WO2008110388A1 - Verfahren und computerprogrammprodukt zur klassifizierung elektronischer daten - Google Patents

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WO2008110388A1
WO2008110388A1 PCT/EP2008/002118 EP2008002118W WO2008110388A1 WO 2008110388 A1 WO2008110388 A1 WO 2008110388A1 EP 2008002118 W EP2008002118 W EP 2008002118W WO 2008110388 A1 WO2008110388 A1 WO 2008110388A1
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Stefan Kistner
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Stefan Kistner
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
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    • G06F21/6218—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database

Definitions

  • the invention relates to a method and computer program product for classifying electronic data, in particular for classifying a write and / or read access to a memory area or a data storage medium of a computer.
  • a disadvantage of this method is that this can be bypassed by the user that assigns the user when saving a file this file deviating from the default scheme file name, which may be an encryption can be prevented, but in turn leads to the fact that the confidentiality the data is not guaranteed.
  • BESTATIGUNGSKOPIE Another known method is the encryption of whole partitions.
  • the disadvantage here is that it is not possible to differentiate between different types of data and access to less security-relevant data within the partition is made unnecessarily difficult, since they are also encrypted.
  • the object of the invention is to provide a method and computer program product with which a reliable classification of electronic data is possible, wherein it is reliably prevented that the user of the computer can manipulate such a classification in an inadmissible manner.
  • this classification should serve to trigger encryption of the data according to predefinable criteria, without a user being able to actively counteract this in order to ensure the confidentiality of the data.
  • Weighting of the field contents of the feature matrix in particular by multiplication of the field contents with field weights assigned to the fields;
  • n can in particular take on the numerical value 1, ie the feature matrix is reduced to a feature vector with m components, whereby this feature vector is assigned individual numerical values for the individual components that comprise a specific parameter of the data and / or the data Map data operation.
  • a weighting of the field contents of the feature matrix or the feature vector is carried out by applying a Weighting function, where this weighting function may be an algebraic function or a logarithmic function or an exponential function.
  • the weighting of the field contents in particular a different weighting of the field contents of the feature matrix, makes it possible to give greater weight to those parameters which play a greater role in the classification of the data than those parameters which are classified as less relevant or less important.
  • the weighting and mapping to a result matrix can be done by using an artificial neural network (KNN).
  • KNN artificial neural network
  • a classification of the data can be carried out, for example by comparing individual elements of the result matrix with predefinable threshold values, i. If the thresholds are exceeded, the data is classified as safety-relevant and confidential, which falls short of a predefinable threshold value.
  • the dimension of the result matrix is smaller than the dimension of the feature matrix
  • the result matrix may be a scalar, i. the feature matrix or the feature vector which characterizes the electronic data to be classified in the form of individual parameters can be mapped to a single numerical value, by means of which a classification of the electronic data can take place.
  • the structure of the data to be classified can be used in particular by a structural analysis, such as in particular determination of a feature based on the data type and / or the file type.
  • Contents of the data to be classified can also be used by a content analysis such as a check for specifiable keywords and / or signatures within the Dates.
  • image recognition can take place, in particular a check for keywords contained by using OCR software.
  • Other parameters that can be taken into consideration are the file size and / or specific file attributes as well as the current time and / or the time of the first-time creation of the electronic file to be classified.
  • biometric data and / or other user data such as name, permitted access level and the like can be taken into account from the area of user or authentication. It is also possible to use user signatures such as e.g. To take into account the writing rhythm of the user, in which case the recognition reliability increases as the keyboard operation progresses.
  • the acting process within the computer may be considered, i. which program and / or which system service accesses the data, or that at least one feature is determined during a read and / or write access depending on the storage medium, in particular depending on the source and / or the destination of the data operation.
  • a feature of the feature matrix as a function of date and / or time.
  • a feature can be determined by feedback as a function of the preceding cycle, or depending on the occupancy of the feature itself in the preceding cycle.
  • this feedback can be realized in a very simple manner by known algorithms for the simulation of artificial neural networks.
  • quantities and parameters may be taken into account, e.g. the minimum or maximum of a component, in particular a weighted component, as well as the further mean value and / or standard deviation of a component or a characteristic, respectively of a weighted characteristic.
  • the interdependence of the features with regard to the classification of the electronic data can be taken into account by a corresponding link between the features and by selecting corresponding mapping functions, in particular of the neural network type.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Klassifizierung elektronischer Daten, insbesondere zur Klassifizierung bei einem Schreib- und/oder Lesezugriff auf einen Speicherbereich oder ein Datenspeichermedium, gekennzeichnet durch die Schritte: - Zuweisung von Zahlenwerten zu den Feldern einer (n x m)- Merkmalsmatrix, wobei die Zahlenwerte mittels vorgebbarer Funktionen aus Parametern der Daten und/oder einer Datenoperation ermittelt werden; - Gewichtung der Feldinhalte der Merkmalsmatrix, insbesondere durch Multiplikation der Feldinhalte mit den Feldern zugeordneten Feldwichtungen; - Abbildung der gewichteten Merkmalsmatrix auf eine Ergebnismatrix; - Klassifizierung der Daten anhand der erhaltenen Ergebnismatrix.

Description

Verfahren und Computerprogrammprodukt zur Klassifizierung elektronischer Daten
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und Computerprogrammprodukt zur Klassifizierung elektronischer Daten, insbesondere zur Klassifizierung bei einem Schreib- und/oder Lesezugriff auf einen Speicherbereich oder ein Datenspeichermedium eines Computers.
Zur Gewährleistung der Vertraulichkeit elektronischer Daten ist es bekannt, diese zu verschlüsseln. Bei bekannten Verfahren und Computerprogrammprodukten wird dabei derart vorgegangen, dass bestimmte Dateitypen automatisch verschlüsselt werden wenn diese Daten über eine Schnittstelle des Computers beispielsweise zu einem externen Speichermedium oder sonstigen Peripheriegerät übermittelt werden sollen, d.h. eine erste Sicherheitszone verlassen. Eine Verschlüsselung bei diesen bekannten Verfahren erfolgt in Abhängigkeit der Dateiendung beispielsweise von Datei des Typs „doc" oder „txt".
Nachteilig bei diesem Verfahren ist es, dass dieses vom Benutzer dadurch umgangen werden kann, dass der Benutzer beim Abspeichern einer Datei dieser Datei einen vom vorgegebenen Schema abweichenden Dateinamen zuweist, wodurch gegebenenfalls eine Verschlüsselung unterbunden werden kann, was aber wiederum dazu führt, dass die Vertraulichkeit der Daten nicht gewährleistet ist.
BESTATIGUNGSKOPIE Ein weiteres bekanntes Verfahren ist die Verschlüsselung ganzer Partitionen. Nachteilig hierbei ist, dass nicht zwischen verschiedenen Datentypen unterschieden werden kann und ein Zugriff auf weniger sicherheitsrelevante Daten innerhalb der Partition unnötig erschwert wird, da diese ebenfalls verschlüsselt werden.
Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren und Computerprogrammprodukt bereitzustellen mit dem eine zuverlässige Klassifizierung elektronischer Daten möglich ist, wobei es zuverlässig unterbunden wird, dass der Benutzer des Computers eine derartige Klassifizierung in unzulässiger Weise manipulieren kann. Insbesondere soll diese Klassifizierung dazu dienen, nach vorgebbaren Kriterien eine Verschlüsselung der Daten auszulösen, ohne dass ein Benutzer hiergegen aktiv vorgehen kann, um so die Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten.
Gelöst wird diese Aufgabe durch ein Verfahren bzw. ein Computerprogrammprodukt zur Durchführung des Verfahrens mittels eines Computers dadurch, dass das Verfahren die folgenden Schritte aufweist:
• Zuweisung von Zahlenwerten zu den Feldern einer (n x m) - Merkmalsmatrix, wobei die Zahlenwerte mittels vorgebbarer Funktionen aus Parametern der Daten und/oder einer Datenoperation ermittelt werden;
• Gewichtung der Feldinhalte der Merkmalsmatrix, insbesondere durch Multiplikation der Feldinhalte mit den Feldern zugeordneten Feldwichtungen;
• Abbildung der gewichteten Merkmalsmatrix auf eine Ergebnismatrix;
• Klassifizierung der Daten anhand der erhaltenen Ergebnismatrix.
Bei der (n x m)-Merkmalsmatrix kann n insbesondere den Zahlenwert 1 annehmen, d.h. dass die Merkmalsmatrix reduziert wird zu einem Merkmalsvektor mit m Komponenten, wobei diesem Merkmalsvektor einzelne Zahlenwerte zu den einzelnen Komponenten zugewiesen werden, die einen bestimmten Parameter der Daten und/oder der Datenoperation abbilden. Eine Gewichtung der Feldinhalte der Merkmalsmatrix oder des Merkmalsvektors erfolgt durch Anwendung einer Gewichtungsfunktion, wobei es sich bei dieser Gewichtungsfunktion um eine algebraische Funktion oder eine logarithmische Funktion oder eine Exponentialfunktion handeln kann. Die Gewichtung der Feldinhalte insbesondere eine unterschiedliche Gewichtung der Feldinhalte der Merkmalsmatrix gestattet es, solche Parameter, die eine größere Rolle bei der Klassifizierung der Daten spielen, stärker zu gewichten, als solche Parameter, die als weniger relevant oder unwichtiger eingestuft werden.
Die Gewichtung und Abbildung auf eine Ergebnismatrix kann durch Anwendung eines künstlichen neuronalen Netzes (KNN) erfolgen. Anhand der erhaltenen Ergebnismatrix kann eine Klassifizierung der Daten erfolgen, beispielsweise durch Vergleich einzelner Elemente der Ergebnismatrix mit vorgebbaren Schwellwerten, d.h. dass bei Überschreitung vorgegebener Schwellwerte die Daten als sicherheitsrelevant und vertraulich eingestuft werden, was bei Unterschreitung eines vorgebbaren Schwellwertes unterbleibt.
Bevorzugt ist die Dimension der Ergebnismatrix kleiner als die Dimension der Merkmalsmatrix, insbesondere kann die Ergebnismatrix ein Skalar sein, d.h. dass die Merkmalsmatrix oder der Merkmalsvektor, der die zu klassifizierenden elektronischen Daten in Form von einzelnen Parametern charakterisiert, auf einen einzigen Zahlenwert abgebildet werden kann, anhand dessen eine Klassifikation der elektronischen Daten erfolgen kann.
Anstelle eines reinen Grenzwertvergleichs eines einzelnen Ergebnisskalars oder einzelner oder mehrerer Komponenten eines Ergebnisvektors / einer Ergebnismatrix mit festlegbaren Schwellwerten ist auch die Anwendung einer Fuzzy-Logic möglich, um Übergangsbereiche mit weicheren Übergängen abzubilden.
Als Merkmale der Merkmalsmatrix oder des Merkmalsvektors können insbesondere herangezogen werden die Struktur der zu klassifizierenden Daten durch eine Strukturanalyse, wie insbesondere Festlegung eines Merkmals anhand des Datentyps und/oder des Dateityps. Herangezogen werden können auch Inhalte der zu klassifizierenden Daten durch eine Inhaltsanalyse wie beispielsweise eine Überprüfung auf vorgebbare Schlüsselwörter und/oder Signaturen innerhalb der Daten. Im Falle von zu charakterisierenden Grafikdateien kann eine Bilderkennung erfolgen, insbesondere eine Überprüfung auf enthaltene Stichwörter durch Anwendung einer OCR-Software. Als weitere Parameter können berücksichtigt werden, die Dateigröße und/oder bestimmte Dateiattribute sowie des weiteren der aktuelle Zeitpunkt und/oder der Zeitpunkt des erstmaligen Anlegens der zu Klassifizierenden elektronischen Datei.
Aus dem Bereich Benutzer bzw. Authentifizierung können Merkmale berücksichtigt werden, wie beispielsweise biometrische Daten und/oder weitere Benutzerdaten wie Name, zugelassene Zugriffsebene und dergleichen. Auch ist es möglich Benutzersignaturen wie z.B. den Schreibrhythmus des Benutzers zu berücksichtigen, wobei sich hierbei die Erkennungssicherheit mit fortschreitender Tastaturbedienung erhöht.
Als weitere Parameter anhand derer ein oder mehr Merkmale der Merkmalsmatrix oder dem Merkmalsvektor zugewiesen werden, kann der handelnde Prozess innerhalb des Computers berücksichtigt werden, d.h. welches Programm und/oder welcher Systemdienst auf die Daten zugreift, respektive dass zumindest ein Merkmal bei einem Schreib- und/oder Lesezugriff in Abhängigkeit des Speichermediums ermittelt wird, insbesondere in Abhängigkeit der Quelle und/oder des Ziels der Datenoperation.
Für diese genannten Merkmale gilt, dass hinsichtlich des handelnden Prozesses sowie der Quelle und/oder des Ziels der Daten unterschieden werden kann zwischen verschiedenen Zonen und deren jeweiliger Sicherheit sowie der relativen Sicherheit im Vergleich zu anderen Zonen, wodurch der Aufbau eines komplexen Sicherheitssystems möglich wird. Ein Beispiel für die Definition verschiedener Sicherheitszonen ist z.B. dass die relative Sicherheit einer lokalen Speicherung auf der Festplatte des Computers größer ist als die Sicherheit eines mobilen Speichermediums wie eines USB-Sticks und dergleichen, dessen Sicherheit wiederum höher ist als die Sicherheit einer E-Mail. Hierdurch ist es möglich, verschiedene Sicherheitszonen zu deklarieren und z.B. bei einer Datenoperation durch die eine elektronische Datei einer Zone mit einem niedrigeren Sicherheitsniveau als die aktuelle Zone zugewiesen werden soll, eine dahingehende Klassifikation der Daten erfolgt, dass eine Verschlüsselung empfohlen respektive automatisch ausgelöst wird.
Des Weiteren ist es möglich, ein Merkmal der Merkmalsmatrix in Abhängigkeit von Datum und/oder Zeit zu ermitteln.
Weiter kann ein Merkmal durch Rückkopplung in Abhängigkeit des vorangegangenen Zyklus, respektive in Abhängigkeit der Belegung des Merkmales selbst im vorangegangenen Zyklus ermittelt werden. Bei Anwendung eines künstlichen neuronalen Netzes kann diese Rückkopplung in sehr einfacher Weise durch bekannte Algorithmen zur Simulation künstlicher neuronaler Netze realisiert werden.
Alternativ zur Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzes als Abbildungsfunktion können Größen und Parameter berücksichtigt werden, wie z.B. das Minimum oder Maximum einer Komponente, insbesondere einer gewichteten Komponente sowie des weiteren Mittelwert und/oder Standardabweichung einer Komponente oder eines Merkmales, respektive eines gewichteten Merkmales.
Durch die Gewichtung der Merkmale kann die wechselseitige Abhängigkeit der Merkmale hinsichtlich der Klassifikation der elektronischen Daten durch eine entsprechende Verknüpfung zwischen den Merkmalen und durch Auswahl entsprechender Abbildungsfunktionen insbesondere des Typs des neuronalen Netzes berücksichtigt werden.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zur Klassifizierung elektronischer Daten, insbesondere zur Klassifizierung bei einem Schreib- und/oder Lesezugriff auf einen Speicherbereich oder ein Datenspeichermedium, gekennzeichnet durch die Schritte:
• Zuweisung von Zahlenwerten zu den Feldern einer (n x m)- Merkmalsmatrix, wobei die Zahlenwerte mittels vorgebbarer Funktionen aus Parametern der Daten und/oder einer Datenoperation ermittelt werden;
• Gewichtung der Feldinhalte der Merkmalsmatrix, insbesondere durch Multiplikation der Feldinhalte mit den Feldern zugeordneten Feldwichtungen;
• Abbildung der gewichteten Merkmalsmatrix auf eine Ergebnismatrix;
• Klassifizierung der Daten anhand der erhaltenen Ergebnismatrix.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die Dimension der Ergebnismatrix kleiner ist als die Dimension der Merkmalsmatrix, insbesondere dass die Ergebnismatrix ein Skalar ist.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Gewichtung der Feldinhalte der Merkmalsmatrix in Abhängigkeit vorgebbarer Sicherheitskriterien erfolgt.
4. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest ein Merkmal anhand der Struktur der zu klassifizierenden Daten festgelegt wird.
5. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest ein Merkmal anhand der Datenstruktur und/oder des Datentyps und/oder des Dateityps der zu klassifizierenden Daten festgelegt wird.
6. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest ein Merkmal anhand von Inhalten der zu klassifizierenden Daten festgelegt wird, insbesondere in Abhängigkeit von in den Daten enthaltener Schlüsselwörter und/oder Signaturen, insbesondere anhand festlegbarer Schlüsselwörter und/oder Signaturen.
7. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest ein Merkmal anhand der Datenmenge der zu klassifizierenden Daten festgelegt wird, insbesondere anhand der Dateigröße.
8. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest ein Merkmal anhand von Benutzerdaten festgelegt wird, insbesondere aus biometrischen Daten und/oder Benutzersignaturen ermittelt wird.
9. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest ein Merkmal anhand der Art der Datenoperation ermittelt wird, insbesondere in Abhängigkeit eines Lese- und/oder Schreibvorgangs.
10. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest ein Merkmal bei einem Schreib- und/oder Lesezugriff in Abhängigkeit des Speichermediums ermittelt wird, insbesondere in Abhängigkeit der Quelle und/oder des Ziels.
11.Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest ein Merkmal in Abhängigkeit von Datum und/oder Zeit ermittelt wird.
12. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest ein Merkmal durch Rückkopplung in Abhängigkeit des vorangegangenen Zyklus, insbesondere in Abhängigkeit der Belegung des Merkmales selbst im vorangegangenen Zyklus ermittelt wird.
13. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Gewichtung durch Anwendung einer algebraischen Funktion als Gewichtungsfunktion, insbesondere durch Anwendung einer logarithmischen Funktion oder einer Exponentialfunktion als Gewichtungsfunktion erfolgt.
14. Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Verschlüsselung der Daten in Abhängigkeit der Klassifizierung der Daten erfolgt.
15. Computerprogrammprodukt umfassend ein auf einem Computer lauffähiges Computerprogramm, welches das Verfahren nach einem der vorherigen Ansprüche durchführt, wenn es auf einem Computer ausgeführt wird.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005081089A1 (de) * 2004-02-23 2005-09-01 Stefan Kistner Verfahren zum schützen von vertraulichen daten
US7069591B1 (en) * 2000-03-22 2006-06-27 Neil Weicher System for encrypting data files of application programs

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3571231B2 (ja) * 1998-10-02 2004-09-29 日本電信電話株式会社 情報自動分類方法および装置と情報自動分類プログラムを記録した記録媒体
US6950813B2 (en) * 2001-04-23 2005-09-27 Hrl Laboratories, Llc Fuzzy inference network for classification of high-dimensional data
JP4404246B2 (ja) * 2003-09-12 2010-01-27 株式会社日立製作所 データ特性に基づくバックアップシステム及び方法
JP4713870B2 (ja) * 2004-10-13 2011-06-29 ヒューレット−パッカード デベロップメント カンパニー エル．ピー． 文書分類装置、方法、プログラム
FR2882171A1 (fr) * 2005-02-14 2006-08-18 France Telecom Procede et dispositif de generation d'un arbre de classification permettant d'unifier les approches supervisees et non supervisees, produit programme d'ordinateur et moyen de stockage correspondants
JP2007041721A (ja) * 2005-08-01 2007-02-15 Ntt Resonant Inc 情報分類方法およびプログラム、装置および記録媒体

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7069591B1 (en) * 2000-03-22 2006-06-27 Neil Weicher System for encrypting data files of application programs
WO2005081089A1 (de) * 2004-02-23 2005-09-01 Stefan Kistner Verfahren zum schützen von vertraulichen daten

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