JP7265199B2 - 支援装置、支援方法、プログラム、及び支援システム - Google Patents

Description

本発明は、支援装置、支援方法、プログラム、及び支援システムに関する。

従来、要件定義書の作成時に、リスクコントロールマトリクス（Risk Control Matrix：「想定リスク」と「リスクに対処するためにとるべき策」との関連を整理した表）（以下、ＲＣＭ）から抽出したリスク対策を読み込み、要件定義書に記述する方法が広く用いられている（例えば非特許文献１及び非特許文献２）。ＲＣＭの構成上、この方法では往々にして個々の構成要素に着目したリスクアセスメントが主眼となりがちである。このため要件定義作成者は、リスク対策を当該構成要素に施しさえすればよいと考えがちである。

他方で、設計対象の開発コスト又は工期等の制約から、「リスク分析対象となる構成要素」に対策を施せないことがある。この場合に要件定義作成者は、次善策として、他の構成要素へのリスク対策で済ませることがある。例えば要件定義作成者は、サーバでマルウェア対策ができない場合、ＦＷ（ファイアウォール）のポリシ設定厳格化のみで済ませることがある。

Azone Partners Inc.、「RCM（リスクコントロールマトリクス）の作成方法」、[online]、2013年1月4日、[2019年6月12日検索]、インターネット（URL:http://www.jojo-shien.com/j-sox/616） アクエアコンサルティング、「J-SOX対応 IT統制RCM（リスクコントロールマトリックス）ダウンロード」、[online]、[2019年6月12日検索]、インターネット（URL:http://www.aquair.co.jp/download/） 情報処理振興事業協会、「要件定義書－制御系におけるセキュリティ機能共通基盤の開発－」、2001年3月、[2019年6月12日検索]、インターネット（URL:https://www.ipa.go.jp/files/000013611.pdf）

上記のような要件定義書の作成時に、「リスク分析対象となる構成要素」と「当該リスク対策を実装する構成要素」とが異なることがある。この場合に要件定義作業者は、前者以外の構成要素に目配せできず、その結果、セキュリティ対策が不十分な要件定義書を作成してしまうことがある。他方で要件定義書を記述する別のアプローチとして、まず「機密性(Confidentiality)、完全性(Integrity)、可用性(Availability)の観点で起きてほしくないこと」を明文化し、それをブレークダウンした記述をしていく方法も用いられている。しかし、上流工程では、開発対象となるシステムの構成が十分に固まってないことが多く、どの構成要素にどの対策を施せばよいか、それらをどのような文章で落とし込めばよいか等の不安を抱えた状態で作業が行われることになる。このことは作業品質向上の支障となっている。

かかる点に鑑みてなされた本発明の目的は、セキュリティ要件漏れを最小化しつつ、リスクアセスメント作業にかかる時間を短縮することができる支援装置、支援方法、プログラム、及び支援システムを提供することにある。

上記課題を解決するため、本実施形態に係る支援装置は、
リスクに関する特徴語句を記憶する第１の記憶部と、
リスク対策に関するリスク対策情報を記憶する第２の記憶部と、
入力された文字列から語句を抽出し、前記語句と同一又は類似の特徴語句を前記第１の記憶部において検索し、前記特徴語句に対応するリスク対策情報を前記第２の記憶部から抽出する抽出部と、
前記抽出されたリスク対策情報を提示する提示部と、
を備え、
前記第１の記憶部は、構成要素ＤＢと述語ＤＢと登場人物ＤＢとを備え、
前記構成要素ＤＢは、リスクの構成要素を示す語句を、メタデータと対応付けて記憶し、
前記述語ＤＢは、情報セキュリティの観点で望ましくない状態を示す語句と、構成要素の変化を示す語句と、情報セキュリティの観点で望ましくない結果を示す語句とを、メタデータと対応付けて記憶し、
前記登場人物ＤＢは、所定の情報システムに関与する人間又は組織を示す語句を、攻撃者又は被害者の少なくとも一方であることを示すメタデータと対応付けて記憶する。

上記課題を解決するため、本実施形態に係る支援方法は、
支援装置が、
第１の記憶部によって、リスクに関する特徴語句を記憶するステップと、
第２の記憶部によって、リスク対策に関するリスク対策情報を記憶するステップと、
抽出部によって、入力された文字列から語句を抽出し、前記語句と同一又は類似の特徴語句を前記第１の記憶部において検索し、前記特徴語句に対応するリスク対策情報を前記第２の記憶部から抽出するステップと、
提示部によって、前記抽出されたリスク対策情報を提示するステップと、
を実行し、
前記第１の記憶部は、構成要素ＤＢと述語ＤＢと登場人物ＤＢとを備え、
前記構成要素ＤＢは、リスクの構成要素を示す語句を、メタデータと対応付けて記憶し、
前記述語ＤＢは、情報セキュリティの観点で望ましくない状態を示す語句と、構成要素の変化を示す語句と、情報セキュリティの観点で望ましくない結果を示す語句とを、メタデータと対応付けて記憶し、
前記登場人物ＤＢは、所定の情報システムに関与する人間又は組織を示す語句を、攻撃者又は被害者の少なくとも一方であることを示すメタデータと対応付けて記憶する。

上記課題を解決するため、本実施形態に係るプログラムは、コンピュータを、上記の支援装置として機能させる。

上記課題を解決するため、本実施形態に係る支援システムは、
支援装置と、前記支援装置と通信可能に接続された第１の端末と、前記支援装置と通信可能に接続された第２の端末とを備える支援システムであって、
前記支援装置は、
リスクに関する特徴語句を記憶する第１の記憶部と、
リスク対策に関するリスク対策情報を記憶する第２の記憶部と、
前記第１の端末に入力された文字列から語句を抽出し、前記語句と同一又は類似の特徴語句を前記第１の記憶部において検索し、前記特徴語句に対応するリスク対策情報を前記第２の記憶部から抽出する抽出部と、
前記抽出されたリスク対策情報を前記第２の端末に提示する提示部と、
を備え、
前記第１の記憶部は、構成要素ＤＢと述語ＤＢと登場人物ＤＢとを備え、
前記構成要素ＤＢは、リスクの構成要素を示す語句を、メタデータと対応付けて記憶し、
前記述語ＤＢは、情報セキュリティの観点で望ましくない状態を示す語句と、構成要素の変化を示す語句と、情報セキュリティの観点で望ましくない結果を示す語句とを、メタデータと対応付けて記憶し、
前記登場人物ＤＢは、所定の情報システムに関与する人間又は組織を示す語句を、攻撃者又は被害者の少なくとも一方であることを示すメタデータと対応付けて記憶する。

本発明に係る支援装置、支援方法、プログラム、及び支援システムによれば、セキュリティ要件漏れを最小化しつつ、リスクアセスメント作業にかかる時間を短縮することができる。

本実施形態の支援システムの機能ブロック図である。 支援システムが実行する形式化処理の概要を示す図である。 構成要素ＤＢの構成を示す図である。 述語ＤＢの構成を示す図である。 変化に関する内容を示す第１の図である。 変化に関する内容を示す第２の図である。 登場人物ＤＢの構成を示す図である。 ＲＣＭ内のリスク記述を示す図である。 第１の行列を示す図である。 第２の行列を示す図である。 第３の行列を示す図である。 ＲＣＭ内のリスク対策を示す図である。 第４の行列を示す図である。 第２の記憶部の構成を示す図である。 支援システムが実行する第１の提示処理の概要を示す図である。 第１の提示処理の前半を示す図である。 第１の提示処理の後半を示す図である。 支援システムが実行する第２の提示処理の概要を示す図である。 第２の提示処理の前半を示す図である。 第２の提示処理の後半を示す図である。 本実施形態の支援システムが実行する処理のフローチャートを示す図である。

図１に示すように、本実施形態の支援システムＳは、支援装置１と第１の端末２と第２の端末３と第１のネットワークＮＷ１と第２のネットワークＮＷ２とを備える。支援装置１は、第１のネットワークＮＷ１を介して第１の端末２と通信可能に接続される。支援装置１は第２のネットワークＮＷ２を介して第２の端末３と通信可能に接続される。

図１を参照して支援装置１の機能ブロック図が詳細に説明される。支援装置１が実行する支援方法の各機能を詳細に説明するが、他の機能を排除することを意図したものではない。

支援装置１は第１のユーザインタフェースＩＦ１と第２のユーザインタフェースＩＦ２と認識部１１と分割部１２と抽出部１３と第１の記憶部１４と生成部１５と第２の記憶部１６と監視部１７と提示部１８とを備える。

第１のユーザインタフェースＩＦ１及び第２のユーザインタフェースＩＦ２は、ユーザからの入力を受け付けるインタフェースである。本実施形態の第１のユーザインタフェースＩＦ１及び第２のユーザインタフェースＩＦ２は、それぞれ第１のネットワークＮＷ１及び第２のネットワークＮＷ２を介してユーザからの入力を受け付ける。しかし、代替例として第１のユーザインタフェースＩＦ１及び第２のユーザインタフェースＩＦ２は、ネットワークを介さずにユーザから入力を直接受け付けてよい。

認識部１１と分割部１２と抽出部１３と生成部１５と監視部１７と提示部１８とが実行する後述の処理は、１又は複数のプロセッサによって実行される。プロセッサは、汎用のプロセッサ、又は特定の処理に特化した専用のプロセッサであってよい。

第１の記憶部１４と第２の記憶部１６とのそれぞれは、１つ以上のメモリであってよい。メモリは、例えば半導体メモリ、磁気メモリ、又は光メモリ等であるが、これらに限られない。メモリは、例えば主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能してもよい。メモリは、支援装置１によって分析又は処理された結果の情報を記憶してよい。メモリは、支援装置１の動作又は制御に関する各種情報等を記憶してよい。

本実施形態の第１の端末２は、リスクコントロールマトリクス（ＲＣＭ）の形式化作業を行う作業者によって用いられる任意の端末である。

ＲＣＭは、想定リスク（例えば財務報告に虚偽記載を発生させるリスク）とそのリスクを低減させるためのコントロール（統制）との関連を対応付けた表を指す。「リスク」との用語は、例えば、リスクマネジメントに関する国際標準規格(ISO 31000)又は日本工業規格(JIS Q 31000)に沿って次のように定義されてよい。
・リスク： 目的に対する不確かさの影響
ＲＣＭは主に業務処理統制の整備評価又は運用評価の際に用いられる。ＲＣＭを用いたリスクアセスメントでは、リスク対策がどの想定リスクに基づいたものかを客観的に把握できること、複数のリスク対策案について、コントロール方法が分類されているので、対策案を取捨選択しやすいこと、等の利点がある。

ＲＣＭは、元々は上述のように、業務上想定されるリスクとそれに対応する統制活動とを明確にすることを目的とするためのものである。しかし本実施形態では、このＲＣＭが情報システムのセキュリティリスクアセスメントに応用的に用いられる。本実施形態では、ＲＣＭを情報システムのリスクアセスメントに用いられる。しかし代替例としてＲＣＭは、物流システム、金融システム、発送配変電システムなどエンティティの「流れ」に関するリスクアセスメントにも適用されてよい。そのような適用によって、モノ、カネ又は電気の流れに着目し、その流れを構成する各要素のリスクを分析し、どの構成要素にどのような対策をどのフェーズにて施せばリスク低減につながるかを判定することができる。

本実施形態の説明に戻ると、第１の端末２は、作業者から入力を受け付けると、入力内容を第１のネットワークＮＷ１を介して支援装置１に送信する。

本実施形態の第２の端末３は、要件定義書を作成する作業者によって用いられる任意の端末である。第２の端末３は、作業者から入力を受け付けると、入力内容を第２のネットワークＮＷ２を介して支援装置１に送信する。

第２の端末３は、支援装置１から出力された内容を第２のネットワークＮＷ２を介して受信し、第２の端末３の表示部に表示することができる。表示部は例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ又は無機ＥＬディスプレイであってよい。

［第１のフェーズ：ＲＣＭの文章の形式化］
図２を参照して、支援システムＳにおいて実行される形式化処理の概要が説明される。

図２に示すステップ１では、例えば支援システムＳの管理者等が任意の時点で、ＲＣＭの「リスク源」、「事象」、「結果」及び「対策」の各欄の文字列に頻出の語句の性質に着目し、その性質を表す語句（以下、特徴語句）を第１の記憶部１４に入力する。「リスク源」、「事象」、及び「結果」との用語は、例えば、リスクマネジメントに関する国際標準規格(ISO 31000)又は日本工業規格(JIS Q 31000)に沿って次のように定義されてよい。
・リスク源： それ自体又はほかとの組合せによって、リスクを生じさせる力を本来潜在的にもっている要素
・事象： ある一連の周辺状況の出現又は変化
・結果： 目的に影響を与える事象の結末
上記に定義されるように、特徴語句はリスクに関する語句である。例えばＲＣＭの「リスク源」においては、「OSサポート切れ」又は「パッチが当ってない」等の「状態」の意味合いが性質に相当する。後述するように支援システムＳの管理者等は、特徴語句の性質に応じて、構成要素ＤＢ１４ａと述語ＤＢ１４ｂと登場人物ＤＢ１４ｃとを構成し、各特徴語句にメタデータを付与する。

ステップ２では、第１の端末２は例えばユーザ指示を受け付けると、ＲＣＭを第１のネットワークＮＷ１を介して支援装置１に送信する。

ステップ３では、支援装置１の認識部１１はＲＣＭを読み込む。

ステップ４では、分割部１２は、ＲＣＭ内の文字列を、例えば登場人物と構成要素と述語とに構造化する。

ステップ５では、抽出部１３は、ステップ４で構造化された語句が第１の記憶部１４内の特徴語句に存在するか否かを検索する。特徴語句が第１の記憶部１４に存在するとき、抽出部１３は、特徴語句に対応するメタデータを第１の記憶部１４から抽出する。

ステップ６では、生成部１５は、リスク源と事象と結果と対策とのメタデータを対応付けて第２の記憶部１６に記憶する。

以下、第１のフェーズにおいて支援システムＳが実行する処理を詳細に説明する。

第１の記憶部１４は構成要素ＤＢ１４ａを備える。図３に示すように、構成要素ＤＢ１４ａは構成要素ＩＤと構成要素の名称とを対応付けて、構造化して記憶する。構成要素ＩＤはメタデータであり、例えば５０桁の数値である。名称は構成要素のリストである。類似する名称には、ほぼ同値の構成要素ＩＤが付与されてよい。ほぼ同値とは、メタデータ同士のハミング距離が最小化された状態を含んでよい。例えば名称における「ＰＣ」と「パソコン」との構成要素ＩＤは下一桁のみが異なる。

第１の記憶部１４は述語ＤＢ１４ｂを備える。図４に示すように、述語ＤＢ１４ｂはフラグと述語ＩＤと述語表記とを対応付けて、構造化して記憶する。フラグと述語ＩＤとはメタデータである。述語ＩＤは例えば５０桁の数値である。述語表記は述語のリストである。フラグは、述語が「状態」（すなわち、情報セキュリティの観点で望ましくない状態）と「変化」（すなわち、構成要素の変化）と「望ましくない結果」（すなわち、情報セキュリティの観点で望ましくない結果）とのどの意味合いを示すかを示す。類似する述語表記にはほぼ同値の述語ＩＤが付与されてよい。例えば述語表記における「平文で通信」と「暗号化されていない」との述語ＩＤは下一桁のみが異なる。

ＲＣＭの「リスク源」の欄に記入された文字列は、述語ＤＢ１４ｂにおける「状態」の意味合いを示す語句が述語となるケースに相当する。ＲＣＭの「事象」の欄に記入された文字列は、「変化」の意味合いを示す語句が述語となるケースに相当する。ＲＣＭの「結果」の欄に記入された文字列は「機密性・可用性・完全性の観点で望ましくない結果」の意味合いを示す語句が述語となるケースに相当する。

図５Ａの太枠欄Ｆ１及び図５Ｂの太枠欄Ｆ２に記載された事象は、述語ＤＢ１４ｂの「述語表記」の欄に入力される「変化」に関する内容を例示的に列挙したものである。例えば図５Ａにおける「コンテンツの改ざん」という名詞句は、「述語表記」の欄では「コンテンツが改ざんされる」との記載であってよい。この記載に対しては、述語ＤＢ１４ｂにおいて、「変化」の意味合いに該当するフラグが立てられる。別の例では、「OSの脆弱性を突いた攻撃」という名詞句は、「述語表記」の欄では「OSの脆弱性を突いた攻撃を受ける」との記載であってよい。

第１の記憶部１４は登場人物ＤＢ１４ｃを備える。図６に示すように登場人物ＤＢ１４ｃはフラグと登場人物ＩＤと登場人物の名称とを対応付けて、構造化して記憶する。登場人物とは、所定の情報システムに関与する人間又は組織を含んでよい。フラグと登場人物ＩＤとはメタデータである。登場人物ＩＤは例えば５０桁の数値である。登場人物の名称は登場人物のリストである。

フラグは、登場人物の性質に応じて、「攻撃者」又は「被害者」を示す。登場人物は状況によって攻撃者と被害者の両方であってよい。このため代替例としてフラグは「攻撃者」と「被害者」との両方を示してよい。

登場人物についての表記ゆれを想定して、同一の登場人物にはほぼ同値の登場人物ＩＤが付与されてよい。例えば図６に示すように、「電電太郎」と「電々太郎」との登場人物ＩＤは下一桁のみが異なる。

図７Ａを参照して、第２の記憶部１６にリスク分析情報を記憶する処理の詳細が説明される。

認識部１１がＲＣＭの「構成要素」欄を読み出すと、抽出部１３は構成要素ＤＢ１４ａを検索し、読み出した構成要素と同一又は類似の語句を特定する。類似の語句を特定する方法は例えば次の文献に記載の手法を採用可能である。
● 特許第5094486号（同義性判定装置、その方法、プログラム及び記録媒体）
● 特許第6368633号（用語意味学習装置、用語意味判定装置、方法、及びプログラム）
● 特許第6495124号（用語意味コード判定装置、用語意味コード判定モデル学習装置、方法、及びプログラム）

抽出部１３は、類似の語句の中でも、最も類似する語句のみを特定してよい。抽出部１３は、特定された情報に対応するメタデータＧＭ０１を保持する。

認識部１１がＲＣＭの「リスク源」欄を読み出すと、分割部１２は読み出された情報を分析し、述語に相当する語句を抽出する。分析の方法としては、例えばテキストマイニングを採用可能である。すなわち分割部１２は次の２つの処理を行って、述語に相当する語句を抽出してよい。
１．形態素解析
文章を意味のある最小の言語単位(形態素)に分割し、その文法的素性（品詞等）を付与する。
２．構文解析
上記の形態素解析で抽出した形態素を文節にまとめ、文節間の文法的な係り受け関係（主語と述語、修飾語と被修飾語等)を抽出し、解析する。

抽出部１３は述語ＤＢ１４ｂにアクセスし、メタデータに「状態」のフラグが立っている述語を検索する。抽出部１３は、検索の結果抽出された述語と同一又は類似の語句を特定し、そのメタデータＧＭ０２を保持する。

図７Ｂに示すように、抽出部１３はメタデータＧＭ０１及びＧＭ０２を、リスク源を示す行列Ｇ００１の成分として保持する。

認識部１１がＲＣＭの「事象」欄を読み出すと、分割部１２は読み出された情報を分析し、「攻撃者」に相当する語句を抽出する。抽出部１３は登場人物ＤＢ１４ｃにアクセスし、メタデータに「攻撃者」のフラグが立っている述語を検索する。抽出部１３は検索の結果抽出された述語と同一又は類似の語句を特定し、そのメタデータＪＭ０１を保持する。

認識部１１がＲＣＭの「事象」欄を読み出すと、分割部１２は読み出された情報を分析し、「述語」に相当する語句を抽出する。抽出部１３は述語ＤＢ１４ｂにアクセスし、メタデータに「変化」のフラグが立っている述語を検索する。抽出部１３は検索の結果抽出された述語と同一又は類似の語句を特定し、そのメタデータＪＭ０２を保持する。

認識部１１がＲＣＭの「事象」欄を読み出すと、分割部１２は読み出された情報を分析し、「構成要素」に相当する語句を抽出する。抽出部１３は構成要素ＤＢ１４ａを検索し、検索の結果抽出された情報と同一又は類似の語句を特定し、特定された情報に対応するメタデータＪＭ０３を保持する。

図７Ｃに示すように、抽出部１３はメタデータＪＭ０１、ＪＭ０２及びＪＭ０３を、事象を示す行列Ｊ００１の成分として保持する。

認識部１１がＲＣＭの「結果」欄を読み出すと、分割部１２は読み出された情報を分析し、「被害者」に相当する語句を抽出する。抽出部１３は述語ＤＢ１４ｂにアクセスし、メタデータに「機密性・可用性・完全性の観点で望ましくない結果」のフラグが立っている述語を検索する。抽出部１３は検索の結果抽出された述語と同一又は類似の語句を特定し、そのメタデータＫＭ０１を保持する。

認識部１１がＲＣＭの「結果」欄を読み出すと、分割部１２は読み出された情報を分析し、「述語」に相当する語句を抽出する。抽出部１３は述語ＤＢ１４ｂにアクセスし、メタデータに「機密性・可用性・完全性の観点で望ましくない結果」のフラグが立っている述語を検索する。抽出部１３は、検索の結果抽出された述語と同一又は類似の語句を特定し、そのメタデータＫＭ０２を保持する。

図７Ｄに示すように、抽出部１３はメタデータＫＭ０１及びＫＭ０２を、結果を示す行列Ｋ００１の成分として保持する。

図８Ａを参照して、第２の記憶部１６にリスク対策情報を記憶する処理の詳細が説明される。

認識部１１はＲＣＭの「主語」欄を読み出す。抽出部１３は、読み出された情報を用いて登場人物ＤＢ１４ｃを検索し、検索の結果抽出された情報と同一又は類似の語句を特定する。抽出部１３は特定された情報に対応するメタデータＴＭ０１を保持する。

認識部１１はＲＣＭの「具体的なアクション」欄を読み出す。分割部１２は読み出された情報を分析し、「述語」に相当する部分を抽出する。抽出部１３は述語ＤＢ１４ｂを検索し、検索の結果抽出された情報と同一又は類似の語句を特定する。抽出部１３は、特定された情報に対応するメタデータＴＭ０２を保持する。

認識部１１はＲＣＭの「どこに」欄を読み出す。分割部１２は読み出された情報を分析し、「構成要素」に相当する部分を抽出する。抽出部１３は構成要素ＤＢ１４ａを検索し、検索の結果抽出された情報と同一又は類似の語句を特定する。抽出部１３は、特定された情報に対応するメタデータＴＭ０３を保持する。

図８Ｂに示すように、抽出部１３はメタデータＴＭ０１、ＴＭ０２及びＴＭ０３を、対策を示す行列Ｔ００１の成分として保持する。

図９に示すように、生成部１５は各リスク項番につき、構成要素のメタデータ値と、リスク源を示す行列Ｇ００１のメタデータ値と、事象を示す行列Ｊ００１のメタデータ値と、結果を示す行列Ｋ００１のメタデータ値と、対策を示す行列Ｔ００１のメタデータ値とを連結し、対応付けて記憶する。構成要素のメタデータ値と、リスク源を示す行列のメタデータ値と、事象を示す行列のメタデータ値と、結果を示す行列のメタデータ値とはリスク分析情報に相当する。対策を示す行列のメタデータ値はリスク対策情報に相当する。

以上のように支援装置１は第２の記憶部１６にリスク分析情報とリスク対策情報とを記憶する。

［第２のフェーズ：要件定義書作成時の提示処理］
図１０を参照して、支援システムＳにおいて実行される提示処理の概要が説明される。図１０に示す処理は、要件定義作成者によって入力された「構成要素」からアプローチしたものである。

ステップ１にて、第２の端末３は、要件定義作成者から文字列の入力を受け付ける。

ステップ２にて、支援装置１の監視部１７は、第２の端末３の要件定義書作成画面における入力状況を取得し、所定の間隔で（時々刻々と）監視する。

ステップ３にて抽出部１３は、入力された語句をキーにして第１の記憶部１４を検索する。抽出部１３は、キーとなる語句が、第１の記憶部１４に格納された「登場人物」又は「構成要素」についての特徴語句に存在するか否かを判定する。

ステップ４にて抽出部１３は、存在すると判定された特徴語句をキーにして、第２の記憶部１６を検索する。抽出部１３は、キーとなる特徴語句に関するリスク源と事象と結果と対策とを第２の記憶部１６から抽出する。

ステップ５にて提示部１８は、第２の記憶部１６から抽出された対策情報を第２の端末３の表示部に表示させる。

図１１及び図１２を参照して、図１０に示す提示処理が詳細に説明される。

図１１のステップ１にて第２の端末３は要件定義作成者から文字列の入力を受け付ける。一例として、文字列が「工場の管理者が、サーバーを工場敷地外でもメンテナンスできるようにすること。」である場合を説明する。

ステップ２にて支援装置１の監視部１７は、第２の端末３の要件定義書作成画面における入力状況を取得する。分割部１２は、入力された文字列から語句を抽出する。具体的には分割部１２は、登場人物に相当する「管理者」と、構成要素に相当する「サーバー」とを抽出する。

ステップ３にて抽出部１３は、分割部１２によって抽出された語句をキーにして第１の記憶部１４を検索する。抽出部１３は、キーとなる語句が、第１の記憶部１４に格納された特徴語句に存在するか否かを判定する。具体的には抽出部１３は、登場人物に相当する「管理者」が、登場人物ＤＢ１４ｃに存在するか否かを判定する。抽出部１３は、構成要素に相当する「サーバー」が、構成要素ＤＢ１４ａに存在するか否かを判定する。図１１に示すように、抽出部１３は、「管理者」及び「サーバー」がそれぞれ登場人物ＤＢ１４ｃ及び構成要素ＤＢ１４ａに存在すると判定する。

図１２に示すように、ステップ４にて抽出部１３は、「管理者」及び「サーバー」をキーにして第２の記憶部１６を検索する。図１２においては、説明の便宜のために各欄内には日本語の文字列が記入されているが、実際の第２の記憶部１６にはメタデータが記入される。

抽出部１３は「サーバー」に代えて、「サーバー」に類似する語句である「サーバ」をキーにして第２の記憶部１６を検索してよい。図１２に示すように抽出部１３は、第２の記憶部１６から、「管理者」又は「サーバー」（若しくは「サーバ」）が少なくとも１つの欄に記述されているリスク項番０２６を抽出する。

ステップ５にて提示部１８は、抽出されたリスク項番０２６におけるリスク対策情報（すなわち、主語と具体的なアクションと対策を施す構成要素）を、要件定義作成者が用いる第２の端末３の表示部に表示する。例えば表示部は次のような情報を表示して、リスク対策を採用するように促す。
［表示情報の例］
第２章 サーバのメンテナンス業務
● 管理者は、ＦＷに持出用ＰＣのＩＰアドレス以外を禁止する設定を行うこと
● 管理者は、メンテナンス用持出ＰＣのＭＡＣアドレスが正当であることを確認する機能を実装すること
● 管理者は、メンテナンス用持出ＰＣに、ＩＣカード社員証を用いた認証プログラムを実装すること

図１３を参照して、支援システムＳにおいて実行される別の提示処理の概要が説明される。図１３に示す処理は、要件定義作成者によって入力された「起きてほしくないこと」からのアプローチによるものである。

ステップ１にて第２の端末３は、要件定義作成者から文字列の入力を受け付ける。

ステップ２にて、支援装置１の認識部１１は、要件定義作成者によって入力された「起きてほしくないこと」の文字列（ここでは文章）を読み込む。

ステップ３にて分割部１２は、「起きてほしくないこと」の文字列を、登場人物と構成要素と述語とに構造化する。

ステップ４にて抽出部１３は、構造化された語句をキーにして第１の記憶部１４を検索する。抽出部１３は、キーとなる語句が、第１の記憶部１４に格納された「事象」及び「結果」についての特徴語句に存在するか否かを判定する。

ステップ５にて、抽出部１３は、キーとなる語句が特徴語句に存在すると判定すると、特徴語句をキーにして第２の記憶部１６を検索する。抽出部１３は、検索された構成要素に対応付けられたリスク源と事象と結果と対策とを抽出する。

ステップ６にて提示部１８は、第２の記憶部１６から抽出されたリスク対策情報を、要件定義作成者によって使用される第２の端末３に表示する。

図１４及び図１５を参照して、図１３に示す提示処理が詳細に説明される。

図１４のステップ１にて第２の端末３は要件定義作成者から文字列の入力を受け付ける。一例として、文字列が「ＰＣ内のログが削除されてしまう」である場合を説明する。

ステップ２にて支援装置１の認識部１１は、要件定義作成者によって入力された「起きてほしくないこと」の文字列を読み込む。

ステップ３にて分割部１２は、読み込まれた文字列を、登場人物と構成要素と述語とに構造化する。文字列が「ＰＣ内のログが削除されてしまう」である場合、登場人物に相当するものは無い。一方で構成要素及び述語に相当するものは、それぞれ「ログ」と「削除されてしまう」である。

ステップ４にて抽出部１３は、構造化された語句をキーにして第１の記憶部１４を検索する。抽出部１３は、キーとなる語句が、第１の記憶部１４に格納された特徴語句のうち「変化」又は「望ましくない結果」のフラグが立っている特徴語句が存在するか否かを判定する。図１４に示すように、抽出部１３は述語ＤＢ１４ｂから「削除される」を抽出し、構成要素ＤＢ１４ａから「ログ」（構成要素ＤＢ１４ａにおける「ログデータ」の一部）を抽出するので、条件を満たす特徴語句が存在すると判定する。

図１５に示すように、ステップ５にて抽出部１３は、判定された特徴語句をキーにして第２の記憶部１６を検索する。図１５においては、説明の便宜のために各欄内には日本語の文字列が記入されているが、実際の第２の記憶部１６にはメタデータが記入されている。本実施形態では抽出部１３は、図１５に示すように、「ログ」という特徴語句が第２の記憶部１６の「リスク源」、「事象」及び「対策を施す構成要素」の欄に存在することを判定する。抽出部１３は、「ログ」という特徴語句が存在すると判定されたリスク項番００１に対応付けられたリスク源と事象と結果とリスク対策情報（すなわち、主語と具体的なアクションと対策を施す構成要素）とを第２の記憶部１６から抽出する。

ステップ６にて提示部１８は、第２の記憶部１６から抽出されたリスク項番００１に対応付けられたリスク対策情報を、要件定義作成者が用いる第２の端末３の表示部に表示する。例えば表示部は次のような情報を表示する。
［表示情報の例］
第２章 ＰＣ
● ＰＣの管理者は、ログを定期的にバックアップすること
● ＰＣのプログラムは、ログのサイズを定期的に計測すること
● ＰＣの管理者は、ハードディスクに、書き込みだけが可能な領域を設定すること

以上のようにして支援装置１はリスク対策情報を提示する。

図１６は、支援システムＳが実行する処理の一例のフローチャートを示す。

ステップＳ１からステップＳ６までは上記の第１のフェーズに相当する。

ステップＳ１にて第１の端末２は作業者から入力を受け付ける。

ステップＳ２にて支援装置１の認識部１１はＲＣＭの文字列を読み込む。

ステップＳ３にて分割部１２はＲＣＭに記載された文字列を構造化する。

ステップＳ４にて抽出部１３は、構造化された語句が第１の記憶部１４の特徴語句に存在するか否かを判定する。

ステップＳ５にて抽出部１３は、第１の記憶部１４に存在すると判定された特徴語句に対応したメタデータを抽出する。

ステップＳ６にて抽出部１３は、特徴語句のメタデータを対応付けて第２の記憶部１６に記憶する。

ステップＳ７からステップＳ１２までは上記の第２のフェーズに対応する。

ステップＳ７にて第２の端末３は要件定義作成者から入力を受け付ける。

ステップＳ８にて認識部１１は、入力された文字列を読み込む。

ステップＳ９にて分割部１２は、読み込まれた文字列を構造化する。ステップＳ９にて読み込まれた文字列が既に単語等に構造化済みのものであるとき、ステップＳ９の実行は不要である。

ステップＳ１０にて抽出部１３は、構造化された語句をキーにして第１の記憶部１４を検索する。抽出部１３は、キーとなる語句が、第１の記憶部１４の特徴語句に存在するか否かを判定する。

ステップＳ１１にて抽出部１３は、存在すると判定された特徴語句をキーにして、第２の記憶部１６を検索する。抽出部１３は、検索の結果抽出されたリスク項番に対応付けられた情報を抽出する。

ステップＳ１２にて提示部１８は、抽出された情報のうちリスク対策情報を、第２の端末３の表示部に表示する。

以上述べたように、本実施形態の支援装置１の抽出部１３は、入力された文字列から語句を抽出し、抽出された語句と同一又は類似の特徴語句を第１の記憶部１４において検索し、特徴語句に対応するリスク対策情報を第２の記憶部１６から抽出する。提示部１８は、抽出されたリスク対策情報を提示する。この構成により支援装置１は、例えば「リスク分析対象となる構成要素」と「当該リスク対策を実装する構成要素」とが異なる事例でのリスクの見落としを解消することができる。もって支援装置１はセキュリティ要件漏れを最小化した要件定義書の作成を支援することができる。更に、例えば「起きてほしくないこと」を作業者が語句レベルで記述するだけで、支援装置１は構成要素、想定リスク及びリスク対策を提示する。この構成により、支援装置１は、リスクアセスメント作業にかかる時間を大幅に短縮すると共に、要件定義書作成作業の効率化を実現することができる。このように支援装置１は、リスクコントロールマトリクスを用いたリスク分析とリスク対策立案との高度化を行うことができる。

また本実施形態の支援装置１において、構成要素ＤＢ１４ａは、リスクの構成要素を示す語句を、メタデータを用いて構造化して記憶する。述語ＤＢ１４ｂは、情報セキュリティの観点で望ましくない状態を示す語句と、構成要素の変化を示す語句と、情報セキュリティの観点で望ましくない結果を示す語句とを、メタデータを用いて構造化して記憶する。登場人物ＤＢ１４ｃは、所定の情報システムに関与する人間又は組織を示す語句を、攻撃者又は被害者の少なくとも一方であることを示すメタデータを用いて構造化して記憶する。この構成により支援装置１は、入力された文字列と関連性の高いリスク対策情報を、比較的高い精度で提示することができる。

また本実施形態の支援装置１は、語句と類似の特徴語句を検索する際に、語句に対応するメタデータとハミング距離が最小のメタデータに対応する特徴語句を検索する。この構成により支援装置１は、類似語句の検索時間を短縮化することができる。

また本実施形態の支援装置１の抽出部１３は、リスクコントロールマトリクス（ＲＣＭ）から読み出した複数の情報のそれぞれを用いて第１の記憶部１４における対応する欄を検索する。抽出部１３は更に、複数の情報のそれぞれと同一又は類似の特徴語句に対応する複数のメタデータを抽出し、抽出された複数のメタデータを対応付けて第２の記憶部１６に記憶する。この構成により抽出部１３は、第２の記憶部１６を構造化し、もって検索の効率性を高めることができる。

本実施形態の支援装置Ｄは任意のコンピュータとプログラムによっても実現できる。具体的には支援装置１の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムをメモリ等の記録媒体に記録して、プロセッサによってそのプログラムを読み出して実行させる。そのようなプログラムは、ネットワークを通して提供されることも可能である。

このプログラムは、コンピュータ読取り可能媒体に記録されていてもよい。コンピュータ読取り可能媒体を用いれば、コンピュータにインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記録されたコンピュータ読取り可能媒体は、非一過性の記録媒体であってもよい。非一過性の記録媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ又はＤＶＤ－ＲＯＭなどの記録媒体であってもよい。

本発明が諸図面及び実施例に基づき説明されるが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形及び修正を行うことが容易であることに注意されたい。したがって、これらの変形及び修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部又は各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部又はステップ等を１つに組み合わせたり、あるいは分割したりすることが可能である。

Ｓ 支援システム
１ 支援装置
ＩＦ１ 第１のユーザインタフェース
ＩＦ２ 第２のユーザインタフェース
１１ 認識部
１２ 分割部
１３ 抽出部
１４ 第１の記憶部
１４ａ 構成要素ＤＢ
１４ｂ 述語ＤＢ
１４ｃ 登場人物ＤＢ
１５ 生成部
１６ 第２の記憶部
１７ 監視部
１８ 提示部
２ 第１の端末
３ 第２の端末
ＮＷ１ 第１のネットワーク
ＮＷ２ 第２のネットワーク

Claims (7)

1. リスクに関する特徴語句を記憶する第１の記憶部と、
   リスク対策に関するリスク対策情報を記憶する第２の記憶部と、
   入力された文字列から語句を抽出し、前記語句と同一又は類似の特徴語句を前記第１の記憶部において検索し、前記特徴語句に対応するリスク対策情報を前記第２の記憶部から抽出する抽出部と、
   前記抽出されたリスク対策情報を提示する提示部と、
   を備え、
   前記第１の記憶部は、構成要素ＤＢと述語ＤＢと登場人物ＤＢとを備え、
   前記構成要素ＤＢは、リスクの構成要素を示す語句を、メタデータと対応付けて記憶し、
   前記述語ＤＢは、情報セキュリティの観点で望ましくない状態を示す語句と、構成要素の変化を示す語句と、情報セキュリティの観点で望ましくない結果を示す語句とを、メタデータと対応付けて記憶し、
   前記登場人物ＤＢは、所定の情報システムに関与する人間又は組織を示す語句を、攻撃者又は被害者の少なくとも一方であることを示すメタデータと対応付けて記憶する、
   支援装置。
2. 請求項１に記載の支援装置において、
   前記第１の記憶部は複数の類似の語句に対応するメタデータを、前記メタデータのハミング距離を最小化した状態で記憶し、
   前記語句と類似の特徴語句を検索することは、前記語句に対応するメタデータと前記ハミング距離が最小のメタデータに対応する特徴語句を検索することを含む、
   支援装置。
3. 請求項１又は２に記載の支援装置において、
   前記抽出部は、
   リスクコントロールマトリクス（ＲＣＭ）から読み出した複数の情報のそれぞれを用いて前記第１の記憶部を検索し、前記複数の情報のそれぞれと同一又は類似の特徴語句に対応する複数のメタデータを抽出し、抽出された前記複数のメタデータを対応付けて前記第２の記憶部に記憶する、
   支援装置。
4. 請求項３に記載の支援装置において、
   前記複数の情報は、前記ＲＣＭにおける構成要素、リスク源、事象、結果、及び、対策の欄から読み出される、支援装置。
5. 支援装置が、
   第１の記憶部によって、リスクに関する特徴語句を記憶するステップと、
   第２の記憶部によって、リスク対策に関するリスク対策情報を記憶するステップと、
   抽出部によって、入力された文字列から語句を抽出し、前記語句と同一又は類似の特徴語句を前記第１の記憶部において検索し、前記特徴語句に対応するリスク対策情報を前記第２の記憶部から抽出するステップと、
   提示部によって、前記抽出されたリスク対策情報を提示するステップと、
   を実行し、
   前記第１の記憶部は、構成要素ＤＢと述語ＤＢと登場人物ＤＢとを備え、
   前記構成要素ＤＢは、リスクの構成要素を示す語句を、メタデータと対応付けて記憶し、
   前記述語ＤＢは、情報セキュリティの観点で望ましくない状態を示す語句と、構成要素の変化を示す語句と、情報セキュリティの観点で望ましくない結果を示す語句とを、メタデータと対応付けて記憶し、
   前記登場人物ＤＢは、所定の情報システムに関与する人間又は組織を示す語句を、攻撃者又は被害者の少なくとも一方であることを示すメタデータと対応付けて記憶する、
   支援方法。
6. コンピュータを、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の支援装置として機能させるためのプログラム。
7. 支援装置と、前記支援装置と通信可能に接続された第１の端末と、前記支援装置と通信可能に接続された第２の端末とを備える支援システムであって、
   前記支援装置は、
   リスクに関する特徴語句を記憶する第１の記憶部と、
   リスク対策に関するリスク対策情報を記憶する第２の記憶部と、
   前記第１の端末に入力された文字列から語句を抽出し、前記語句と同一又は類似の特徴語句を前記第１の記憶部において検索し、前記特徴語句に対応するリスク対策情報を前記第２の記憶部から抽出する抽出部と、
   前記抽出されたリスク対策情報を前記第２の端末に提示する提示部と、
   を備え、
   前記第１の記憶部は、構成要素ＤＢと述語ＤＢと登場人物ＤＢとを備え、
   前記構成要素ＤＢは、リスクの構成要素を示す語句を、メタデータと対応付けて記憶し、
   前記述語ＤＢは、情報セキュリティの観点で望ましくない状態を示す語句と、構成要素の変化を示す語句と、情報セキュリティの観点で望ましくない結果を示す語句とを、メタデータと対応付けて記憶し、
   前記登場人物ＤＢは、所定の情報システムに関与する人間又は組織を示す語句を、攻撃者又は被害者の少なくとも一方であることを示すメタデータと対応付けて記憶する、
   支援システム。

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