部と、
新たに受信した認証履歴、アクセス履歴、又は管理情報の少なくともいずれかと、前記生成した学習済みモデルとに基づき、ユーザ認証に基づく前記端末による情報通信が異常であるか否かを判定する異常判定部と、
異常であると判定した場合には、その旨を示す警告情報を所定の端末に送信する通知部と、
を備える、異常検知システム。
前記管理情報は、前記複数の情報処理システムのうち前記端末によるアクセスが許可されている情報処理システムを特定する情報を含んでおり、
前記異常判定部は、前記端末がアクセスした前記情報処理システムが、前記管理情報が示す情報処理システムに含まれているか否かを判定し、
前記通知部は、前記端末がアクセスした前記情報処理システムに前記管理情報が示す情報処理システムが含まれていないと判定した場合に、その旨を示す警告情報を所定の端末に送信する、
請求項１に記載の異常検知システム。
前記異常判定部は、前記端末の前記情報処理システムへのアクセスパターンに異常があるか否かを判定する、
請求項１に記載の異常検知システム。
前記受信した認証履歴、アクセス履歴、及び管理情報を、前記異常検知システムが直接読み取り可能な形式で圧縮して記憶する圧縮記憶部を備える、
請求項１に記載の異常検知システム。
ユーザ認証に基づく前記端末による情報通信が異常であると判定された場合に、前記端末の情報通信を停止させる所定のロック信号を送信するロック信号送信部を備える、
請求項１に記載の異常検知システム。
前記異常があると判定した場合に、その異常の内容を示す情報と共に、前記警告情報を前記端末に送信したか否かを示す情報を出力する出力部を備える、
請求項１に記載の異常検知システム。
異常検知システムが、
少なくとも１以上の端末と、当該端末と所定の通信ネットワークを介して接続されている複数の情報処理システムとの間に介在する所定の情報管理システムから、前記端末が前記情報管理システムを介して前記情報処理システムに対して行ったユーザ認証の履歴の情報である認証履歴と、前記ユーザ認証に基づきアクセスされた前記情報処理システムの履歴の情報であるアクセス履歴と、前記情報処理システムに関する管理情報とを受信する情報受信処理と、
前記受信した認証履歴、アクセス履歴、及び管理情報の間の２以上の関係を学習した学
習済みモデルを生成する学習済みモデル生成処理と、
新たに受信した認証履歴、アクセス履歴、又は管理情報の少なくともいずれかと、前記生成した学習済みモデルとに基づき、ユーザ認証に基づく前記端末による情報通信が異常であるか否かを判定する異常判定処理と、
異常であると判定した場合には、その旨を示す警告情報を所定の端末に送信する通知処理と、
を実行する、異常検知方法。