JP6560368B2 - ユーザ行為に基づく悪意のあるダウンロードリスクを判定するためのシステム及び方法 - Google Patents
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Claims (15)
- ユーザ行為に基づく悪意のあるダウンロードリスクを判定するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法の少なくとも一部分が、少なくとも1つのプロセッサを備えるコンピューティングデバイスによって実行され、前記方法は、
悪意のあるダウンロードに対してハイリスクであるハイリスクユーザの集合と、悪意のあるダウンロードに対してローリスクであるローリスクユーザの集合とを識別することと、
前記コンピューティングデバイスで実行する機械学習アルゴリズムによって、前記ハイリスクユーザの集合によって共有され、かつ前記ローリスクユーザの集合によっては共有されないダウンロード行為のハイリスクパターンを判定することと、
ダウンロード行為をハイリスク又はローリスクに分類するために、所定の期間にわたって分類されていないユーザの前記ダウンロード行為を解析することと、
前記分類されていないユーザの前記ダウンロード行為が、前記ダウンロード行為のハイリスクパターンの所定の類似度閾値内に入ると判定することに応じて、前記分類されていないユーザをハイリスクユーザに分類することと、
を含み、前記ダウンロード行為のハイリスクパターンは、他のユーザによって使用されるコンピューティングデバイスのうち所定のパーセンテージに満たないコンピューティングデバイスにて見出される少なくとも1つのファイルをダウンロードすることを含む、コンピュータ実装方法。 - マルウエアに感染する前記ハイリスクユーザのリスクを低減するために、前記ハイリスクユーザのセキュリティ体制を強化することを更に含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記ハイリスクユーザについての追加のデータを収集することを更に含み、それにより、
マルウエア感染を予測することでの前記ダウンロード行為のハイリスクパターンの精度を改善することと、
追加のマルウエア感染予測システムの精度を改善することと、
のうちの少なくとも1つを行う、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - マルウエアに感染する組織によって使用されるコンピューティングデバイスのリスクを低減するために、前記ハイリスクユーザを含む前記組織のセキュリティ体制を強化することを更に含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記ハイリスクユーザの集合と前記ローリスクユーザの集合とを識別することが、
所定のダウンロード監視期間にわたって分類されていないユーザの集合のダウンロード行為を監視することと、
前記所定のダウンロード監視期間中にマルウエアに感染したコンピューティングデバイスのユーザを前記ハイリスクユーザの集合に分類することと、
前記所定のダウンロード監視期間中にマルウエアに感染しなかったコンピューティングデバイスのユーザを前記ローリスクユーザの集合に分類することと、
を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記ダウンロード行為のハイリスクパターンが、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでのファイルの総数と、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの少なくとも1つのファイルに適用され、かつ所定の評判スコア閾値以下である評判スコアと、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスにあり、かつ別のユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの所定の度数閾値以下である少なくとも1つのファイルと、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの少なくとも1つのファイルのダウンロードのタイムスタンプと、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの少なくとも1つのファイルの分類と、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記ダウンロード行為のハイリスクパターンが、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの異なるファイルネームの総数と、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの少なくとも1つの異なるファイルネームに適用され、かつ所定の評判スコア閾値以下である評判スコアと、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスにあり、かつ別のユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの所定の度数閾値以下である少なくとも1つの異なるファイルネームと、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの少なくとも1つの異なるファイルネームのダウンロードのタイムスタンプと、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。 - ユーザ行為に基づく悪意のあるダウンロードリスクを判定するためのシステムであって、前記システムは、
悪意のあるダウンロードに対してハイリスクであるハイリスクユーザの集合と悪意のあるダウンロードに対してローリスクであるローリスクユーザの集合とを識別するための手段と、
コンピューティングデバイスで実行する機械学習アルゴリズムによって、前記ハイリスクユーザの集合によって共有され、かつ前記ローリスクユーザの集合によっては共有されないダウンロード行為のハイリスクパターンを判定するための手段と、
ダウンロード行為をハイリスク又はローリスクに分類するために、所定の期間にわたって分類されていないユーザの前記ダウンロード行為を解析するための手段と、
前記分類されていないユーザのダウンロード行為が、前記ダウンロード行為の前記ハイリスクパターンの所定の類似度閾値内に入ると判定することに応じて、前記分類されていないユーザをハイリスクユーザに分類するための手段であって、前記ダウンロード行為のハイリスクパターンは、他のユーザによって使用されるコンピューティングデバイスのうち所定のパーセンテージに満たないコンピューティングデバイスにて見出される少なくとも1つのファイルをダウンロードすることを含む、手段と、
前記識別するための手段、前記判定するための手段、前記解析するための手段、及び前記分類するための手段を実行するように構成された少なくとも1つの物理的プロセッサと、
を備える、システム。 - マルウエアに感染する前記ハイリスクユーザのリスクを低減するために、前記ハイリスクユーザのセキュリティ体制を強化するための手段を更に備える、請求項8に記載のシステム。
- 前記ハイリスクユーザについての追加のデータを収集するための手段を更に備え、それにより、
マルウエア感染を予測することでの前記ダウンロード行為のハイリスクパターンの精度を改善することと、
追加のマルウエア感染予測システムの精度を改善することと、
のうちの少なくとも1つを行う、請求項8に記載のシステム。 - マルウエアに感染する組織によって使用されるコンピューティングデバイスのリスクを低減するために、前記ハイリスクユーザを含む組織のセキュリティ体制を強化するための手段を更に備える、請求項8に記載のシステム。
- 前記識別するための手段が、前記ハイリスクユーザの集合と前記ローリスクユーザの集合とを、
所定のダウンロード監視期間にわたって分類されていないユーザの集合のダウンロード行為を監視することと、
前記所定のダウンロード監視期間中にマルウエアに感染したコンピューティングデバイスのユーザを前記ハイリスクユーザの集合に分類することと、
前記所定のダウンロード監視期間中にマルウエアに感染しなかったコンピューティングデバイスのユーザを前記ローリスクユーザの集合に分類することと、
によって識別する、請求項8に記載のシステム。 - 前記ダウンロード行為のハイリスクパターンが、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでのファイルの総数と、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの少なくとも1つのファイルに適用され、かつ所定の評判スコア閾値以下である評判スコアと、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスにあり、かつ別のユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの所定の度数閾値以下である少なくとも1つのファイルと、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの少なくとも1つのファイルのダウンロードのタイムスタンプと、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの少なくとも1つのファイルの分類と、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項8に記載のシステム。 - 前記ダウンロード行為のハイリスクパターンが、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの異なるファイルネームの総数と、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの少なくとも1つの異なるファイルネームに適用され、かつ所定の評判スコア閾値以下である評判スコアと、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスにあり、かつ別のユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの所定の度数閾値以下である少なくとも1つの異なるファイルネームと、
ファイルをダウンロードするために前記ハイリスクユーザによって使用されるコンピューティングデバイスでの少なくとも1つの異なるファイルネームのダウンロードのタイムスタンプと、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項8に記載のシステム。 - 1つ以上のコンピュータ可読命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、コンピューティングデバイスの少なくとも1つのプロセッサによって実行されるとき、前記コンピューティングデバイスに、
悪意のあるダウンロードに対してハイリスクであるハイリスクユーザの集合と悪意のあるダウンロードに対してローリスクであるローリスクユーザの集合とを識別することと、
前記コンピューティングデバイスで実行する機械学習アルゴリズムによって、前記ハイリスクユーザの集合によって共有され、かつ前記ローリスクユーザの集合によっては共有されないダウンロード行為のハイリスクパターンを判定することと、
ダウンロード行為をハイリスク又はローリスクに分類するために、所定の期間にわたって分類されていないユーザの前記ダウンロード行為を解析することと、
前記分類されていないユーザの前記ダウンロード行為が前記ダウンロード行為のハイリスクパターンの所定の類似度閾値内に入ると判定することに応じて、前記分類されていないユーザをハイリスクユーザに分類することであって、前記ダウンロード行為のハイリスクパターンは、他のユーザによって使用されるコンピューティングデバイスのうち所定のパーセンテージに満たないコンピューティングデバイスにて見出される少なくとも1つのファイルをダウンロードすることを含む、ことと、
を行わせる、非一時的コンピュータ可読媒体。
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