JP2023522530A - メタデータ・ベースのフィッシング攻撃の検知及び防止 - Google Patents
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Abstract
開示された技術は、クライアント上で実行されたユーザ・アクションに応答してサーバによってレンダリングされたウェブページを傍受する。同技術は、ウェブページの１または複数の画像を分析し、特定のホスティッド・サービスが画像によって表されていると判定する。同技術は、ウェブページの１または複数のフィールドを分析し、フィールドが機密情報を引き出すと判定する。同技術は、フィールドを介して機密情報を提供する別のユーザ・アクションに応答して、クライアントによって生成されたリクエストを傍受する。同技術は、リクエストを分析し、機密情報が未認可のリソースに引き出されていると判定する。この判定は、リクエスト内のリソースアドレスを、特定のホスティッド・サービスによって使用される１または複数の認可されたリソースアドレスと比較することによって行われる。同技術は、ウェブページがフィッシング攻撃を実行していると判定し、機密情報の未認可リソースへの送信をブロックする。【選択図】 図９
Description
本出願は、２０２０年１月２７日出願の米国仮特許出願第６２／９６６，４１２号、発明の名称「フィッシング攻撃のメタデータ・ベース検知及び防止」（代理人事件整理番号：ＮＳＫＯ１０２８－１）及び２０２１年１月２５日出願の米国特許出願第１７／１５７，９４７号、発明の名称「メタデータ・ベースのフィッシング攻撃の検知及び防止」（代理人事件整理番号：ＮＳＫＯ１０２８－２）の利益及び優先権を主張する。優先権出願は、ここに完全に記載されているかの如く、参照により組み込まれる。
以下の資料は、ここに完全に記載されているかの如く、参照により組み込まれる。
２０１６年３月１１日出願の米国仮特許出願第６２／３０７，３０５号、発明の名称「クラウド・コンピューティング・サービスのデータ欠陥トランザクションにおいてマルチパート・ポリシーを実施するためのシステム及び方法」（代理人事件整理番号：ＮＳＫＯ １００３－１）。
２０１８年６月５日出願の米国特許出願第１６／０００，１３２号、発明の名称「クラウド・ストレージのためのメタデータ・ベースのデータ損失防止（ＤＬＰ）」（代理人事件整理番号：ＮＳＫＯ１００３－５）（現在は２０１９年５月１４日発行の米国特許第１０，２９１，６５７号）。
２０１６年１２月２日出願の米国特許出願第１５／３６８，２４０号、発明の名称「クラウド・コンピューティング・サービスのデータ欠陥トランザクションにマルチパート・ポリシーを適用するシステムと方法」（代理人事件整理番号：ＮＳＫＯ１００３－２）。
２０１６年１２月２日出願の米国特許出願第１５／３６８，２４６号、発明の名称「クラウド・コンピューティング・サービス用ミドルウェア・セキュリティ層」（代理人事件整理番号：ＮＳＫＯ １００３－３）。
チェン、イタール、ナラヤナスワミー、及び、マルムスコッグ、「ダミー用のクラウド・セキュリティ、 ネットスコープ・スペシャル・エディション」、ジョン・ワイリー・アンド・サンズ、２０１５年。
２０１４年３月５日出願の米国特許出願第１４／１９８，４９９号、発明の名称「ネットワーク配信サービス用セキュリティ」（代理人事件整理番号：ＮＳＫＯ １０００－２）（現在は２０１６年７月１９日発行の米国特許第９，３９８，１０２号）。
２０１５年８月２５日出願の米国特許出願第１４／８３５，６４０号、発明の名称「クラウド・コンピューティング・サービス（ＣＣＳ）に格納された企業情報を監視及び制御するシステム及び方法」（代理人事件整理番号：ＮＳＫＯ １００１－２）（現在は２０１８年３月２７日発行の米国特許第９，９２８，３７７号）。
２０１８年３月２日出願の米国特許出願第１５／９１１，０３４号、発明の名称「クラウドベースのコラボレーション環境における、マルウェア拡散のシミュレーション及び視覚化」（代理人事件整理番号：ＮＳＫＯ １０１２－２）。
２０１８年５月２２日出願の米国特許出願第１５／９８６，７３２号、発明の名称「カテゴリ指向パーサを用いたデータ損失防止」（代理人事件整理番号：ＮＳＫＯ １０１１－１）。
２０１７年４月２１日出願の米国仮特許出願第６２／４８８，７０３号、発明の名称「ネットワーク・セキュリティ・システム（ＮＳＳ）による、セキュリティ施行の待ち時間とエラーの削減」（代理人事件整理番号：ＮＳＫＯ１００７－１）。
２０１８年８月３０日出願の米国特許出願第１６／１１８，２７８号、発明の名称「コンテキスト情報を用いたドキュメント・メタデータの強化」（代理人事件整理番号：ＮＳＫＯ １０８１－１）。
「クラウドにおけるデータ損失防止及びモニタリング」ネットスコープ，インク（Ｎｅｔｓｋｏｐｅ，Ｉｎｃ）発行。
「クラウド・コンフィデンスへの５つのステップ」ネットスコープ，インク（ＮｅｔＳｃｏｐｅ，Ｉｎｃ）発行。
「ネットスコープ・アクティブ・クラウドＤＬＰ」ネットスコープ，インク（Ｎｅｔｓｋｏｐｅ，Ｉｎｃ）発行。
「クラウド・データ侵害の衝突コースを修復する」ネットスコープ，インク（Ｎｅｔｓｋｏｐｅ，Ｉｎｃ）発行。
「Ｎｅｔｓｋｏｐｅ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ Ｉｎｄｅｘ（商標）」ネットスコープ，インク（Ｎｅｔｓｋｏｐｅ，Ｉｎｃ）発行。
開示された技術は、ホスティッド・サービスとの間のネットワーク・トラフィックを保護することに関し、特に、ホスティッド・サービスからデータを引き出そうと試みるフィッシング攻撃を検出し、防止するためのメタデータの使用に関する。
本セクションで議論される主題は、本セクションにおけるその言及の結果、単に従来技術であると仮定すべきではない。同様に、本セクションで述べた問題または背景技術として提供された主題に関連する問題は、従来技術内で既に認識されたものと仮定すべきではない。本セクションの主題は、単に様々なアプローチを示しているに過ぎず、また、それ自体または自発的に、請求項に記載の技術の実施に対応し得る。
フィッシングは、フィッシャーが偽のウェブサイトを使用して、ユーザの機密情報を引き出す試みである。フィッシャーは、プライベート・アカウント情報及びパスワードにアクセスしたいと考えている。フィッシング攻撃が成功すると、被害者に悲惨な結果をもたらし、金銭的損失やデータの盗難につながる可能性がある。通常、フィッシャーは、リンクとそれをクリックするように仕向ける詐欺メールやチャット・メッセージを送信する。スピア・フィッシングのような多数の様々なフィッシング攻撃があり、フィッシャーは、特定の企業に個々のマッチしたコンテンツの電子メールを送信することによって、成功率を上げたいと考えている。別のタイプのフィッシングは、クローン・フィッシングと呼ばれ、フィッシャーは、以前に送信されたメッセージのクローンを作成し、正当なコンテンツを、リンクまたはフォーミュラのような悪意のある情報に置き換える。
どこからでもクラウド・サービスにアクセスできるため、フィッシング・ベースの侵害が容易に成功する可能性がある。フィッシング攻撃の２５％は、フィッシング攻撃で最もなりすましされたブランドである著名なクラウド・サービスのＯｆｆｉｃｅ３６５に組み込まれたデフォルトのセキュリティ対策を迂回する。
クラウドベースの電子メールは、フィッシングの新時代を迎えている。認証情報がフィッシャーに他の接続されたアカウントへのアクセスを与えるので、クラウドベースの電子メールの接続された性質により、フィッシャーは、フィッシング攻撃に１回成功するだけで、より大きな報酬にアクセスできる。
偽装フィッシング攻撃は、従業員にログインを促すフィッシング・ウェブページへのリンクを配置することを伴うが、ユーザは実際には、ログインではなくフィッシャーに資格情報を捧げている。そこから、疑いのない被害者がリンクをクリックし、偽のサインイン・ページに向けられたとき、被害者は、彼らが異常なことをしたとは知らずに、フィッシャーに彼らのユーザ名及びパスワードを提供する。
認証情報を盗んだ後、フィッシャーは典型的には、それらを使用してユーザのＯｆｆｉｃｅ３６５アカウントまたは他の電子メール・アカウントにリモートでログインし、これを他のスピア・フィッシング攻撃のための起動ポイントとして使用する。この時点で、フィッシャーは他の従業員または外部パートナーに追加のフィッシング・メールを送信し、フィッシング・リンクをクリックするように受信者を騙そうとするため、仕事中にフィッシャーを検出することはさらに困難になる。
偽装フィッシング攻撃は、幾つかの理由で検出することが困難である。フィッシング・リンクは通常、固有リンクがそれぞれの受信者に送信されるゼロデイであるため、セキュリティ・ブラックリストには表示されない。多くの場合、フィッシング・リンクは、攻撃者が悪意を持ってサインイン・ページを挿入した正規のウェブサイトにつながり、ドメイン名及びＩＰレピュテーションは正当である。セーフリンク等のリンク保護技術は、これらのフィッシング・リンク対して保護しない。フィッシング・リンクには単にサインイン・ページが含まれているだけで、悪意のあるウイルスはダウンロードされないため、ユーザはセーフリンクに従い、ユーザ名とパスワードを入力する。
従って、フィッシングに対する効果的な保護が必要である。
図面において、同様の参照符号は一般的に異なる図を通して同様の部品を指す。また、図面は必ずしも一定の縮尺ではなく、代わりに、開示された技術の原理を図解することに一般的に重点が置かれている。以下の説明では、開示された技術の様々な実施態様が以下の図面を参照して説明される。
以下の説明は、当業者が開示された技術を製作し使用することを可能にするために提示され、特定の用途及びその要件に即して提供される。開示された実施態様に対する様々な修正は、当業者には容易に明らかであり、本明細書で定義される一般原則は、開示される技術の精神及び範囲から逸脱することなく、他の実施態様及び用途に適用され得る。従って、開示された技術は、示された実施態様に限定されることを意図するものではなく、本明細書に開示された原理及び特徴と一致する最も広い範囲が与えられるべきである。
著者らは、フィッシング攻撃を検出及び防止するためのシステムと様々な実施態様を説明する。システム及び処理は、図１を参照して説明される。図１はアーキテクチャ図であるので、説明をより明確にするために、特定の細部は意図的に省略される。図１の説明は、以下のように編成される。最初に、図の要素を説明し、次にそれらの相互接続を説明する。次に、要素の使用についてより詳細に説明する。
図１は、環境１００で動作する開示された技術の一実施態様を示す。環境１００は、エンドポイント１０２、ネットワーク・セキュリティ・システム１２５、及び、ホスティッド・サービス１０８を含む。エンドポイント１０２は、ネットワーク・セキュリティ・システム１２５を介して、ホスティッド・サービス１０８に格納されたコンテンツ（例えば、ドキュメント）にアクセスする。エンドポイント１０２は、エンドポイント・ルーティング・クライアント１１２を備える。
ネットワーク・セキュリティ・システム１２５は、画像分類器１３５（例えば、畳み込みニューラル・ネットワーク）と、ウェブページ・アナライザ１４５と、トラフィック・データ・アナライザ１５５と、セキュリティ・アクション実行器１６５と、メタデータ・ストア１７５とを含む。
エンドポイント１０２とネットワーク・セキュリティ・システム１２５のモジュールは、ハードウェアまたはソフトウェアで実装可能であり、図１に示すように正確に同じブロックで分割する必要はない。モジュールの幾つかは、異なるプロセッサまたはコンピュータ上に実装されてもよく、或いは、多数の異なるプロセッサまたはコンピュータに分散されてもよい。更に、幾つかのモジュールは、達成される機能に影響を及ぼすことなく、組み合わせるか、並列に動作させるか、または、図１に示されるものと異なる順序で動作させることができることが理解されるのであろう。また、本明細書で使用されるように、用語「モジュール」は、それ自体がモジュールを構成すると考えることができる「サブモジュール」を含むことができる。エンドポイント１０２及びネットワーク・セキュリティ・システム１２５内のブロックは、モジュールとして指定され、方法におけるフローチャートのステップと考えることもできる。また、モジュールは必ずしも全てのコードをメモリ内に隣接して配置する必要はなく、コードの一部は、他のモジュールまたは他の機能からのコードを間に配置して、該コードの他の部分から分離することができる。
次に、環境１００の要素の相互接続について説明する。公衆ネットワーク１１５はエンドポイント１０２、ネットワーク・セキュリティ・システム１２５、及び、ホスティッド・サービス１０８を結合し、全てが相互に通信している（両矢印の実線によって示される）。実際の通信経路は、公衆及び／またはプライベート・ネットワーク上のポイント・ツー・ポイントであり得る。エンドポイント・ルーティング・クライアント１１２のような幾つかの項目は、例えば、アプリケーション・ストア（不図示）経由で間接的に配信されることがある。通信は、プライベート・ネットワーク、ＶＰＮ（バーチャル・プライベート・ネットワーク）、ＭＰＬＳ回線、または、インターネット等の様々なネットワークを介して行われ、適切なアプリケーション・プログラミング・インタフェース（ＡＰＩ）、及び、データ交換フォーマット、例えば、リプレゼンテーショナル・ステート・トランスファ（ＲＥＳＴ）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔオブジェクト表記（ＪＳＯＮ）、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）、シンプル・オブジェクト・アクセス・プロトコル（ＳＯＡＰ）、Ｊａｖａメッセージ・サービス（ＪＭＳ）、及び／または、Ｊａｖａプラットフォーム・モジュール・システムを使用することができる。全ての通信を暗号化することができる。通信は一般に、ＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）、ＷＡＮ（ワイド・エリア・ネットワーク）、電話網（公衆交換電話網）、セッション開始プロトコル（ＳＩＰ）、ワイヤレス・ネットワーク、ポイント・ツー・ポイント・ネットワーク、星型ネットワーク、トークン・リング型ネットワーク，ハブ型ネットワーク、及び、ＥＤＧＥ、３Ｇ、４G ＬＴＥ、Ｗｉ－Ｆｉ、ＷｉＭＡＸ等のプロトコルを介したモバイル・インターネットを含むインターネット等のネットワークを介して行われる。更に、ユーザ名／パスワード、オープン認証（ＯＡｕｔｈ）、Ｋｅｒｂｅｒｏｓ、ＳｅｃｕｒｅＩＤ、デジタル証明書等の様々な承認及び認証技術を使用して、通信を保護することができる。
エンドポイント１０２には、デスクトップ・コンピュータ、ノート・パソコン、タブレット・コンピュータ、携帯電話、または他の種類のコンピューティング・デバイスがある。ネットワーク・セキュリティ・システム１２５等の環境１００のエンジンまたはシステム・コンポーネントは、様々なタイプのコンピューティング・デバイス上で実行されるソフトウェアによって実装される。デバイスの例としては、ワーク・ステーション、サーバ、コンピューティング・クラスタ、ブレード・サーバ、サーバ・ファーム等がある。
図１の要素及びそれらの相互接続を紹介したが、ここで、図の要素をより詳細に説明する。
図１では、３つのホスティッド・サービスのＡＭＡＺＯＮ ＷＥＢ ＳＥＲＶＩＣＥＳ（ＡＷＳ）（商標）１１８、ＢＡＮＫ ＯＦ ＡＭＥＲＩＣＡ（商標）１２８、及び、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＡＺＵＲＥ（商標）１３８が示されているが、環境１００は任意の数のホスティッド・サービスを含むことができると理解される。ホスティッド・サービス１０８は、クラウド・コンピューティングとストレージ・サービス、金融サービス、電子商取引サービス、または、任意のタイプのアプリケーション、ウェブサイト、または、プラットフォームであり得る。多くの場合、ホスティッド・サービス１０８は、ＢＯＸ（商標）、ＤＲＯＰＢＯＸ（商標）、ＡＭＡＺＯＮ ＡＷＳ（商標）、ＧＯＯＧＬＥ ＤＲＩＶＥ（商標）、ＧＯＯＬＥ ＣＬＯＵＤ ＰＬＡＴＦＯＲＭ（ＧＣＰ）（商標）、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＡＺＵＲＥ（商標）、ＥＶＥＲＮＯＴＥ（商標）等の最も一般的に使用されるクラウド・アプリケーションである。ホスティッド・サービスは、クラウド・サービス、クラウド・アプリケーション、クラウド・ストレージ・アプリケーション（サービス）、及び、クラウド・コンピューティング・アプリケーション（サービス）と呼ばれることがある。
ホスティッド・サービス１０８は、クラウド内に実装することのできる、例えば、ログイン、ドキュメントの編集、バルク・データのダウンロード、顧客の連絡先情報の読み込み、支払勘定の入力、及び、ドキュメントの削除等の、データ損失防止（ＤＬＰ）ポリシーの対象である機能を、ユーザに提供する。ホスティッド・サービス１０８は、ネットワーク・サービスまたはアプリケーションであったり、ウェブ・ベース（ＵＲＬ経由でアクセスされる等）であったり、同期クライアント等のネイティブであったりすることができる。例として、ソフトウェア・アズ・ア・サービス（ＳａａＳ）の提供、プラットフォーム・アズ・ア・サービス（ＰａａＳ）の提供、及び、インフラストラクチャ・アズ・ア・サービス（ＩａａＳ）の提供、並びに、ＵＲＬを介して公開される内部企業アプリケーションが含まれる。今日の一般的なホスティッド・サービスの例には、ＢＯＸ（商標）、ＧＯＧＬＥ ＤＲＩＶＥ（商標）、ＳＡＬＥＳＦＯＲＣＥ．ＣＯＭ（商標）、ＤＲＯＰＢＯＸ（商標）、ＡＭＡＺＯＮ ＡＷＳ（商標）、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＯＮＥＤＲＩＶＥ ３６５（商標）、ＡＰＰＬＥ ＬＯＵＤ ＤＲＩＶＥ（商標）、ＯＲＡＣＬＥ ｏｎ ＤＥＭＡＮＤ（商標）、ＳＵＧＡＲＳＹＮＣ（商標）、ＩＤＲＩＶＥ（商標）、及び、ＳＰＩＤＥＲＯＡＫ ＯＮＥ（商標）が含まれる。
認可されたホスティッド・サービスは、会社が従業員に使用するために提供する、ＩＴが把握しているホスティッド・サービスである。ＩＴは通常、これらのホスティッド・サービスを完全に管理制御し、企業に代わってそれらを維持する。ＩＴが認可されたホスティッド・サービスを管理するとしても、部門は、ユーザが如何にしてこれらのホスティッド・サービスにアクセスしているか、及び、企業データのアップロード、ダウンロード、共有、編集等、ユーザが如何なるアクティビティを実行しているかについての具体的な知識が不足している可能性がある。
未認可のホスティッド・サービスは、会社が知らないホスティッド・サービスである。ＩＴが必要なビジネス機能を達成するために必要なツールを提供しない場合、従業員は、ＩＴから外れ、自身のホスティッド・サービスを調達することが非常に多い。従業員は、ＩＴの知識や支援なしに、これらのホスティッド・サービスを簡単に見つけ、支払い、ダウンロード、管理することができる。一方において、このことは、従業員が効率的に働く方法を提供するため、良いことである。他方、これらの未認可のホスティッド・サービスは、ＩＴのリスクを生じさせる。ホスティッド・サービスとその中のデータを安全に保つことは、ＩＴがそれらについて知らないときには困難である。ＩＴは、未認可のホスティッド・サービスのセキュリティまたはコンプライアンスを適切に実施できない。強力なユーザ認証や監査ロギング等の重要なセキュリティ機能がないと、これらのホスティッド・サービス及びそれらの中のデータは、偶発的または意図的なデータ露出に対して脆弱である。最後に、ＩＴは、ユーザが未認可のホスティッド・サービスをどのように使用しているか分からない。
ホスティッド・サービス１０８はまた、客観的基準に基づいてホスティッド・サービスの企業レディネスを評価し、全体的スコアを割り当てるＮＥＴＳＫＯＰＥ ＣＬＯＵＤ ＣＯＮＦＩＤＥＮＣＥ ＩＮＤＥＸ（商標）に基づいて、判断／識別／等級付けされ得る。特に、ＮＥＴＳＫＯＰＥ ＣＬＯＵＤ ＣＯＮＦＩＤＥＮＣＥ ＩＮＤＥＸ（商標）は、ホスティッド・サービスの様々な属性を考慮することによって、ホスティッド・サービスの企業レディネスを測定する。ホスティッド・サービス属性の以下のリストは、網羅的ではなく例示的なものであり、暗号化ポリシー、監査可能性及びビジネス継続性、災害管理ポリシー、データ・センタの数、データ・センタのコンプライアンス証明書（例えば、ＳＯＣ２）、識別及びアクセス制御、ファイル共有、データ分類、監査及び警告、データ・アクセス・ログ保存、パスワード・ポリシー、失効ポリシー、公開されたデータ回復計画、並びに、検査及びセキュリティ制御のためのトラフィックをプロキシする能力を含む。
幾つかの実施態様では、ＮＥＴＳＫＯＰＥ ＣＬＯＵＤ ＣＯＮＦＩＤＥＮＣＥ ＩＮＤＥＸ（商標）が組織のネットワークにインタフェースする各ホスティッド・サービスに０～１００のスコアを割り当てる。更に、割り当てられたスコアに基づいて、ホスティッド・サービスは、優秀、高い、中程度の、低い、または不良等の異なるクラウド信頼性レベルに類別することができる。
他の実施態様では、ＮＥＴＳＫＯＰＥ ＣＬＯＵＤ ＣＯＮＦＩＤＥＮＣＥ ＩＮＤＥＸ（商標）は、ホスティッド・サービスを、クラウド・ストレージ、コラボレーション、財務及び会計、顧客関係管理（ＣＲＭ）、人材、及び、ソフトウェア開発を含む複数のカテゴリにグループ化する。
ホスティッド・サービス１０８は、第三者がそれらと通信し、それらの基礎となるデータを利用できるように、それらのアプリケーション・プログラミング・インタフェース（ＡＰＩ）を公表している。ＡＰＩとは、そのインタフェース・タイプを含む一連のクラスに属するコード・ライブラリ、ルーチン、プロトコル・方法、及び、フィールドのパッケージ化された集合を指す。ＡＰＩは、関連するクラスをインポートし、クラスをインスタンス化し、それらのメソッド及びフィールドを呼び出すステートメントを書くだけで、開発者及びプログラマが、彼ら自身のソフトウェア開発のためにクラスを使用することができる方法を規定する。ＡＰＩは、ソフトウェア・コンポーネントが互いに通信するためのインタフェースとして使用することを目的としたソース・コード・ベースのアプリケーションである。ＡＰＩには、ルーチン、データ構造、オブジェクト・クラス、及び、変数に対してアプリケーションを組み込むことができる。基本的に、ＡＰＩは、開発者やプログラマがホスティッド・サービスの基礎データ、プラットフォーム機能、及び、機能にアクセスするためのインタフェースを提供する。開示された技術の実施態様は、ＳＯＡＰ、ＷＳＤＬ、Ｂｕｌｋ、ＸＭＬ-ＲＰＣ、及び、ＪＳＯＮ-ＲＰＣ等のＨＴＴＰまたはＨＴＴＰｓベースのＡＰＩ、及び、ＲＥＳＴ ＡＰＩ（例えば、ＦＬＩＣＫＲ（商標）、ＧＯＧＬＥ ＳＴＡＴＩＣ ＭＡＰＳ（商標）、ＧＯＧＬＥ ＧＥＯＬＯＣＡＴＩＯＮ（商標））等のウェブ・サービスＡＰＩ、ウェブ・ソケットＡＰＩ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ及びＴＷＡＩＮ（例えば、ＧＯＧＬＥ ＭＡＰＳ（商標）ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ ＡＰＩ、ＤＲＯＰＢＯＸ（商標） ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ Ｄａｔａ ｓｔｏｒｅ ＡＰＩ、ＴＷＩＬＩＯ（商標） ＡＰＩ、Ｏｒａｃｌｅ Ｃａｌｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＯＣＩ））、Ｊａｖａ ＡＰＩ及びＡｎｄｒｏｉｄ ＡＰＩ（例えば、ＧＯＧＬＥ ＭＡＰＳ（商標）Ａｎｄｒｏｉｄ ＡＰＩ、ＭＳＤＮ Ｃｌａｓｓ Ｌｉｂｒａｒｙ ｆｏｒ ．ＮＥＴ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ、Ｊａｖａ及びＣ＃向けのＴＷＩＬＩＯ（商標）ＡＰＩ）等のクラス・ベースのＡＰＩ、ファイル・システムへのアクセスやユーザ・インタフェースへのアクセス等のＯＳの機能やルーチン、ＣＯＲＢＡ、及び．ＮＥＴ Ｒｅｍｏｔｉｎｇ等のオブジェクト・リモーティングＡＰＩ、及び、ビデオ・アクセラレーション、ハードディスク・ドライブ、ＰＣＩバス等のハードウェアＡＰＩ、等の様々なタイプのＡＰＩを使用する。開示された技術が使用するＡＰＩの他の例は、ＡＭＡＺＯＮ ＥＣ２ ＡＰＩ（商標）、ＢＯＸ ＣＯＮＴＥＮＴ ＡＰＩ（商標）、ＢＯＸ ＥＶＥＮＴＳ ＡＰＩ（商標）、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＧＲＡＰＨ（商標）、ＤＲＯＰＢＯＸ ＡＰＩ（商標）、ＤＲＯＰＢＯＸ ＡＰＩ ｖ２（商標）、ＤＲＯＰＢＯＸ ＣＯＲＥ ＡＰＩ（商標）、ＤＲＯＰＢＯＸ ＣＯＲＥ ＡＰＩ ｖ２（商標）、ＦＡＣＥＢＯＯＫ ＧＲＡＰＨ ＡＰＩ（商標）、ＦＯＵＲＥＳＱＵＡＲＥ ＡＰＩ（商標）、ＧＥＯＮＡＭＥＳ ＡＰＩ（商標）、ＦＯＲＣＥ．ＣＯＭ ＡＰＩ（商標）、ＦＯＲＣＥ．ＣＯＭ ＭＥＴＡＤＡＴＡ ＡＰＩ（商標）、ＡＰＥＸ ＡＰＩ（商標）、ＶＩＳＵＡＬＦＯＲＣＥ ＡＰＩ（商標）、ＦＯＲＣＥ．ＣＯＭ ＥＮＴＥＲＰＲＩＳＥ ＷＳＤＬ（商標）、ＳＡＬＥＳＦＯＲＣＥ．ＣＯＭ ＳＴＲＥＡＭＩＮＧ ＡＰＩ（商標）、ＳＡＬＥＳＦＯＲＣＥ.ＣＯＭ ＴＯＯＬＩＮＧ ＡＰＩ（商標）、ＧＯＧＬＥ ＤＲＩＶＥ ＡＰＩ（商標）、ＤＲＩＶＥ ＲＥＳＴ ＡＰＩ（商標）、ＡＣＣＵＷＥＡＴＨＥＲ ＡＰＩ（商標）、及び、ＣＬＯＵＤＲＡＩＬ（商標） ＡＰＩ等の、集約され単一化したＡＰＩを含む。
ホスティッド・サービス１０８及びそれらのＡＰＩについて説明したが、ここで、ネットワーク・セキュリティ・システム１２５について説明する。
ネットワーク・セキュリティ・システム１２５は、画像分類器１３５を使用して、ウェブページの１または複数の画像を分析し、特定のホスティッド・サービスが画像によって表されることを判定すること、ウェブページ・アナライザ１４５を使用して、ウェブページの１または複数のフィールドを分析し、該フィールドが機密情報を引き出すと判定すること、トラフィック・データ・アナライザ１５５を使用して、リクエスト（例えば、ＨＴＴＰリクエスト）を分析し、リクエスト内のリソースアドレスを、特定のホスティッド・サービスによって使用される１または複数の認可されたリソースアドレスと比較することによって、機密情報が未認可リソースに引き出されていると判定すること、メタデータ・ストア１７５を使用して、認可されたリソースアドレスを記憶／リスト／識別すること、及び、セキュリティ・アクション実行器１６５を使用して、未認可リソースへの機密情報の送信をブロックすることを含む、様々な機能を提供する。これらの機能は、フィッシャーがエンドポイント１０２を介して、ホスティッド・サービス１０８に悪意を持ってアクセスすることを集合的に防止する。より一般的には、ネットワーク・セキュリティ・システム１２５は、セキュリティだけではなく、アプリケーションの可視性及び制御機能も提供する。
画像分類器１３５は、畳み込みニューラル・ネットワーク、状態ベクトル・マシン、ランダム・フォレスト、及び、勾配ブースト決定木、等の任意の画像分類アルゴリズムを実装することができる。画像分類器１３５は、バックプロパゲーション・ベースの確率的勾配更新トレーニング手法を使用して（例えば、ＡＤＡＭトレーニング・アルゴリズムを使用して）、ウェブページ画像をホスティッド・サービス１０８にマッピングするようにトレーニングされ得る。
ウェブページ・アナライザ１４５は、ＨＴＭＬドキュメント、ＰＤＦ、画像、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔコード、データ記憶層（例えば、ｌｏｃａｌＳｔｏｒａｇｅ、ＩｎｄｅｘｅｄＤＢ、ＷｅｂＳＱＬ、ＦｉｌｅＳｙｓｔｅｍ）、または、他の何らかのタイプのコンテンツ（例えば、カスケーディング・スタイル・シート（ＣＳＳ））を解析及び分析する。一実施態様では、ウェブページ・アナライザ１４５がＨＴＭＬドキュメントを解析し、要素をコンテンツ・ツリー内のＤＯＭノードに変換する。別の実施態様では、それは、既に生成されたコンテンツ・ツリーを解析及び分析する。一実施態様では、それは、外部ＣＳＳファイルとスタイル要素の両方においてスタイル・データを解析及び分析する。別の実施態様では、それは、ＨＴＭＬドキュメント内のビジュアル命令と共にスタイリング情報を含むレンダリング・ツリーを解析及び分析する。幾つかの実施態様では、該解析は、ＨＴＭＬドキュメントのテキスト及びフィールド（キー値対）の語彙解析及び構文解析も含む。
トラフィック・データ・アナライザ１５５は、ＧＥＴリクエスト、ＰＯＳＴリクエスト、及び、ＨＥＡＤリクエスト等のハイパーテキスト・トランスファー・プロトコル（ＨＴＴＰ）リクエストを解析及び分析する。ＨＴＴＰリクエストは、汎用ヘッダ（接続、日付）、要求／応答ヘッダ、及び、エンティティ・ヘッダ（コンテンツ長、コンテンツ・タイプ、最終修正）を含む。一実施態様では、トラフィック・データ・アナライザ１５５が、ＰＯＳＴリクエスト内のＨＴＴＰヘッダを解析及び分析する。一実施態様では、トラフィック・データ・アナライザ１５５が、ディープＡＰＩ検査（ＤＡＰＩＩ）を使用してＨＴＴＰトランザクションを解釈するために、コネクタまたは標準化された統合を使用する。
セキュリティ・アクション実行器１６５は、ブロック、警告、迂回、隔離、指導、修正のためのワークフローの開始、レコード、正当性の追求、コンプライアンス外事象またはアクティビティに関する報告、またはコンテンツ暗号化を含むセキュリティ・アクションを実行する。セキュリティ・アクションのタイプは、コンテンツ・ポリシーのタイプ、実行されるコンテンツ・レベルのアクティビティ、及び、コンテンツ・タイプのうちの少なくとも１つに基づくことができる。他の実施態様では、機密データの所有権の変更等、セキュリティ・アクションとして特定のオフライン検査をトリガすることができる。
ネットワーク・セキュリティ・システム１２５の機能に関する更なる情報については、例えば、チェン、イタール、ナラヤナスワミー、及び、マルムスコッグの共有する米国特許出願（出願番号：１４／１９８，４９９、１４／１９８，５０８、 １４／８３５，６４０、 １４／８３５，６３２、及び、６２／３０７，３０５）；ダミー用のクラウド・セキュリティ、 ネットスコープ・スペシャル・エディション、ジョン・ワイリー・アンド・サンズ、２０１５年；「ネットスコープ・イントロスペクション」ネットスコープ，インク発行；「クラウドにおけるデータ損失防止及びモニタリング」ネットスコープ，インク発行；「クラウド・データ損失防止リファレンス・アーキテクチャ」ネットスコープ，インク発行；「クラウド・コンフィデンスへの５つのステップ」ネットスコープ，インク発行；「ネットスコープ・リアクティブ・プラットフォーム」ネットスコープ，インク発行；「ネットスコープ・アドヴァンテージ：クラウド・アクセス・セキュリティ・ブローカのための３つの“必携”要件」ネットスコープ，インク発行；「１５の重要ＣＡＳＢ使用事例」ネットスコープ，インク発行、「ネットスコープ・リアクティブ・クラウドＤＬＰ」ネットスコープ，インク発行、「クラウド・データ侵害の衝突コースを修復する」ネットスコープ，インク発行、及び、「Ｎｅｔｓｋｏｐｅ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ Ｉｎｄｅｘ（商標）」ネットスコープ，インク発行を参照することができ、以上の資料は、ここに完全に記載されているかの如く、全ての目的のために参照により組み込まれる。
エンドポイント・ルーティング・クライアント１１２に関して、それは、エンドポイント１０２から発するネットワーク・トラフィックをネットワーク・セキュリティ・システム１２５にルーティングする。デバイスのタイプに応じて、証明書ベースの認証を使用するＶＰＮオンデマンドまたはアプリ毎のＶＰＮのような仮想プライベート・ネットワーク（ＶＰＮ）とすることができる。例えば、ＩＯＳ（商標）デバイスに対しては、それは、アプリ毎のＶＰＮであり得、または、ドメイン・ベースのＶＰＮプロファイルのセットであり得る。ＡＮＤＲＯＩＤ（登録商標） デバイスに対しては、それは、クラウド・ディレクタ・モバイル・アプリであり得る。ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標） デバイスに対しては、アプリ毎のＶＰＮであり得、または、ドメイン・ベースのＶＰＮプロファイルのセットであり得る。エンドポイント・ルーティングク・ライアント１１２はまた、電子メールを使用してダウンロードされるか、または、ＣｏｎｆｉｇＭｇｒ（商標）、Ａｌｔｒｉｓ（商標）、及びＪａｍｆ（商標）等の大規模配備ツールを使用してサイレントにインストールされるエージェントであり得る。
図２は、エンドポイント・セキュリティ・システム２０２を使用してフィッシング攻撃を検出及び防止する一実施態様を示す。環境２００において、エンドポイント１０２は、エンドポイント・セキュリティ・システム２０２を用いて構成される。エンドポイント・セキュリティ・システム２０２は、画像分類器１３５と、ウェブページ・アナライザ１４５と、トラフィック・データ・アナライザ１５５と、セキュリティ・アクション実行器１６５と、メタデータ・ストア１７５とを備える。
エンドポイント・セキュリティ・システム２０２は画像分類器１３５を使用して、ウェブページの１または複数の画像を分析し、特定のホスティッド・サービスが画像によって表されることを判定すること、ウェブページ・アナライザ１４５を使用して、ウェブページの１または複数のフィールドを分析し、該フィールドが機密情報を引き出すと判定すること、トラフィック・データ・アナライザ１５５を使用して、リクエスト（例えば、ＨＴＴＰリクエスト）を分析し、リクエスト内のリソースアドレスを、特定のホスティッド・サービスによって使用される１または複数の認可リソースアドレスと比較することによって、機密情報が未認可リソースに引き出されていると判定すること、メタデータ・ストア１７５を使用して、認可リソースアドレスを記憶／リスト／識別すること、及び、セキュリティ・アクション実行器１６５を使用して、未認可リソースへの機密情報の送信をブロックすることを含む、様々な機能を提供する。これらの機能は、フィッシャーがエンドポイント１０２を介して、ホスティッド・サービス１０８に悪意を持ってアクセスすることを集合的に防止する。より一般的には、エンドポイント・セキュリティ・システム２０２が、セキュリティだけではなく、アプリケーション可視性及び制御機能も提供する。
図３は、ホスティッド・サービスによって使用される認可リソースアドレスを識別するメタデータ・ストア１７５及びそのコンテンツの一実施態様を示す。一実施態様では、メタデータ・ストア１７５が認可されたホスティッド・サービスのリソースアドレスを識別／リストする。リソースアドレスの例には、ｌｏｇｉｎ．ｍｉｃｒｏｓｏｆｔｏｎｌｉｎｅ．ｃｏｍ及びｌｏｇｉｎ．ｓａｌｅｓｆｏｒｃｅ．ｃｏｍ等のユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）、ドメイン名、サブドメイン名、ユニフォーム・リソース識別子（ＵＲＩ）、インターネット・プロトコル（ＩＰ）アドレス、サーバ名表示（ＳＮＩ）、及び、サブジェクト代替名（ＳＡＮ）が含まれる。メタデータ・ストア１７５のこれらのコンテンツは、「メタデータ」と呼ぶことができる
図４は、フィッシング被害者に送信されるフィッシング・デコイ４０２の一例を示す。フィッシング・デコイ４０２は、ホスティッド・サービスのＧＯＯＧＬＥ ＤＲＩＶＥ（商標）でホストされるＰＤＦであり、コロラド州デンバーの法律事務所になりすます。フィッシング・デコイ４０２は、ＡＺＵＲＥ（商標）のブロブ・ストレージでホストされるＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＯＦＦＩＣＥ ３６５（商標）のフィッシング・ウェブページにリンクされている。フィッシング・デコイ４０２は、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＡＺＵＲＥ（商標）ブロブ・ストレージでホストされるので、マイクロソフト発行のドメイン名と、セキュア・ソケット層（ＳＳＬ）証明書とを有する。マイクロソフト発行のドメイン名と証明書を、マイクロソフト・コンテンツ（Ｗｅｂページ）と組み合わせることで、このおとりは特に説得力があり、フィッシングとして認識することが困難である。
フィッシング・デコイ４０２は、従来、フィッシング被害者への電子メール添付物として到着する。それは正当なコンテンツを含むように作られ、正当な情報源から来る。しばしば、添付物は、ＧＯＯＧＬＥ ＤＲＩＶＥ（商標）のようなクラウド・ストレージ・サービスに保存される。これらのドキュメントを他のユーザと共有することは、本明細書に組み込まれている米国特許出願第１５／９１１，０３４号に記載されているクラウド・フィッシング・ファンアウト効果のような二次伝播ベクトルを引き起こす可能性がある。
図５は、フィッシング被害者がフィッシング・デコイ４０２をクリックしたときに、認可されたクラウド・コンピューティング及びストレージ・サービスのＡｚｕｒｅブロブ・ストレージのユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）５０４に接続する図４のフィッシング・デコイ４０２を示す。
フィッシング・デコイ４０２は、図４に示すように、実際のＰＤＦをダウンロードするためのハイパーリンクを含む。「ＰＤＦをダウンロード」ハイパーリンクをクリックすると、ドキュメントがＡｚｕｒｅブロブ・ストレージＵＲＬ ５０４に接続しようとしていることを示すメッセージ５０２が被害者に提示される。
図６は、ハイパーリンクをクリックした後に被害者に提示されるフィッシング・ウェブページ６０２を示す。フィッシング・ウェブページ６０２は、画像フィーチャ６０４及び６０６と、フィールド６１４及び６２４とを有する１または複数の画像を含む。
フィッシング・ウェブページ６０２は、Ａｚｕｒｅブロブ・ストレージでホストされる。その結果、図７に示すように、有効なマイクロソフト発行のＳＳＬ証明書７０２を有し、マイクロソフトの所有するドメイン上でホストされる。ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＯＦＦＩＣＥ ３６５（商標）の資格情報を求めるサイト上でマイクロソフトのドメイン名とマイクロソフト発行のＳＳＬ証明書７０２を見ることは、そのサイトが合法であり、ユーザに彼らの資格情報を入力することを納得させるに十分な可能性があることを示す非常に強力な証拠である。続行をクリックすると、図８に示すように、被害者の資格情報がhttps://searchurl.bid/livelogins2017/finish40.php 824にアップロードされる。
最初に、画像分類器１３５は、フィッシング・ウェブページ６０２の画像にアクセスし、画像フィーチャ６０４及び６０６の処理に基づいて、画像が、ホスティッド・サービスのＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＯＦＦＩＣＥ ３６５（商標）のＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＥＸＣＥＬ（商標）アプリケーションによって使用されると判定する。従って、画像分類器１３５は、フィッシング・ウェブページ６０２の画像がホスティッド・サービスのＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＯＦＦＩＣＥ ３６５（商標）を表すと予測する。
次いで、ウェブページ・アナライザ１４５は、フィッシング・ウェブページ６０２を分析し、フィールド６１４及び６２４を分析する。フィールド６１４及び６２４の分析に基づいて、ウェブページ・アナライザ１４５はフィールド６１４及び６２４が機密情報、即ち、電子メールアドレス及び電子メール・パスワードを引き出していることを推測する。他の実施態様では、様々なタイプの機密情報が引き出され、それについて検出され得る。幾つかの例として、制御された未分類情報（ＣＵＩ）、個人識別可能情報（ＰＩＩ）、保護された健康情報（ＰＨＩ）、支払いカード業界（ＰＣＩ）情報、社会保障番号、運転免許証情報、及び、バイオメトリック記録が含まれる。
次いで、トラフィック・データ・アナライザ１５５は、ＨＴＴＰヘッダ８４４を解析し、機密情報８３２及び８３４がＰＯＳＴフィールド内のＵＲＬ８２４にアップロードされていると判定する。次いで、トラフィック・データ・アナライザ１５５は、メタデータ・ストア１７５にアクセスして、どの許可されたリソースアドレス８０４（ＵＲＬ、ドメイン名、サブドメイン名、ＵＲＩ、ＩＰアドレス、ＳＮＩ、ＳＡＮ）が、ホスティッド・サービスのＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＯＦＦＩＣＥ ３６５（商標）に関連付けられているかを判定する。次いで、トラフィック・データ・アナライザ１５５は、ＵＲＬ８２４の部分文字列を認可リソースアドレス８０４の部分文字列と比較する（８０２）。比較８０２に基づいて、トラフィック・データ・アナライザ１５５が、ＵＲＬ８２４がホスティッド・サービスのＭＩＣＲＯＳＯＦＴ ＯＦＦＩＣＥ ３６５（商標）の許可されたリソースアドレスではないと判定する。従って、トラフィック・データ・アナライザ１５５は、機密情報８３２及び８３４が、未認可のリソースまたはロケーションに引き出されている（８０６）と判定する。
セキュリティ・アクション実行器１６５は、機密情報８３２及び８３４の未認可ＵＲＬ８２４への提供をブロックする（８１８）ことによって、該引き出し８０６を阻止する。
図９は、ウェブページ画像をホスティッド・サービスにマッピングするために画像分類器１３５をトレーニングする一実施態様を示す。トレーニング画像９０２は、画像分類器１３５をトレーニングするためのトレーニング・データとして使用され、最も一般的に使用される認可されたホスティッド・サービスのウェブページ及びウェブサイトからクロールされ抽出された画像を含む。各画像は、対応するホスティッド・サービスを識別するグラウンド・トゥルース９１４でラベル付けされる。一実施態様では、画像分類器１３５は、複数のホスティッド・サービス（例えば、ＡＷＳ、ＢｏＡ、Ａｚｕｒｅ、ＧＣＰ、Ｂｏｘ、Ｄｒｏｐｂｏｘ）の信頼スコア確率９０４を生成するソフトマックス分類層を有する畳み込みニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ）である。トレーニングは、後方プロパゲーション９３４を使用して、予測誤差９２４から計算された勾配を畳み込みニューラル・ネットワークのパラメータ及び重み付けに適用する。
開示される技術の他の実施態様では、機械学習ベースの分類手法に加えて、または、その代わりに、開示される技術は、画像曖昧性除去及び分類のために知覚ハッシングのような画像フィンガープリント・アルゴリズムを使用することができる。知覚ハッシングに関する更なる詳細は、Perceptual hashing, https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=perceptual_hashing&oldid=999157579（２０２１年１月２５日最終アクセス）に見出すことができる。また、該資料は、ここに完全に記載されているかの如く、参照により組み込まれる。
図１０は、フィッシング攻撃を検出及び防止するネットワーク・セキュリティ・システムに関係するアクションの幾つかを示すメッセージ・フローチャートである。メッセージ・フローチャートは例えば、情報を受信または検索し、情報を処理し、結果を記憶し、結果を送信するように構成された１または複数のプロセッサによって、少なくとも部分的にデータベース・システムを用いて実装することができる。他の実施態様は、図１０に示されるものとは異なる順序で、及び／または、異なる、より少ない、もしくは追加のアクションを用いて、アクションを実行し得る。幾つかの実施態様では、複数のアクションを組み合わせることができる。便宜上、このメッセージ・フローチャートは、方法を実行するシステムを参照して説明される。システムは、必ずしも方法の一部ではない。
エンドポイント１０２とサーバ１００８との間の通信は、それらの間に介在するネットワーク・セキュリティ・システム１２５によって監視され、仲介される。
先ず、ユーザは、エンドポイント１０２上で動作するクライアント１０１２（例えば、ブラウザ）を介してユーザ・アクション１０１４を発行する。一実施態様では、ユーザ・アクション１０１４は、フィッシング・ベイト（おとり）として機能するハイパーリンクの選択である。
ユーザ・アクション１０１４に応答して、サーバ１００８は、クライアント１０１２にフィッシング・ウェブページ１０２６を送信する。
次いで、ネットワーク・セキュリティ・システム１２５の画像分類器１３５は、フィッシング・ウェブページ１０２６の画像の画像分析１０３２を実行し、画像によって表される特定のホスティッド・サービスを識別する。
次いで、ネットワーク・セキュリティ・システム１２５のウェブページ・アナライザ１４５は、フィッシング・ウェブページ１０２６のフィールドのフィールド分析１０４２を実行し、フィールドが機密情報を引き出していると判定する。
次に、ユーザ・アクション１０５４は、リクエスト１０５２を介して機密情報を提出することを試みる。リクエスト１０５２は、ネットワーク・セキュリティ・システム１２５によって傍受され、完了していない。
次に、ネットワーク・セキュリティ・システム１２５のトラフィック・データ・アナライザ１５５は、リクエスト１０５２のリクエスト分析１０６２を実行し、機密情報が未認可のリソースまたは場所に引き出されていると判定する。この判定は、リクエスト１０５２内のリソースアドレス（例えば、ＰＯＳＴ ＵＲＬ）を、ネットワーク・セキュリティ・システム１２５のメタデータ・ストア１７５内で識別／リストされる特定のホスティッド・サービスによって使用される１または複数の認可されたリソースアドレスと比較する（１０７６）ことによって行われる。
次いで、ネットワーク・セキュリティ・システム１２５は、フィッシング・ウェブページがフィッシング攻撃を実行していると判定し、機密情報の未認可リソースへの送信をブロックする（１０８６）。
他の実施態様では、比較１０７６により、機密情報が認可されたリソースまたは場所に送信されていると判定された場合、リクエストはブロックされず、代わりに履行される。
図１１は、フィッシング攻撃を検出及び防止するエンドポイント・セキュリティ・システムに関係するアクションの幾つかを示すメッセージ・フローチャートである。メッセージ・フローチャートは、例えば、情報を受信または検索し、情報を処理し、結果を記憶し、結果を送信するように構成された１または複数のプロセッサによって、少なくとも部分的にデータベース・システムを用いて実装することができる。他の実施態様は、図１１に示されるものとは異なる順序で、及び／または、異なる、より少ない、または、追加のアクションを用いて、アクションを実行し得る。幾つかの実施態様では、複数のアクションを組み合わせることができる。便宜上、このメッセージ・フローチャートは、方法を実行するシステムを参照して説明される。システムは、必ずしも方法の一部ではない。
先ず、ユーザは、エンドポイント１０２上で動作するクライアント１１１２（例えば、ブラウザ）を介してユーザ・アクション１１１４を発行する。一実施態様では、ユーザ・アクション１１１４は、フィッシング・ベイトとして機能するハイパーリンクの選択である。
ユーザ・アクション１１１４に応答して、サーバ１１０８は、クライアント１１１２にフィッシング・ウェブページ１１２６を送信する。
次いで、エンドポイント・セキュリティ・システム２０２の画像分類器１３５は、フィッシング・ウェブページ１１２６の画像の画像分析１１３２を実行し、画像によって表される特定のホスティッド・サービスを識別する。
次いで、エンドポイント・セキュリティ・システム２０２のウェブページ・アナライザ１４５は、フィッシング・ウェブページ１１２６のフィールドのフィールド分析１１４２を実行し、フィールドが機密情報を引き出していると判定する。
次に、ユーザ・アクション１１５４は、リクエスト１１５２を介して機密情報を提出することを試みる。リクエスト１１５２は、エンドポイント・セキュリティ・システム２０２によって傍受され、完了していない。
次に、エンドポイント・セキュリティ・システム２０２のトラフィック・データ・アナライザ１５５は、リクエスト１１５２のリクエスト分析１１６２を実行し、機密情報が未認可のリソースまたは場所に引き出されていると判定する。この判定は、リクエスト１１５２内のリソースアドレス（例えば、ＰＯＳＴ ＵＲＬ）を、エンドポイント・セキュリティ・システム２０２のメタデータ・ストア１７５内で識別／リストされる特定のホスティッド・サービスによって使用される１または複数の認可されたリソースアドレスと比較する（１１７６）ことによって行われる。
次いで、エンドポイント・セキュリティ・システム２０２は、フィッシング・ウェブページがフィッシング攻撃を実行していると判定し、機密情報の未認可リソースへの送信をブロックする（１１８６）。
他の実施態様では、比較１１７６により、機密情報が認可されたリソースまたは場所に送信されていると判定された場合、リクエストはブロックされず、代わりに履行される。
図１２は、開示された技術を実施するために使用できるコンピュータ・システム１２００の簡略ブロック図である。コンピュータ・システム１２００は、バス・サブシステム１２５５を介して幾つかの周辺装置と通信する少なくとも１つの中央演算処理装置（ＣＰＵ）１２７２を含む。これらの周辺装置が例えば、メモリ装置及びファイル・ストレージ・サブシステム１２３６を含むストレージ・サブシステム１２１０、ユーザ・インタフェース入力装置１２３８、ユーザ・インタフェース出力装置１２７６、及びネットワーク・インタフェース・サブシステム１２７４を含むことができる。入力及び出力装置は、コンピュータ・システム１２００とのユーザ・インタラクションを可能にする。ネットワーク・インタフェース・サブシステム１２７４は、他のコンピュータ・システム内の対応するインタフェース装置へのインタフェースを含む、外部ネットワークへのインタフェースを提供する。
一実施態様では、ネットワーク・セキュリティ・システム１２５、そして／または、エンドポイント・セキュリティ・システム２０２が、記憶サブシステム１２１０及びユーザ・インタフェース入力デバイス１２３８に通信可能にリンクされる。
ユーザ・インタフェース入力装置１２３８は、キーボード、マウス、トラックボール、タッチパッド、または、グラフィックス・タブレット等のポインティング・デバイス、スキャナ、ディスプレイに組み込まれたタッチ・スクリーン、音声認識システム及びマイクロフォン等のオーディオ入力装置、並びに他のタイプの入力装置を含むことができる。一般に、「入力装置」という用語の使用は、コンピュータ・システム１２００に情報を入力するための全ての可能なタイプの装置及び方法を含むことが意図される。
ユーザ・インタフェース出力装置１２７６は、ディスプレイ・サブシステム、プリンタ、ファックスマシン、または、オーディオ出力装置等の非視覚ディスプレイを含むことができる。ディスプレイ・サブシステムはＬＥＤディスプレイ、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等のフラットパネル装置、投影装置、または、可視画像を生成するための他の何らかのメカニズムを含むことができる。ディスプレイ・サブシステムはまた、オーディオ出力装置等の非視覚ディスプレイを提供することができる。一般に、「出力装置」という用語の使用はコンピュータ・システム１２００からユーザに、または別の機械もしくはコンピュータ・システムに情報を出力するための全ての可能なタイプの装置及び方法を含むことが意図される。
ストレージ・サブシステム１２１０は、本明細書で説明するモジュール及び方法の一部または全部の機能を提供するプログラミング及びデータ構造を記憶する。サブシステム１２７８がグラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、または、粗粒度再構成可能アーキテクチャとすることができる。
ストレージ・サブシステム１２１０で使用されるメモリ・サブシステム１２２２は、プログラム実行中に命令及びデータを格納するためのメイン・ランダムアクセス・メモリ（ＲＡＭ）１２３２と、固定命令が格納される読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）１２３４とを含む、幾つかのメモリを含むことができる。ファイル・ストレージ・サブシステム１２３６は、プログラム及びデータファイルのための永続的ストレージを提供することができ、ハードディスク・ドライブ、関連するリムーバブル・メディアと共にフロッピー（商標）ディスク・ドライブ、ＣＤ－ＲＯＭドライブ、光ドライブ、または、リムーバブル・メディア・カートリッジを含むことができる。特定の実施態様の機能を実施するモジュールは、ストレージ・サブシステム１２１０内のファイル・ストレージ・サブシステム１２３６によって、またはプロセッサによってアクセス可能な他のマシン内に格納することができる。
バス・サブシステム１２５５は、コンピュータ・システム１２００の様々なコンポーネント及びサブシステムに、意図されたように互いに通信させるためのメカニズムを提供する。バス・サブシステム１２５５は単一のバスとして概略的に示されているが、バス・サブシステムの他に採り得る実施態様は多数のバスを使用することができる。
コンピュータ・システム１２００は、パーソナル・コンピュータ、ポータブル・コンピュータ、ワーク・ステーション、コンピュータ端末、ネットワーク・コンピュータ、テレビ、サーバ、メインフレーム、広範囲に分散した一連の疎結合コンピュータ、または、任意の他のデータ処理システムもしくはユーザ・デバイスを含む様々なタイプのものとすることができる。コンピュータ及びネットワークの絶えず変化する性質のために、図１２に示されるコンピュータ・システム１２００の説明は、本発明の好ましい実施形態を例示する目的のための特定の実施例としてのみ意図される。コンピュータ・システム１２００の多くの他の構成は、図１２に示されたコンピュータ・システムよりも多いまたは少ないコンポーネントを有することが可能である。
[特定の実施態様]
[特定の実施態様]
一実施態様では、フィッシング攻撃を検出及び防止するコンピュータで実施する方法を開示する。
ネットワーク・セキュリティ・システムは、クライアント上で実行されたユーザ・アクションに応答して、サーバによってレンダリングされたウェブページを傍受する。ネットワーク・セキュリティ・システムは、ウェブページの１または複数の画像を分析し、特定のホスティッド・サービスが画像によって表されると判定する。ウェブページは、特定のホスティッド・サービスによって発行された有効なドメイン名及び証明書を伴い、特定のホスティッド・サービスの１または複数の公式ウェブページになりすます。
ネットワーク・セキュリティ・システムは、ウェブページの１または複数のフィールドを分析し、フィールドが機密情報を引き出すと判定する。ネットワーク・セキュリティ・システムは、フィールドを介して機密情報を提供する別のユーザ・アクションに応答して、クライアントによって生成されたリクエストを傍受する。
ネットワーク・セキュリティ・システムは、リクエストを分析し、機密情報が未認可のリソースに引き出されていると判定する。この判定は、リクエスト内のリソースアドレスを、特定のホスティッド・サービスによって使用される１または複数の認可されたリソースアドレスと比較することによって行われる。
ネットワーク・セキュリティ・システムは、ウェブページがフィッシング攻撃を実行していると判定し、機密情報の未認可リソースへの送信をブロックする。
開示された技術のこのセクション及び他のセクションで説明された方法は、以下の特徴及び／または開示された追加の方法に関連して説明された特徴の１または複数を含むことができる。簡潔にするために、本出願で開示される特徴の組み合わせは、個々に列挙されておらず、特徴の各基本セットとともに繰り返されていない。読者は、如何にしてこれらの実施態様において識別された特徴が、他の実施態様において識別された基本特徴の組と容易に組み合わされ得るかを理解するであろう。
特定のホスティッド・サービスは、クラウド・コンピューティング及びストレージ・サービスとすることができ、ウェブページは、クラウド・コンピューティング及びストレージ・サービス上でホストされ得る。ウェブページは、クラウド・コンピューティング及びストレージ・サービスのユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）を有することができ、このユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）は、特定のホスティッド・サービスの１または複数の公式ＵＲＬとは異なり得る。
特定のホスティッド・サービスは、ウェブサイトとすることができる。ネットワーク・セキュリティ・システムは、ウェブページ画像をホスティッド・サービスにマッピングするようにトレーニングされた画像分類器を用いて構成することができる。一実施態様では、画像分類器は、畳み込みニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ）である。
特定のホスティッド・サービスによって使用される認可されたリソースアドレスは、ネットワーク・セキュリティ・システムにおいて維持されるメタデータ・ストアにおいて識別され得る。認可されたリソースアドレスは、ドメイン名、サブドメイン名、ユニフォーム・リソース識別子（ＵＲＩ）、及び、ＵＲＬのうちの少なくとも１つによって識別され得る。認可されたリソースアドレスは、インターネット・プロトコル（ＩＰ）アドレス、サーバ名表示（ＳＮＩ）、及び、サブジェクト代替名（ＳＡＮ）のうちの少なくとも１つによって識別され得る。
リクエストは、ハイパーテキスト・トランスファー・プロトコル（ＨＴＴＰ）ヘッダを含むことができ、リソースアドレスは、ＨＴＴＰヘッダのＰＯＳＴフィールドにおいて識別することができる。リクエストは、ＨＴＴＰヘッダを含むことができ、リソースアドレスは、ＨＴＴＰヘッダのリファラー・フィールドにおいて識別することができる。
機密情報を引き出すフィールドは、ユーザ名及びパスワード認証フィールド、ＰＨＩフィールド、及び／または、ＰＣＩフィールドとすることができる。
本セクションで説明する方法の他の実施態様は、上記で説明した方法の何れかを実行するためにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。本セクションで説明する方法のさらに別の実施態様は、上述の方法の何れかを実行するために、メモリに記憶された命令を実行するように動作可能なメモリ及び１または複数のプロセッサを含むシステムを含むことができる。
別の実施態様では、フィッシング攻撃を検出及び防止するコンピュータで実施する方法を開示する。
エンドポイント・セキュリティ・システムは、クライアント上で実行されたユーザ・アクションに応答して、サーバによってレンダリングされたウェブページを傍受する。エンドポイント・セキュリティ・システムは、ウェブページの１または複数の画像を分析し、特定のホスティッド・サービスが画像によって表されると判定する。ウェブページは、特定のホスティッド・サービスによって発行された有効なドメイン名及び証明書を伴い、特定のホスティッド・サービスの１または複数の公式ウェブページになりすます。
エンドポイント・セキュリティ・システムは、ウェブページの１または複数のフィールドを分析し、フィールドが機密情報を引き出すと判定する。エンドポイント・セキュリティ・システムは、フィールドを介して機密情報を提供する別のユーザ・アクションに応答して、クライアントによって生成されたリクエストを傍受する。
エンドポイント・セキュリティ・システムは、リクエストを分析し、機密情報が未認可のリソースに引き出されていると判定する。この判定は、リクエスト内のリソースアドレスを、特定のホスティッド・サービスによって使用される１または複数の認可されたリソースアドレスと比較することによって行われる。
エンドポイント・セキュリティ・システムは、ウェブページがフィッシング攻撃を実行していると判定し、機密情報の未認可リソースへの送信をブロックする。
開示された技術の本セクション及び他のセクションに記載された方法は、以下の特徴、及び／または、開示された追加の方法に関連して記載された特徴の１または複数を含むことができる。簡潔にするために、本出願で開示される特徴の組み合わせは、個々に列挙されておらず、特徴の各基本セットとともに繰り返されていない。読者は、如何にしてこれらの実施態様において識別された特徴が他の実施態様において識別された基本特徴の組と容易に組み合わされ得るかを理解するであろう。
特定のホスティッド・サービスは、クラウド・コンピューティング及びストレージ・サービスとすることができ、ウェブページは、クラウド・コンピューティング及びストレージ・サービス上でホストされ得る。ウェブページは、クラウド・コンピューティング及びストレージ・サービスのユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）を有することができ、このユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）は、特定のホスティッド・サービスの１または複数の公式ＵＲＬとは異なり得る。
特定のホスティッド・サービスは、ウェブサイトとすることができる。エンドポイント・セキュリティ・システムは、ウェブページ画像をホスティッド・サービスにマッピングするようにトレーニングされた画像分類器を用いて構成することができる。一実施態様では、画像分類器は、畳み込みニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ）である。
特定のホスティッド・サービスによって使用される認可されたリソースアドレスは、エンドポイント・セキュリティ・システムにおいて維持されるメタデータ・ストアにおいて識別され得る。認可されたリソースアドレスは、ドメイン名、サブドメイン名、ユニフォーム・リソース識別子（ＵＲＩ）、及び、ＵＲＬのうちの少なくとも１つによって識別され得る。認可されたリソースアドレスは、インターネット・プロトコル（ＩＰ）アドレス、サーバ名表示（ＳＮＩ）、及び、サブジェクト代替名（ＳＡＮ）のうちの少なくとも１つによって識別され得る。
リクエストは、ハイパーテキスト・トランスファー・プロトコル（ＨＴＴＰ）ヘッダを含むことができ、リソースアドレスは、ＨＴＴＰヘッダのＰＯＳＴフィールドにおいて識別することができる。リクエストは、ＨＴＴＰヘッダを含むことができ、リソースアドレスは、ＨＴＴＰヘッダのリファラー・フィールドにおいて識別することができる。
機密情報を引き出すフィールドは、ユーザ名及びパスワード認証フィールド、ＰＨＩフィールド、及び／または、ＰＣＩフィールドとすることができる。
本セクションで説明する方法の他の実施態様は、上記で説明した方法の何れかを実行するためにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。本セクションで説明する方法の更に別の実施態様は上述の方法の何れかを実行するために、メモリに記憶された命令を実行するように動作可能なメモリ及び１または複数のプロセッサを含むシステムを含むことができる。
[条項]
[条項]
以下の条項を開示する。
１． コンピュータで実施する機械学習ベースのデータ損失防止（ＤＬＰ）の方法であって、
コンテンツを特徴付ける入力を、前記コンテンツが機密であるかどうかを判定するようにトレーニングされた機械学習モデルに提供すること、
前記機械学習モデルを介して前記入力を処理し、前記機械学習モデルによる分析を前記入力の代替表現に変換すること、及び、
出力層を介して前記代替表現を処理し、前記コンテンツを機密または非機密として分類すること、
を含むコンピュータで実施する方法。
２． 前記コンテンツが画像データであり、前記機械学習モデルが畳み込みニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ）である条項１のコンピュータで実施する方法。
３． 前記コンテンツがテキスト・データであり、前記機械学習モデルが再帰型ニューラル・ネットワーク（ＲＮＮ）である条項１のコンピュータで実施する方法。
４． 前記コンテンツがテキスト・データであり、前記機械学習モデルがアテンション・ベース・ニューラル・ネットワーク（例えば、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ、Ｂｅｒｔ）である条項１のコンピュータで実施する方法。
５． 前記機械学習モデルが、機密コンテンツのシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の機密グラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項１のコンピュータで実施する方法。
６． 前記機械学習モデルが、非機密コンテンツのシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の非機密グラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項１のコンピュータで実施する方法。
７． コンピュータで実施する機械学習ベースの脅威検出の方法であって、
潜在的な脅威シグネチャを特徴付ける入力を、前記潜在的な脅威シグネチャが悪意のあるものか否かを判定するようにトレーニングされた機械学習モデルに提供すること、
前記機械学習モデルを介して前記入力を処理し、前記機械学習モデルによる分析を前記入力の代替表現に変換すること、及び、
出力層を介して前記代替表現を処理し、前記潜在的な脅威シグネチャを悪意のあるものまたは悪意のないものとして分類すること、
を含むコンピュータで実施する方法。
８． 前記潜在的な脅威シグネチャが画像データであり、前記機械学習モデルが畳み込みニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ）である条項７のコンピュータで実施する方法。
９． 前記潜在的な脅威シグネチャがテキスト・データであり、前記機械学習モデルが再帰型ニューラル・ネットワーク（ＲＮＮ）である条項７のコンピュータで実施する方法。
１０． 前記潜在的な脅威シグネチャがテキスト・データであり、前記機械学習モデルがアテンション・ベース・ニューラル・ネットワーク（例えば、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ、Ｂｅｒｔ）である条項７のコンピュータで実施する方法。
１１． 前記機械学習モデルが、本当の脅威のシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の悪意のあるグラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項７のコンピュータで実施する方法。
１２． 前記機械学習モデルが、偽の脅威のシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の悪意のないグラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項７のコンピュータで実施する方法。
１３． コンピュータで実施する機械学習ベースの脅威検出の方法であって、
潜在的な脅威シグネチャを特徴付ける入力を、前記潜在的な脅威シグネチャが第１脅威タイプと第２脅威タイプの何れであるかを判定するようにトレーニングされた機械学習モデルに提供すること、
前記機械学習モデルを介して前記入力を処理し、前記機械学習モデルによる分析を前記入力の代替表現に変換すること、及び、
出力層を介して前記代替表現を処理し、前記潜在的な脅威シグネチャを前記第１脅威タイプまたは前記第２脅威タイプとして分類すること、
を含むコンピュータで実施する方法。
１４． 前記潜在的な脅威シグネチャが画像データであり、前記機械学習モデルが畳み込みニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ）である条項１３のコンピュータで実施する方法。
１５． 前記潜在的な脅威シグネチャがテキスト・データであり、前記機械学習モデルが再帰型ニューラル・ネットワーク（ＲＮＮ）である条項１３のコンピュータで実施する方法。
１６． 前記潜在的な脅威シグネチャがテキスト・データであり、前記機械学習モデルがアテンション・ベース・ニューラル・ネットワーク（例えば、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ、Ｂｅｒｔ）である条項１３のコンピュータで実施する方法。
１７． 前記機械学習モデルが、前記第１脅威タイプのシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の前記第１脅威タイプのグラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項１３のコンピュータで実施する方法。
１８． 前記機械学習モデルが、前記第２脅威タイプのシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の前記第２脅威タイプのグラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項１３のコンピュータで実施する方法。
１９． 潜在的な脅威シグネチャを特徴付ける入力を、前記潜在的な脅威シグネチャが第１脅威タイプと第２脅威タイプと第３脅威タイプの何れであるかを判定するようにトレーニングされた機械学習モデルに提供すること、
前記機械学習モデルを介して前記入力を処理し、前記機械学習モデルによる分析を前記入力の代替表現に変換すること、及び、
出力層を介して前記代替表現を処理し、前記潜在的な脅威シグネチャを前記第１脅威タイプまたは前記第２脅威タイプまたは前記第３脅威タイプとして分類すること、
を更に含む条項１３のコンピュータで実施する方法。
２０． 前記機械学習モデルが、前記第３脅威タイプのシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の前記第３脅威タイプのグラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項１９のコンピュータで実施する方法。
２１． コンピュータで実施する機械学習ベースのクラウド・アプリケーション（ホスティッド・サービス）の分類の方法であって、
コンテンツを特徴付ける入力を、前記コンテンツが複数のクラウド・アプリケーション（例えば、Ｂｏｘ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｄｒｉｖｅ、Ｇｍａｉｌ、Ｏｆｆｉｃｅ ３６５、Ｏｕｔｌｏｏｋ、Ｗｏｒｄ、Ｅｘｃｅｌ、Ｄｒｏｐｂｏｘ、等）の中から何れのクラウド・アプリケーションを識別するかを判定するようにトレーニングされた機械学習モデルに提供すること、
前記機械学習モデルを介して前記入力を処理し、前記機械学習モデルによる分析を前記入力の代替表現に変換すること、及び、
出力層を介して前記代替表現を処理し、前記コンテンツを複数のクラウド・アプリケーションの中から特定のクラウド・アプリケーションを識別するとして分類すること、
を含むコンピュータで実施する方法。
１． コンピュータで実施する機械学習ベースのデータ損失防止（ＤＬＰ）の方法であって、
コンテンツを特徴付ける入力を、前記コンテンツが機密であるかどうかを判定するようにトレーニングされた機械学習モデルに提供すること、
前記機械学習モデルを介して前記入力を処理し、前記機械学習モデルによる分析を前記入力の代替表現に変換すること、及び、
出力層を介して前記代替表現を処理し、前記コンテンツを機密または非機密として分類すること、
を含むコンピュータで実施する方法。
２． 前記コンテンツが画像データであり、前記機械学習モデルが畳み込みニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ）である条項１のコンピュータで実施する方法。
３． 前記コンテンツがテキスト・データであり、前記機械学習モデルが再帰型ニューラル・ネットワーク（ＲＮＮ）である条項１のコンピュータで実施する方法。
４． 前記コンテンツがテキスト・データであり、前記機械学習モデルがアテンション・ベース・ニューラル・ネットワーク（例えば、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ、Ｂｅｒｔ）である条項１のコンピュータで実施する方法。
５． 前記機械学習モデルが、機密コンテンツのシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の機密グラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項１のコンピュータで実施する方法。
６． 前記機械学習モデルが、非機密コンテンツのシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の非機密グラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項１のコンピュータで実施する方法。
７． コンピュータで実施する機械学習ベースの脅威検出の方法であって、
潜在的な脅威シグネチャを特徴付ける入力を、前記潜在的な脅威シグネチャが悪意のあるものか否かを判定するようにトレーニングされた機械学習モデルに提供すること、
前記機械学習モデルを介して前記入力を処理し、前記機械学習モデルによる分析を前記入力の代替表現に変換すること、及び、
出力層を介して前記代替表現を処理し、前記潜在的な脅威シグネチャを悪意のあるものまたは悪意のないものとして分類すること、
を含むコンピュータで実施する方法。
８． 前記潜在的な脅威シグネチャが画像データであり、前記機械学習モデルが畳み込みニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ）である条項７のコンピュータで実施する方法。
９． 前記潜在的な脅威シグネチャがテキスト・データであり、前記機械学習モデルが再帰型ニューラル・ネットワーク（ＲＮＮ）である条項７のコンピュータで実施する方法。
１０． 前記潜在的な脅威シグネチャがテキスト・データであり、前記機械学習モデルがアテンション・ベース・ニューラル・ネットワーク（例えば、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ、Ｂｅｒｔ）である条項７のコンピュータで実施する方法。
１１． 前記機械学習モデルが、本当の脅威のシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の悪意のあるグラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項７のコンピュータで実施する方法。
１２． 前記機械学習モデルが、偽の脅威のシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の悪意のないグラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項７のコンピュータで実施する方法。
１３． コンピュータで実施する機械学習ベースの脅威検出の方法であって、
潜在的な脅威シグネチャを特徴付ける入力を、前記潜在的な脅威シグネチャが第１脅威タイプと第２脅威タイプの何れであるかを判定するようにトレーニングされた機械学習モデルに提供すること、
前記機械学習モデルを介して前記入力を処理し、前記機械学習モデルによる分析を前記入力の代替表現に変換すること、及び、
出力層を介して前記代替表現を処理し、前記潜在的な脅威シグネチャを前記第１脅威タイプまたは前記第２脅威タイプとして分類すること、
を含むコンピュータで実施する方法。
１４． 前記潜在的な脅威シグネチャが画像データであり、前記機械学習モデルが畳み込みニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ）である条項１３のコンピュータで実施する方法。
１５． 前記潜在的な脅威シグネチャがテキスト・データであり、前記機械学習モデルが再帰型ニューラル・ネットワーク（ＲＮＮ）である条項１３のコンピュータで実施する方法。
１６． 前記潜在的な脅威シグネチャがテキスト・データであり、前記機械学習モデルがアテンション・ベース・ニューラル・ネットワーク（例えば、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ、Ｂｅｒｔ）である条項１３のコンピュータで実施する方法。
１７． 前記機械学習モデルが、前記第１脅威タイプのシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の前記第１脅威タイプのグラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項１３のコンピュータで実施する方法。
１８． 前記機械学習モデルが、前記第２脅威タイプのシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の前記第２脅威タイプのグラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項１３のコンピュータで実施する方法。
１９． 潜在的な脅威シグネチャを特徴付ける入力を、前記潜在的な脅威シグネチャが第１脅威タイプと第２脅威タイプと第３脅威タイプの何れであるかを判定するようにトレーニングされた機械学習モデルに提供すること、
前記機械学習モデルを介して前記入力を処理し、前記機械学習モデルによる分析を前記入力の代替表現に変換すること、及び、
出力層を介して前記代替表現を処理し、前記潜在的な脅威シグネチャを前記第１脅威タイプまたは前記第２脅威タイプまたは前記第３脅威タイプとして分類すること、
を更に含む条項１３のコンピュータで実施する方法。
２０． 前記機械学習モデルが、前記第３脅威タイプのシグネチャであるトレーニング例でトレーニングされ、トレーニング用の前記第３脅威タイプのグラウンド・トゥルース・ラベルで注釈が付されている条項１９のコンピュータで実施する方法。
２１． コンピュータで実施する機械学習ベースのクラウド・アプリケーション（ホスティッド・サービス）の分類の方法であって、
コンテンツを特徴付ける入力を、前記コンテンツが複数のクラウド・アプリケーション（例えば、Ｂｏｘ、Ｇｏｏｇｌｅ Ｄｒｉｖｅ、Ｇｍａｉｌ、Ｏｆｆｉｃｅ ３６５、Ｏｕｔｌｏｏｋ、Ｗｏｒｄ、Ｅｘｃｅｌ、Ｄｒｏｐｂｏｘ、等）の中から何れのクラウド・アプリケーションを識別するかを判定するようにトレーニングされた機械学習モデルに提供すること、
前記機械学習モデルを介して前記入力を処理し、前記機械学習モデルによる分析を前記入力の代替表現に変換すること、及び、
出力層を介して前記代替表現を処理し、前記コンテンツを複数のクラウド・アプリケーションの中から特定のクラウド・アプリケーションを識別するとして分類すること、
を含むコンピュータで実施する方法。
開示された技術のこのセクション及び他のセクションで説明された方法は、以下の特徴及び／または開示された追加の方法に関連して説明された特徴の１または複数を含むことができる。簡潔にするために、本出願で開示される特徴の組み合わせは、個々に列挙されておらず、特徴の各基本セットとともに繰り返されていない。読者は、如何にしてこれらの実施態様において識別された特徴が他の実施態様において識別された基本特徴の組と容易に組み合わされ得るかを理解するであろう。
本セクションで説明する方法の他の実施態様は、上記で説明した方法の何れかを実行するためにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。本セクションで説明する方法のさらに別の実施態様は、上述の方法の何れかを実行するために、メモリに記憶された命令を実行するように動作可能なメモリ及び１または複数のプロセッサを含むシステムを含むことができる。
開示された技術は、上記で詳述された好ましい実施形態及び実施例を参照することによって開示されるが、これらの実施例は、限定的な意味ではなく、例示的な意味で意図されていると理解されるべきである。当業者であれば、開示された技術の改変及び組み合わせが容易に想起され、これらの改変及び組み合わせは、本発明の精神及び以下の特許請求の範囲の範囲内にあると考えられる。
Claims (20)
- フィッシング攻撃を検出及び防止するコンピュータで実施する方法であって、
ネットワーク・セキュリティ・システムが、クライアント上で実行されたユーザ・アクションに応答して、サーバによってレンダリングされたウェブページを傍受すること、
前記ネットワーク・セキュリティ・システムが、前記ウェブページの１または複数の画像を分析し、特定のホスティッド・サービスが前記画像によって表されると判定すること、
前記ネットワーク・セキュリティ・システムが、前記ウェブページの１または複数のフィールドを分析し、前記フィールドが機密情報を引き出すと判定すること、
前記ネットワーク・セキュリティ・システムが、前記フィールドを介して前記機密情報を提供する別のユーザ・アクションに応答して、前記クライアントによって生成されたリクエストを傍受すること、
前記ネットワーク・セキュリティ・システムが、前記リクエストを分析し、前記リクエスト内のリソースアドレスを、前記特定のホスティッド・サービスによって使用される１または複数の認可されたリソースアドレスと比較することによって、前記機密情報が未認可のリソースに引き出されていると判定すること、及び、
前記ネットワーク・セキュリティ・システムが、前記ウェブページがフィッシング攻撃を実行していると判定し、前記機密情報の前記未認可のリソースへの送信をブロックすること、
を含むコンピュータで実施する方法。 - 前記ウェブページは、前記特定のホスティッド・サービスによって発行された有効なドメイン名及び証明書を伴い、前記特定のホスティッド・サービスの１または複数の公式ウェブページになりすます請求項１に記載のコンピュータで実施する方法。
- 前記特定のホスティッド・サービスが、クラウド・コンピューティング及びストレージ・サービスであり、前記ウェブページが、前記クラウド・コンピューティング及びストレージ・サービス上でホストされる請求項２に記載のコンピュータで実施する方法。
- 前記ウェブページは、前記クラウド・コンピューティング及びストレージ・サービスのユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）であって、前記特定のホスティッド・サービスの１または複数の公式ＵＲＬとは異なるＵＲＬを有する請求項３に記載のコンピュータで実施する方法。
- 前記特定のホスティッド・サービスがウェブサイトである請求項１に記載のコンピュータで実施する方法。
- 前記ネットワーク・セキュリティ・システムが、ウェブページ画像をホスティッド・サービスにマッピングするようにトレーニングされた画像分類器を用いて構成されている請求項１に記載のコンピュータで実施する方法。
- 前記画像分類器が、畳み込みニューラル・ネットワーク（ＣＮＮ）である請求項６に記載のコンピュータで実施する方法。
- 前記特定のホスティッド・サービスによって使用される前記認可されたリソースアドレスが、前記ネットワーク・セキュリティ・システムにおいて維持されるメタデータ・ストアにおいて識別される請求項１に記載のコンピュータで実施する方法。
- 前記認可されたリソースアドレスが、ドメイン名、サブドメイン名、ユニフォーム・リソース識別子（ＵＲＩ）、及び、ＵＲＬのうちの少なくとも１つによって識別される請求項８に記載のコンピュータで実施する方法。
- 前記認可されたリソースアドレスが、インターネット・プロトコル（ＩＰ）アドレス、サーバ名表示（ＳＮＩ）、及び、サブジェクト代替名（ＳＡＮ）のうちの少なくとも１つによって識別される請求項８に記載のコンピュータで実施する方法。
- 前記リクエストが、ハイパーテキスト・トランスファー・プロトコル（ＨＴＴＰ）ヘッダを含み、前記リソースアドレスが、前記ＨＴＴＰヘッダのＰＯＳＴフィールドにおいて識別される請求項１に記載のコンピュータで実施する方法。
- 前記リクエストが、ＨＴＴＰヘッダを含み、前記リソースアドレスが、前記ＨＴＴＰヘッダのリファラー・フィールドにおいて識別される請求項１に記載のコンピュータで実施する方法。
- 前記機密情報を引き出すフィールドが、ユーザ名及びパスワード認証フィールドである請求項１に記載のコンピュータで実施する方法。
- フィッシング攻撃を検出及び防止するコンピュータで実施する方法であって、
エンドポイント・セキュリティ・システムが、クライアント上で実行されたユーザ・アクションに応答して、サーバによってレンダリングされたウェブページを傍受すること、
前記エンドポイント・セキュリティ・システムが、前記ウェブページの１または複数の画像を分析し、特定のホスティッド・サービスが前記画像によって表されると判定すること、
前記エンドポイント・セキュリティ・システムが、前記ウェブページの１または複数のフィールドを分析し、前記フィールドが機密情報を引き出すと判定すること、
前記エンドポイント・セキュリティ・システムが、前記フィールドを介して機密情報を提供する別のユーザ・アクションに応答して、前記クライアントによって生成されたリクエストを傍受すること、
前記エンドポイント・セキュリティ・システムが、前記リクエストを分析し、前記リクエスト内のリソースアドレスを、前記特定のホスティッド・サービスによって使用される１または複数の認可されたリソースアドレスと比較することによって、前記機密情報が未認可のリソースに引き出されていると判定すること、及び、
前記エンドポイント・セキュリティ・システムが、前記ウェブページがフィッシング攻撃を実行していると判定し、前記機密情報の前記未認可のリソースへの送信をブロックすること、
を含むコンピュータで実施する方法。 - 前記エンドポイント・セキュリティ・システムが、画像をホスティッド・サービスにマッピングするようにトレーニングされた画像分類器を用いて構成されている請求項１４に記載のコンピュータで実施する方法。
- 前記特定のホスティッド・サービスによって使用される前記認可されたリソースアドレスは、前記エンドポイント・セキュリティ・システムにおいて維持されるメタデータ・ストアにおいて識別される請求項１４に記載のコンピュータで実施する方法。
- リソースデータを識別しないリソースレベル・トランザクションにおいてデータ損失防止ポリシーを実行するコンピュータ・プログラム命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体方法であって、
前記命令がプロセッサ上で実行されると、請求項１に記載の方法が実施される非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - リソースデータを識別しないリソースレベル・トランザクションにおいてデータ損失防止ポリシーを実行するコンピュータ・プログラム命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体方法であって、
前記命令がプロセッサ上で実行されると、請求項１４に記載の方法が実施される非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - メモリに接続した１または複数のプロセッサを含むシステムであって、
リソースデータを識別しないリソースレベル・トランザクションにおいてデータ損失防止ポリシーを実行するコンピュータ・プログラム命令が前記メモリにロードされており、
前記命令が前記プロセッサ上で実行されると、請求項１に記載の方法が実施されるシステム。 - メモリに接続した１または複数のプロセッサを含むシステムであって、
リソースデータを識別しないリソースレベル・トランザクションにおいてデータ損失防止ポリシーを実行するコンピュータ・プログラム命令が前記メモリにロードされており、
前記命令が前記プロセッサ上で実行されると、請求項１４に記載の方法が実施されるシステム。
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