WO2016195090A1 - 検知システム、検知装置、検知方法及び検知プログラム - Google Patents

検知システム、検知装置、検知方法及び検知プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2016195090A1
WO2016195090A1 PCT/JP2016/066642 JP2016066642W WO2016195090A1 WO 2016195090 A1 WO2016195090 A1 WO 2016195090A1 JP 2016066642 W JP2016066642 W JP 2016066642W WO 2016195090 A1 WO2016195090 A1 WO 2016195090A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
account
address
accounts
group
threshold
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2016/066642
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
揚 鐘
浩志 朝倉
嘉人 大嶋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NTT Inc
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to US15/578,908 priority Critical patent/US10972500B2/en
Priority to JP2017522291A priority patent/JP6392985B2/ja
Publication of WO2016195090A1 publication Critical patent/WO2016195090A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/14Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic
    • H04L63/1441Countermeasures against malicious traffic
    • H04L63/1466Active attacks involving interception, injection, modification, spoofing of data unit addresses, e.g. hijacking, packet injection or TCP sequence number attacks
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31User authentication
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/50Monitoring users, programs or devices to maintain the integrity of platforms, e.g. of processors, firmware or operating systems
    • G06F21/55Detecting local intrusion or implementing counter-measures
    • G06F21/552Detecting local intrusion or implementing counter-measures involving long-term monitoring or reporting
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/08Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/10Network architectures or network communication protocols for network security for controlling access to devices or network resources
    • H04L63/104Grouping of entities
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/14Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic
    • H04L63/1408Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic by monitoring network traffic
    • H04L63/1416Event detection, e.g. attack signature detection
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/14Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic
    • H04L63/1408Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic by monitoring network traffic
    • H04L63/1425Traffic logging, e.g. anomaly detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2221/00Indexing scheme relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F2221/21Indexing scheme relating to G06F21/00 and subgroups addressing additional information or applications relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F2221/2135Metering
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/10Active monitoring, e.g. heartbeat, ping or trace-route
    • H04L43/106Active monitoring, e.g. heartbeat, ping or trace-route using time related information in packets, e.g. by adding timestamps

Definitions

  • the present invention relates to a detection system, a detection device, a detection method, and a detection program.
  • account authentication is often used to confirm the identity. For example, the user attempts account authentication in order to use the service, and can log in and use the service only when the user is authenticated.
  • account authentication uses an account and a password.
  • the attacker prepares both a dummy account that successfully logs in and an account (target account) that attempts to perform unauthorized login, and tries to log in based on a list of mixed dummy accounts and target accounts. Then, the attacker repeats login attempts while changing the target account itself or the target account password. For this reason, in the conventional detection method in which thresholds are set for the authentication failure rate and the authentication success rate, such an account hacking has a problem that the authentication failure rate and the authentication success rate do not decrease and cannot be detected by the threshold value.
  • An example of an embodiment disclosed in the present application has been made in view of the above, and aims to improve the accuracy of detecting account hacking.
  • An example of an embodiment disclosed in the present application is to extract an account and an account transmission source address from authentication information acquired from an authentication device that performs user authentication, and according to the account time stamp and the transmission source address, Group accounts by slot and source address. Then, an account group that excludes duplication of the same account in the same group is extracted. Then, the number of accounts that overlap between the extracted account groups is calculated. Then, when the number of account groups with the same source address exceeding the first threshold exceeds the second threshold, it is determined that the same source address is the account attacker's address.
  • the accuracy of detecting account hacking can be improved.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a system according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an account group according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of detection processing according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an outline of the detection process according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an outline of the detection process according to the second embodiment (third embodiment).
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an outline of detection processing according to the fourth embodiment (fifth embodiment).
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a computer in which the detection apparatus is realized by executing a program.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a system according to the embodiment.
  • a system 1 according to the embodiment includes a client 3 and a server 4 connected via a network 2 such as a public network.
  • the detection device 10 is connected to the server 4.
  • the user makes an authentication request to the server 4 via the network 2, and the server 4 returns the result to the user.
  • the server 4 holds the authentication user information and the authentication result as an authentication record, and transmits the authentication record to the detection device 10.
  • the client 3 is a user terminal that uses the service via the network 2.
  • the client 3 also includes an attacker's terminal by account hacking.
  • the server 4 is a server that performs user authentication by an account in an application server that provides a service.
  • the server 4 authenticates the user using user information such as a user account and a password received from the client 3.
  • the server 4 outputs an authentication record.
  • the authentication record includes, for example, a user account (hereinafter referred to as an account), a password, a time stamp, an account, an IP address of the client 3 that transmitted the password, and the like.
  • the authentication record may be output in a log format.
  • the server 4 may be configured integrally with an application server that provides a service in terms of hardware or software.
  • the server 4 may be configured integrally with a detection device 20 described later in terms of hardware or software.
  • the detection device 10 detects an attack by account hacking on the server 4.
  • the detection device 10 includes an account group storage unit 11, an extraction unit 12, a calculation unit 13, and a determination unit 14.
  • the extraction unit 12 extracts the account for each authentication, the time stamp, and the IP address of the client 3 of the account transmission source (hereinafter referred to as the transmission source IP address) from the authentication record received from the server 4.
  • the transmission source IP address As long as it is a network identifier that can identify the client 3 of the account transmission source, not only the transmission source IP address but also a MAC (Media Access Control) address or the like may be used.
  • the time stamp extracted from the authentication record received by the extraction unit 12 from the server 4 is the time when the user tried to authenticate at the server 4 using the account. Alternatively, the time stamp may be the time when the authentication record arrives at the detection device 10 from the server 4 or the time when the account is extracted from the authentication record at the detection device 10.
  • the extraction unit 12 groups the extracted accounts according to the time stamp of the period ⁇ and the source IP address according to the time stamp of the account and the source IP address. And the extraction part 12 excludes duplication of the same account within the same group of the grouped account.
  • the above is the account group extraction performed by the extraction unit 12.
  • the extraction unit 12 stores the extracted account group in the account group storage unit 11.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an account group according to the embodiment.
  • FIG. 2A schematically shows a plurality of accounts with different time stamps and transmission source IP addresses as authentication record groups.
  • the extraction unit 12 of the detection apparatus 10 sets the authentication record group for each predetermined period ⁇ (time slot K, K ⁇ 1) to which the time stamp belongs and the source IP address (IP address). Group accounts by A, B, C). And the extraction part 12 excludes the duplication of the account in the same account group.
  • the account group AG [A] [K ⁇ 1].
  • the time slot K is a period that immediately follows the time slot K-1. 2 (b) is merely an example, and the number of time slots and the number of source IP addresses are not limited to those shown in FIG. 2 (b).
  • the determination unit 14 determines the account duplication number> ⁇ (first threshold) ( ⁇ is a predetermined positive number)> ⁇ (the first number of account groups) in the source IP address unit. 2 threshold) ( ⁇ is a predetermined positive number), the source IP address is determined to be the IP address of the client 3 of the attacker by account hacking. Examples of processing by the determination unit 14 will be described later based on Examples 1 to 5.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of detection processing according to the embodiment.
  • the detection process according to the embodiment is executed by the detection device 10.
  • the detection device 10 initializes the reference time stamp BT of the time slot with the current time.
  • the detection device 10 initializes the time slot ID_K with 1.
  • the detection apparatus 10 initializes an array AG for storing account groups (step S11 above).
  • the detection apparatus 10 determines whether or not an end command from the system administrator is input to the system 1 from a console (not shown) (step S12). If the detection device 10 determines that an end command from the system administrator has been input (step S12: Yes), the detection device 10 ends the detection process. On the other hand, if the detection apparatus 10 determines that an end command by the system administrator has not been input (step S12: No), the process proceeds to step S13.
  • step S13 the detection apparatus 10 determines whether an unprocessed authentication record R has arrived. If the detection apparatus 10 determines that an unprocessed authentication record R has arrived (step S13: Yes), the process proceeds to step S14. On the other hand, when the detection apparatus 10 determines that the unprocessed authentication record R has not arrived (step S13: No), the process proceeds to step S12.
  • step S14 the detection device 10 determines whether or not the result of subtracting the reference time stamp BT of the time slot from the time stamp of the unprocessed authentication record R determined to arrive in step S13 is greater than the predetermined period ⁇ . To do. That is, in step S14, the detection device 10 determines that the time stamp of the unprocessed authentication record R determined to arrive in step S13 is the reference time stamp BT + of the time slot initialized at the current time in step S11 or step S15 described later. It is determined whether or not the time is within a predetermined period ⁇ .
  • step S14: Yes When the detection device 10 determines that the result of subtracting the reference time stamp BT of the time slot from the time stamp of the unprocessed authentication record R determined to have arrived in step S13 is greater than the predetermined period ⁇ (step S14: Yes) ), And the process proceeds to step S15. On the other hand, when the detection device 10 determines that the result of subtracting the reference time stamp BT of the time slot from the time stamp of the unprocessed authentication record R determined to have arrived in step S13 is equal to or less than the predetermined period ⁇ (step S14: No). Then, the process proceeds to step S19.
  • step S15 the detection apparatus 10 increments the time slot ID_K by 1, and initializes the reference time stamp BT of the time slot with the current time.
  • step S16 determines whether or not time slot ID_K ⁇ N (step S16).
  • N is a predetermined natural number indicating the number of time slots for calculating the account duplication number. If the detection apparatus 10 determines that the time slot ID_K ⁇ N (step S16: Yes), the process proceeds to step S17. On the other hand, when the detection apparatus 10 determines that the time slot ID_K ⁇ N (step S16: No), the process proceeds to step S12.
  • step S17 the detection apparatus 10 calculates the account duplication number. Details of the calculation of the account duplication number will be described later based on Examples 1 to 5.
  • step S18 attack determination. Details of the attack determination will be described later based on the first to fifth embodiments.
  • step S19 the detection apparatus 10 determines whether or not the array AG has the key of the IP address of the unprocessed authentication record R that has arrived in step S13. If the detection apparatus 10 determines that the array AG has the key of the IP address of the unprocessed authentication record R that has arrived at step S13 (step S19: Yes), the process proceeds to step S21. On the other hand, if the detection apparatus 10 determines that the array AG does not have the key of the IP address of the unprocessed authentication record R that has arrived at step S13 (step S19: No), the process proceeds to step S20.
  • step S20 the detection apparatus 10 initializes the array AG [IP address of the authentication record R] with an empty array.
  • the array AG [source IP address] [K] is an array for storing accounts belonging to the account group determined by the source IP address and the time slot ID_K.
  • step S21 the detection apparatus 10 adds an account to the array AG [IP address of authentication record R] [K] so as to maintain uniqueness. That is, in step S21, the detection apparatus 10 does not store the account already stored in the array AG [IP address of the authentication record R] [K], and adds only the account not stored. Alternatively, in step S21, the detection device 10 adds an account to the array AG [IP address of the authentication record R] [K] while excluding duplicates. When step S21 ends, the detection device 10 moves the process to step S12.
  • the embodiment pays attention to the fact that the dummy accounts prepared by the attacker are finite and the dummy accounts are repeatedly used, and the attack detection is performed based on the account duplication number of login attempts made during a certain period from each source IP address. Do. Therefore, according to the embodiment, even if an attacker performs account hacking using a list in which dummy accounts are mixed in the target account, an attack can be detected.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an outline of the detection process according to the first embodiment.
  • the account duplication number H [X] [X] [K] of AG [X] [K] and AG [X] [Ki] for a certain source IP address X included in the time slot ID_K. ] [Ki] is calculated by the following equation (1).
  • Ki is a certain time slot ID (K ⁇ N + 1 ⁇ Ki ⁇ K (N> 0)).
  • indicates the number of elements of the set *.
  • the calculation unit 13 calculates the account duplication number using H [X] [X] [K] [Ki] according to the following equation (1).
  • the determination unit 14 is 1 when H [X] [X] [K] [Ki]> ⁇ with respect to the predetermined positive number ⁇ , and H [X] [X] [K] [Ki ] With respect to the function TH (H [X] [X] [K] [Ki]) that becomes 0 when? ⁇ ⁇ , C [X] defined by the following equation (2) is calculated. Then, the determination unit 14 determines that the transmission source IP address X satisfying C [X]> ⁇ with respect to the predetermined positive number ⁇ is the IP address of the attacker client 3 by the following equation (3). . The determination unit 14 determines that the source IP address X satisfying C [X] ⁇ ⁇ with respect to the predetermined positive number ⁇ is not the IP address of the attacker client 3.
  • the determination unit 14 determines that any source IP address is the client of the attacker using the above equation (3). It is determined that the IP address is not 3.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an outline of the detection process according to the second embodiment.
  • the account duplication number H [X] [Y] [K] [Ki] is calculated by the following equation (4).
  • the calculation unit 13 calculates the account duplication number using H [X] [Y] [K] [Ki] according to the following equation (4).
  • the determination unit 14 determines that H [X] [Y] [K] [Ki] is 1 when H [X] [Y] [K] [Ki]> ⁇ with respect to the predetermined positive number ⁇ . ] With respect to the function TH (H [X] [Y] [K] [Ki]) that becomes 0 when? ⁇ ⁇ , C [X] defined by the following equation (5) is calculated. Then, the determination unit 14 determines that the transmission source IP address X satisfying C [X]> ⁇ with respect to the predetermined positive number ⁇ is the IP address of the attacker's client 3 according to the above equation (3). . The determination unit 14 determines that the source IP address X satisfying C [X] ⁇ ⁇ with respect to the predetermined positive number ⁇ is not the IP address of the attacker client 3.
  • Embodiments 2 and 3 described above it is possible to detect unauthorized logins by a plurality of source IP addresses using a dummy account and reduce unauthorized logins by an attacker.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an outline of the detection process according to the fourth embodiment.
  • the weighting factor W [Y] [Ki] is calculated for each account group AG [Y] [Ki] (K ⁇ N + 1 ⁇ Ki ⁇ N (N> 0)) as shown in the following formula (7). (K ⁇ N + 1 ⁇ Ki ⁇ N) is multiplied by TH (H [X] [Y] [K] [Ki]) (K ⁇ N + 1 ⁇ Ki ⁇ N (N> 0)) to calculate C [X]. To do.
  • weighting coefficients W [Y] [Ki] corresponding to AG [Y] [Ki] are all assumed to be 1.0.
  • the weighting coefficient W [Y] [Ki] of the source IP address Y with respect to the source IP address X W [Y] [K-1]> W [Y] [K-2]>...> W [Y] [Ki] is set so that W [Y] [K ⁇ N + 1]. .
  • the weighting method is not limited to the rules 1 and 2, but may be a rule in which the rules 1 and 2 are combined, for example.
  • the determination unit 14 determines that the transmission source IP address A is the IP address of the attacker client 3 according to the above equation (3). .
  • H [C] [ C] [2] [2] 4.
  • H [C] [C] [C] [2] [ 1] 3.
  • the determination unit 14 determines that the transmission source IP address C is the IP address of the attacker's client 3 according to the above equation (3).
  • Embodiments 4 and 5 described above it is possible to detect unauthorized logins by a plurality of source IP addresses using a dummy account with higher accuracy and reduce unauthorized logins by an attacker.
  • the calculation unit 13 calculates the account duplication between account groups including the account duplication between the account groups.
  • the present invention is not limited to this, and when calculating the account duplication between account groups, the calculation unit 13 excludes the account duplication between each account group itself, and calculates only the account duplication between different account groups. It may be calculated. In this case, ⁇ and ⁇ , which are the predetermined positive numbers, are also adjusted to be appropriate values.
  • the embodiment disclosed in the present application does not depend on the authentication failure rate and the authentication success rate, and performs attack discrimination by detecting a dummy account used by an attacker. For this reason, the embodiment can detect attacks against unauthorized login by mass-managing the authentication failure rate and the authentication success rate from the source IP address used by the attacker. Can reduce unauthorized login.
  • Each component of the detection apparatus 10 illustrated in FIG. 1 is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of the distribution and integration of the functions of the detection device 10 is not limited to the illustrated one, and all or a part thereof may be functionally or physically in arbitrary units according to various loads or usage conditions. It can be configured to be distributed or integrated.
  • each or all of the processes performed in the detection apparatus 10 may be realized by a processing apparatus such as a CPU (Central Processing Unit) and a program that is analyzed and executed by the processing apparatus.
  • each process performed in the detection apparatus 10 may be implement
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a computer in which the detection apparatus is realized by executing a program.
  • the computer 1000 includes a memory 1010 and a CPU 1020, for example.
  • the computer 1000 also includes a hard disk drive interface 1030, a disk drive interface 1040, a serial port interface 1050, a video adapter 1060, and a network interface 1070. In the computer 1000, these units are connected by a bus 1080.
  • the memory 1010 includes a ROM (Read Only Memory) 1011 and a RAM 1012.
  • the ROM 1011 stores a boot program such as BIOS (Basic Input Output System).
  • BIOS Basic Input Output System
  • the hard disk drive interface 1030 is connected to the hard disk drive 1031.
  • the disk drive interface 1040 is connected to the disk drive 1041.
  • a removable storage medium such as a magnetic disk or an optical disk is inserted into the disk drive 1041.
  • the serial port interface 1050 is connected to a mouse 1051 and a keyboard 1052, for example.
  • the video adapter 1060 is connected to the display 1061, for example.
  • the hard disk drive 1031 stores, for example, an OS 1091, an application program 1092, a program module 1093, and program data 1094. That is, a program that defines each process of the detection apparatus 10 is stored in, for example, the hard disk drive 1031 as a program module 1093 in which a command to be executed by the computer 1000 is described. For example, a program module 1093 for executing information processing similar to the functional configuration in the detection apparatus 10 is stored in the hard disk drive 1031.
  • the setting data used in the processing in the above embodiment is stored as program data 1094 in, for example, the memory 1010 or the hard disk drive 1031. Then, the CPU 1020 reads the program module 1093 and the program data 1094 stored in the memory 1010 and the hard disk drive 1031 to the RAM 1012 as necessary, and executes them.
  • the program module 1093 and the program data 1094 are not limited to being stored in the hard disk drive 1031, but may be stored in, for example, a removable storage medium and read out by the CPU 1020 via the disk drive 1041 or the like. Alternatively, the program module 1093 and the program data 1094 may be stored in another computer connected via a network (LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), etc.). The program module 1093 and the program data 1094 may be read by the CPU 1020 via the network interface 1070.
  • LAN Local Area Network
  • WAN Wide Area Network

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

検知装置(10)は、ユーザ認証を行う認証装置から取得した認証情報からアカウント及びアカウントの送信元アドレスを抽出し、アカウントのタイムスタンプ及び送信元アドレスに応じて、所定時間間隔のタイムスロット毎かつ送信元アドレス毎にアカウントをグループ化し、同一グループ内で同一アカウントの重複を除外したアカウントグループを抽出する。そして、検知装置(10)は、抽出した各アカウントグループ間で重複するアカウント数を計算する。そして、検知装置(10)は、計算したアカウント数が第1閾値を越える同一送信元アドレスのアカウントグループの数が第2閾値を越える場合に、この同一送信元アドレスがアカウント攻撃者のアドレスであると判定する。

Description

検知システム、検知装置、検知方法及び検知プログラム
 本発明は、検知システム、検知装置、検知方法及び検知プログラムに関する。
 インターネット上のサービスでは、本人性を確認するために、アカウント認証が用いられることが多い。例えば、ユーザは、サービスを利用するためにアカウント認証を試み、認証された場合のみサービスにログインして利用できる。一般的に、アカウント認証は、アカウント及びパスワードを用いる。近年、大量のアカウント及びパスワードを用いてアカウント認証の試行を繰り返すアカウントハッキングにより偶然認証されたアカウント及びパスワードを用い、不正ログインされるという被害が発生している。
 そこで、アカウントハッキングによる被害を防止するため、一定時間内のアカウント認証及び認証失敗の数を計数し、認証失敗の数が一定数を超えた場合、アカウントハッキングとして検知する方法がある。なお、正常の利用でもパスワード忘れなどにより認証失敗はある程度の割合で発生する。企業や無線LAN(Local Area Network)スポット等、複数利用者が同一IP(Internet Protocol)アドレスや同一回線を共用する場合、同一アドレスや同一回線からの認証失敗の数がより多くなり、一定時間内の認証失敗の数が一定数を超える場合がある。この場合も、アカウントハッキングと検知されてしまうおそれがある。よって、実用上は、一定時間内の認証失敗数及び認証成功数と、認証試行数との比率、すなわち、認証失敗率及び認証成功率を用いることが一般的である。
 しかしながら、認証失敗率及び認証成功率を用いてアカウントハッキングの検知を行う場合、攻撃者は、ダミーアカウントを用意することで、認証失敗率及び認証成功率を低下させずに不正ログインを大量に行う。
 具体的には、攻撃者は、ログインが成功するダミーアカウント及び不正ログインを行おうとするアカウント(ターゲットアカウント)の両方を用意し、ダミーアカウント及びターゲットアカウントが混在したリストに基づいてログイン試行する。そして、攻撃者は、ターゲットアカウントそのものあるいはターゲットアカウントのパスワードを変えながらログイン試行を繰り返す。そのため、かかるアカウントハッキングは、認証失敗率及び認証成功率に対して閾値を設ける従来の検知方法では、認証失敗率及び認証成功率が低下しないため、閾値で検知できないという課題がある。
 本願が開示する実施形態の一例は、上記に鑑みてなされたものであって、アカウントハッキングの検知精度を向上させることを目的とする。
 本願が開示する実施形態の一例は、ユーザ認証を行う認証装置から取得した認証情報からアカウント及びアカウントの送信元アドレスを抽出し、アカウントのタイムスタンプ及び送信元アドレスに応じて、所定時間間隔のタイムスロット毎かつ送信元アドレス毎にアカウントをグループ化する。そして、同一グループ内で同一アカウントの重複を除外したアカウントグループを抽出する。そして、抽出した各アカウントグループ間で重複するアカウント数を計算する。そして、計算したアカウント数が第1閾値を越える同一送信元アドレスのアカウントグループの数が第2閾値を越える場合に、この同一送信元アドレスがアカウント攻撃者のアドレスであると判定する。
 本願が開示する実施形態の一例によれば、例えば、アカウントハッキングの検知精度を向上させることができる。
図1は、実施形態に係るシステムの一例を示すブロック図である。 図2は、実施形態に係るアカウントグループの一例を示す図である。 図3は、実施形態に係る検知処理の一例を示すフローチャートである。 図4は、実施例1に係る検知処理の概要の一例を示す図である。 図5は、実施例2(実施例3)に係る検知処理の概要の一例を示す図である。 図6は、実施例4(実施例5)に係る検知処理の概要の一例を示す図である。 図7は、プログラムが実行されることにより検知装置が実現されるコンピュータの一例を示す図である。
[実施形態]
 以下、本願が開示する検知システム、検知装置、検知方法及び検知プログラムの実施形態を説明する。なお、以下の実施形態は、一例を示すに過ぎず、本願が開示する技術を限定するものではない。また、以下に示す種々の形態及び実施例は、矛盾しない範囲で適宜組合せてもよい。
(実施形態に係るシステムの一例)
 図1は、実施形態に係るシステムの一例を示すブロック図である。実施形態に係るシステム1は、公衆網等のネットワーク2を介して接続されたクライアント3及びサーバ4を含む。また、サーバ4には、検知装置10が接続される。ユーザは、ネットワーク2を介してサーバ4に対して認証要求を行い、サーバ4はその結果をユーザに返す。その際、サーバ4は、認証ユーザの情報及び認証の結果を認証レコードとして保持し、検知装置10に送信する。
 クライアント3は、ネットワーク2を介してサービスを利用するユーザの端末である。実施形態では、クライアント3は、アカウントハッキングによる攻撃者の端末も含む。サーバ4は、サービスを提供するアプリケーションサーバにおけるアカウントによるユーザ認証を行うサーバである。サーバ4は、クライアント3から受信したユーザアカウント及びパスワード等のユーザ情報を用いて、当該ユーザを認証する。
 そして、サーバ4は、認証レコードを出力する。認証レコードは、例えばユーザアカウント(以下、アカウントと呼ぶ)、パスワード、タイムスタンプ、アカウント及びパスワードの送信元のクライアント3のIPアドレス等を含む。認証レコードは、ログ形式で出力されてもよい。サーバ4は、サービスを提供するアプリケーションサーバとハードウェア的又はソフトウェア的に一体に構成されてもよい。また、サーバ4は、後述する検知装置20とハードウェア的又はソフトウェア的に一体に構成されてもよい。
 検知装置10は、サーバ4へのアカウントハッキングによる攻撃を検知する。検知装置10は、アカウントグループ記憶部11、抽出部12、計算部13、判定部14を有する。
 抽出部12は、サーバ4から受信した認証レコードから、認証毎のアカウント、タイムスタンプ、アカウントの送信元のクライアント3のIPアドレス(以下、送信元IPアドレスと呼ぶ)を抽出する。なお、アカウントの送信元のクライアント3を特定可能なネットワーク識別子であれば、送信元IPアドレスに限らず、MAC(Media Access Control)アドレス等を用いてもよい。また、抽出部12がサーバ4から受信した認証レコードから抽出するタイムスタンプは、当該アカウントを用いてユーザがサーバ4における認証を試行した時刻である。あるいは、タイムスタンプは、当該認証レコードがサーバ4から検知装置10へ到着した時刻もしくは検知装置10において当該認証レコードからアカウントが抽出された時刻であってもよい。
 そして、抽出部12は、抽出したアカウントを、アカウントのタイムスタンプ及び送信元IPアドレスに応じて、それぞれが期間Δのタイムスロット毎かつ送信元IPアドレス毎にアカウントをグループ化する。そして、抽出部12は、グループ化したアカウントの同一グループ内で同一アカウントの重複を除外する。以上が、抽出部12が行うアカウントグループの抽出である。そして、抽出部12は、抽出したアカウントグループをアカウントグループ記憶部11に保存する。
 図2は、実施形態に係るアカウントグループの一例を示す図である。図2の(a)は、タイムスタンプの時刻及び送信元IPアドレスが異なる複数のアカウントを認証レコード群として模式的に示す。検知装置10の抽出部12は、認証レコード群を、図2の(b)に示すように、タイムスタンプが属する所定期間Δ(タイムスロットK、K-1)毎かつ送信元IPアドレス(IPアドレスA、B、C)毎にアカウントをグループ化する。そして、抽出部12は、同一アカウントグループ内でのアカウントの重複を除外する。
 例えば、アカウント=aaaは、タイムスタンプ=t1がタイムスロットK-1に含まれ、送信元IPアドレス=Aである場合には、図2の(b)に示すアカウントグループAG[A][K-1]に含まれる。なお、タイムスロットKは、タイムスロットK-1の直後に続く期間である。そして、図2の(b)は、一例を示すに過ぎず、タイムスロットの数、送信元IPアドレスの数は、図2の(b)に示すものに限られない。
 計算部13は、抽出部12により抽出され、アカウントグループ記憶部11に保存されたアカウントグループを読み出し、各アカウントグループ間で重複するアカウント数(以下、アカウント重複数と呼ぶ)を計算する。例えば、計算部13は、抽出部12により抽出された2つのアカウントグループ{aaa,bbb,ccc}、{bbb,ccc}がある場合、アカウントbbb及びcccが2つのアカウントグループ間で重複するので、アカウント重複数=2と計算する。計算部13による計算例は、実施例1~5をもとに後述する。
 判定部14は、計算部13による計算結果をもとに、送信元IPアドレス単位で、アカウント重複数>α(第1閾値)(αは所定正数)となるアカウントグループの数>β(第2閾値)(βは所定正数)の場合、当該送信元IPアドレスは、アカウントハッキングによる攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。判定部14による処理例は、実施例1~5をもとに後述する。
(実施形態に係る検知処理)
 図3は、実施形態に係る検知処理の一例を示すフローチャートである。実施形態に係る検知処理は、検知装置10により実行される。先ず、検知装置10は、タイムスロットの基準タイムスタンプBTを現在時刻で初期化する。そして、検知装置10は、タイムスロットID_Kを1で初期化する。そして、検知装置10は、アカウントグループを格納する配列AGを初期化する(以上、ステップS11)。
 次に、検知装置10は、図示しないコンソールから、システム管理者による終了命令がシステム1へ入力されたか否かを判定する(ステップS12)。検知装置10は、システム管理者による終了命令が入力されたと判定した場合(ステップS12:Yes)、検知処理を終了する。一方、検知装置10は、システム管理者による終了命令が入力されていないと判定した場合(ステップS12:No)、ステップS13へ処理を移す。
 ステップS13では、検知装置10は、未処理の認証レコードRが到着したか否かを判定する。検知装置10は、未処理の認証レコードRが到着したと判定した場合(ステップS13:Yes)、ステップS14へ処理を移す。一方、検知装置10は、未処理の認証レコードRが到着していないと判定した場合(ステップS13:No)、ステップS12へ処理を移す。
 ステップS14では、検知装置10は、ステップS13で到着と判定した未処理の認証レコードRのタイムスタンプからタイムスロットの基準タイムスタンプBTを減算した結果が所定期間Δより大であるか否かを判定する。すなわち、検知装置10は、ステップS14において、ステップS13で到着と判定した未処理の認証レコードRのタイムスタンプが、ステップS11又は後述のステップS15において現在時刻で初期化したタイムスロットの基準タイムスタンプBT+所定期間Δの時間内であるか否かを判定する。
 検知装置10は、ステップS13で到着と判定した未処理の認証レコードRのタイムスタンプからタイムスロットの基準タイムスタンプBTを減算した結果が所定期間Δより大であると判定した場合(ステップS14:Yes)、ステップS15へ処理を移す。一方、検知装置10は、ステップS13で到着と判定した未処理の認証レコードRのタイムスタンプからタイムスロットの基準タイムスタンプBTを減算した結果が所定期間Δ以下と判定した場合(ステップS14:No)、ステップS19へ処理を移す。
 ステップS15では、検知装置10は、タイムスロットID_Kを1インクリメントし、タイムスロットの基準タイムスタンプBTを現在時刻で初期化する。次に、検知装置10は、タイムスロットID_K≧Nであるか否かを判定する(ステップS16)。ここで、Nは、アカウント重複数を計算する対象のタイムスロット数を示す所定自然数である。検知装置10は、タイムスロットID_K≧Nであると判定した場合(ステップS16:Yes)、ステップS17へ処理を移す。一方、検知装置10は、タイムスロットID_K<Nと判定した場合(ステップS16:No)、ステップS12へ処理を移す。
 ステップS17では、検知装置10は、アカウント重複数を計算する。アカウント重複数の計算の詳細は、実施例1~5をもとに後述する。次に、検知装置10は、ステップS17のアカウント重複数の計算結果から、アカウントハッキングの攻撃者のクライアント3のIPアドレスを判定する(ステップS18、攻撃判定)。攻撃判定の詳細は、実施例1~5をもとに後述する。検知装置10は、ステップS18が終了すると、ステップS19へ処理を移す。
 他方、ステップS19では、検知装置10は、配列AGがステップS13で到着したとした未処理の認証レコードRのIPアドレスのキーを持っているかどうかを判定する。検知装置10は、配列AGがステップS13で到着したとした未処理の認証レコードRのIPアドレスのキーを持っていると判定した場合(ステップS19:Yes)、ステップS21へ処理を移す。一方、検知装置10は、配列AGがステップS13で到着したとした未処理の認証レコードRのIPアドレスのキーを持っていないと判定した場合(ステップS19:No)、ステップS20へ処理を移す。
 ステップS20では、検知装置10は、配列AG[認証レコードRのIPアドレス]を空の配列で初期化する。なお、配列AG[送信元IPアドレス][K]は、送信元IPアドレス及びタイムスロットID_Kで定まるアカウントグループに属するアカウントを格納する配列である。
 続いて、ステップS21では、検知装置10は、配列AG[認証レコードRのIPアドレス][K]に、ユニーク性を保つようにアカウントを追加する。すなわち、ステップS21では、検知装置10は、配列AG[認証レコードRのIPアドレス][K]に、既に格納されているアカウントは格納せず、未格納のアカウントのみを追加する。または、ステップS21では、検知装置10は、配列AG[認証レコードRのIPアドレス][K]に、重複を除外しつつアカウントを追加する。検知装置10は、ステップS21が終了すると、ステップS12へ処理を移す。
(実施形態による効果)
 実施形態は、攻撃者が用意するダミーアカウントが有限であり、ダミーアカウントが繰り返し用いられていることに着目し、各送信元IPアドレスから一定期間中にログイン試行したアカウント重複数に基づき攻撃検知を行う。よって、実施形態によれば、攻撃者が、ターゲットアカウントにダミーアカウントを混在させたリストを用いてアカウントハッキングを行っても、攻撃を検知することができる。
 図4は、実施例1に係る検知処理の概要の一例を示す図である。実施例1では、タイムスロットID_Kに含まれるある送信元IPアドレスXに対して、AG[X][K]と、AG[X][Ki]のアカウント重複数H[X][X][K][Ki]を下記の式(1)により計算する。ここで、Kiは、あるタイムスロットID(K-N+1≦Ki≦K(N>0))である。ただし、|*|は、集合*の要素数を示す。実施例1では、計算部13は、下記の式(1)によるH[X][X][K][Ki]を用いてアカウント重複数を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 また、実施例1では、判定部14は、所定正数αに対してH[X][X][K][Ki]>αの場合1、H[X][X][K][Ki]≦αの場合0となる関数TH(H[X][X][K][Ki])に関し、下記の式(2)で定義されるC[X]を計算する。そして、判定部14は、下記の式(3)により、所定正数βに対してC[X]>βとなる送信元IPアドレスXは、攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。なお、判定部14は、所定正数βに対してC[X]≦βとなる送信元IPアドレスXは、攻撃者のクライアント3のIPアドレスではないと判定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 例えば、図4に示すように、カウントグループAGが存在するとする。図4の例では、K=2、N=2である。計算部13は、アカウント重複数を次のように計算する。すなわち、AG[A][2]と、AG[A][2]との間では、“DDD”“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[A][A][2][2]=4となる。また、AG[A][2]と、AG[A][1]との間では、“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[A][A][2][1]=3となる。ゆえに、α=2とすると、C[A]=2となる。同様にして、C[B]=1、C[C]=2となる。
 そして、β=2とすると、C[X]>2となる送信元IPアドレスXが存在しないため、判定部14は、上記の式(3)により、いずれの送信元IPアドレスも攻撃者のクライアント3のIPアドレスではないと判定する。
 実施例2は、攻撃者が複数のIPアドレスを用いて攻撃を行うことに対応するため、同一の送信元IPアドレスに対してだけでなく、他の複数の送信元IPアドレスに対してアカウント重複数を計算する。図5は、実施例2に係る検知処理の概要の一例を示す図である。
 実施例2では、タイムスロットID_Kに含まれるある送信元IPアドレスX、Y(X=Yの場合も含む)に対して、AG[X][K]と、AG[Y][Ki](K-N+1≦Ki≦K(N>0))のアカウント重複数H[X][Y][K][Ki]を下記の式(4)により計算する。実施例2では、計算部13は、下記の式(4)によるH[X][Y][K][Ki]を用いてアカウント重複数を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 また、実施例2では、判定部14は、所定正数αに対してH[X][Y][K][Ki]>αの場合1、H[X][Y][K][Ki]≦αの場合0となる関数TH(H[X][Y][K][Ki])に関し、下記の式(5)で定義されるC[X]を計算する。そして、判定部14は、上記の式(3)により、所定正数βに対してC[X]>βとなる送信元IPアドレスXは、攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。判定部14は、所定正数βに対してC[X]≦βとなる送信元IPアドレスXは、攻撃者のクライアント3のIPアドレスではないと判定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 例えば、図5に示すように、カウントグループAGが存在するとする。図5の例では、K=2、N=2である。計算部13は、アカウント重複数を次のように計算する。すなわち、AG[A][2]と、AG[A][2]との間では、“DDD”“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[A][A][2][2]=4となる。また、AG[A][2]と、AG[A][1]との間では、“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[A][A][2][1]=3となる。同様に、AG[A][2]と、AG[B][2]との間では、“DUMMY1”が重複アカウントであるので、H[A][B][2][2]=1となる。また、AG[A][2]と、AG[B][1]との間では、“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[A][B][2][1]=3となる。同様に、AG[A][2]と、AG[C][2]との間では、“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[A][C][2][2]=3となる。また、AG[A][2]と、AG[C][1]との間では、“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[A][C][2][1]=2となる。ゆえに、α=2とすると、C[A]=4となる。同様にして、C[B]=1、C[C]=5となる。
 そして、β=2とすると、C[A]>2、C[C]>2となるため、判定部14は、上記の式(3)により、送信元IPアドレスA及びCが攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。
 実施例3は、実施例2に加え、判定部14は、上記の式(5)においてTH(H[X][Y][K][Ki])=1(K-N+1≦Ki≦K(N>0))となるKiが存在する場合、送信元IPアドレスYも攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。つまり、判定部14は、下記の式(6)により、C[X]>βとなる送信元IPアドレス、及び、C[X]≦βかつTH(H[X][Y][K][Ki])=1(K-N+1≦Ki≦K(N>0))となるKiが存在する場合の送信元IPアドレスYは、攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 実施例3は、α=2、β=2とすると、図5においてC[A]>2、C[C]>2となるため、上記の式(6)により、送信元IPアドレスA及びCが攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。さらに、実施例3は、図5においてTH(H[A][B][2][1])=1となるため、送信元IPアドレスBも攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。
 以上の実施例2及び3によれば、ダミーアカウントを利用した複数の送信元IPアドレスによる不正ログインを検出し、攻撃者による不正ログインを減少させることが可能である。
 実施例4は、判定部14が、アカウント重複数を計算する際、送信元IPアドレス間と、タイムスロット間との違いを考慮し、アカウントグループ毎に重み付けを行ってアカウント重複数を計算する。図6は、実施例4に係る検知処理の概要の一例を示す図である。
 実施例4は、下記の式(7)に示すように、アカウントグループAG[Y][Ki](K―N+1≦Ki≦N(N>0))毎に加重係数W[Y][Ki](K―N+1≦Ki≦N)をTH(H[X][Y][K][Ki])(K―N+1≦Ki≦N(N>0))に乗算してC[X]を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 例えば、図6に示すように、カウントグループAGが存在するとする。そして、AG[Y][Ki](K-N+1≦Ki≦K-1)と対応する加重係数W[Y][Ki]の初期値は、全て1.0であるとする。例えば、送信元IPアドレス間の重複をより重視する場合(以下、ルール1と呼ぶ)、X=Yの場合にW[Y][Ki]の値を相対的に小さく、X≠Yの場合にW[Y][Ki]の値を相対的に大きくする。これにより、送信元IPアドレスが異なる場合の重複がより強調される。また、例えば、タイムスロットの時刻の近接に応じて重複をより重視する場合(以下、ルール2と呼ぶ)、送信元IPアドレスXに対する送信元IPアドレスYの加重係数W[Y][Ki]について、W[Y][K-1]>W[Y][K-2]>・・・>W[Y][K-N+1]となるようにW[Y][Ki]の値を設定する。これにより、近接する時刻におけるアカウントの重複がより強調される。なお、重み付けの方法は、ルール1及び2に限らず、例えばルール1及びルール2を組合せたルールであってもよい。
 図6に示す例では、ルール1に基づき、W[A][1]=W[A][2]=0.1、W[B][1]=W[B][2]=W[C][1]=W[C][2]=1.0と設定する。そして、AG[A][2]と、AG[A][2]との間では、“DDD”“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[A][A][2][2]=4となる。また、AG[A][2]と、AG[A][1]との間では、“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[A][A][2][1]=3となる。同様に、AG[A][2]と、AG[B][2]との間では、“DUMMY1”が重複アカウントであるので、H[A][B][2][2]=1となる。また、AG[A][2]と、AG[B][1]との間では、“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[A][B][2][1]=3となる。同様に、AG[A][2]と、AG[C][2]との間では、“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[A][C][2][2]=3となる。また、AG[A][2]と、AG[C][1]との間では、“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[A][C][2][1]=2となる。ゆえに、α=2とすると、C[A]=0.1×TH(H[A][A][2][2])+0.1×TH(H[A][A][2][1])+1.0×TH(H[A][B][2][2])+1.0×TH(H[A][A][2][1])+1.0×TH(H[A][C][2][2])+1.0×TH(H[A][C][2][1])=0.1×1+0.1×1+1.0×0+1.0×1+1.0×1+1.0×0=2.2となる。
 そして、β=2とすると、C[A]>2となるため、判定部14は、上記の式(3)により、送信元IPアドレスAが攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。
 同様に、W[C][1]=W[C][2]=0.1、W[B][1]=W[B][2]=W[A][1]=W[A][2]=1.0と設定する。そして、AG[C][2]と、AG[C][2]との間では、“CCC”“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”“DUMMY4”が重複アカウントであるので、H[C][C][2][2]=4となる。また、AG[C][2]と、AG[C][1]との間では、“DUMMY2”“DUMMY3”“DUMMY4”が重複アカウントであるので、H[C][C][2][1]=3となる。同様に、AG[C][2]と、AG[B][2]との間では、“DUMMY1”“DUMMY4”が重複アカウントであるので、H[C][B][2][2]=2となる。また、AG[C][2]と、AG[B][1]との間では、“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[C][B][2][1]=3となる。同様に、AG[C][2]と、AG[A][2]との間では、“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[C][A][2][2]=3となる。また、AG[C][2]と、AG[A][1]との間では、“DUMMY1”“DUMMY2”“DUMMY3”が重複アカウントであるので、H[C][A][2][1]=3となる。ゆえに、α=2とすると、C[C]=0.1×TH(H[C][C][2][2])+0.1×TH(H[C][C][2][1])+1.0×TH(H[C][B][2][2])+1.0×TH(H[C][B][2][1])+1.0×TH(H[C][A][2][2])+1.0×TH(H[C][A][2][1])=0.1×1+0.1×1+1.0×0+1.0×1+1.0×1+1.0×1=3.2となる。
 そして、β=2とすると、C[C]>2となるため、判定部14は、上記の式(3)により、送信元IPアドレスCは攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。
 実施例5は、実施例3と実施例4の組合せである。すなわち、実施例5は、実施例4に加え、さらに、判定部14は、上記の式(7)においてTH(H[X][Y][K][Ki])=1(K-N+1≦Ki≦K(N>0))となるKiが存在する場合、送信元IPアドレスYも攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。つまり、判定部14は、上記の式(6)により、C[X]>βとなる送信元IPアドレス、及び、C[X]≦βかつTH(H[X][Y][K][Ki])=1(K-N+1≦Ki≦K(N>0))となるKiが存在する場合の送信元IPアドレスYは、攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。
 実施例5は、α=2、β=2とすると、図6においてC[A]>2、C[C]>2となるため、上記の式(6)により、送信元IPアドレスA及びCが攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。さらに、実施例5は、図6においてTH(H[C][B][2][1])=1となるため、送信元IPアドレスBも攻撃者のクライアント3のIPアドレスであると判定する。
 以上の実施例4及び5によれば、ダミーアカウントを利用した複数の送信元IPアドレスによる不正ログインをより高精度に検出し、攻撃者による不正ログインを減少させることが可能である。
 なお、以上の実施例1~5では、計算部13は、各アカウントグループ間のアカウント重複数を算出する際に、各アカウントグループの自身同士のアカウント重複数も含めて算出するとした。しかし、これに限らず、計算部13は、各アカウントグループ間のアカウント重複数を算出する際に、各アカウントグループの自身同士のアカウント重複数を除外し、異なるアカウントグループ間のアカウント重複数のみを算出するとしてもよい。この場合、上記した所定正数であるα及びβも、適切な値となるよう調整される。
 以上の実施例1~5に示すように、本願が開示する実施形態は、認証失敗率及び認証成功率に依存せず、攻撃者が利用するダミーアカウントを検出することで攻撃判別を行う。このため、実施形態は、攻撃者が自ら用いる送信元IPアドレスからの認証失敗率及び認証成功率を恣意的に操作して大量に不正ログインを行うことに対して攻撃検知が可能になり、攻撃者による不正ログインを減少させることができる。
(検知装置の装置構成について)
 図1に示す検知装置10の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、検知装置10の機能の分散及び統合の具体的形態は図示のものに限られず、全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散又は統合して構成することができる。
 また、検知装置10において行われる各処理は、全部又は任意の一部が、CPU(Central Processing Unit)等の処理装置及び処理装置により解析実行されるプログラムにて実現されてもよい。また、検知装置10において行われる各処理は、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されてもよい。
 また、実施形態及び実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともできる。もしくは、実施形態及び実施例において説明した各処理のうち、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記及び図示の処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて適宜変更することができる。
(プログラムについて)
 図7は、プログラムが実行されることにより、検知装置が実現されるコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010、CPU1020を有する。また、コンピュータ1000は、ハードディスクドライブインタフェース1030、ディスクドライブインタフェース1040、シリアルポートインタフェース1050、ビデオアダプタ1060、ネットワークインタフェース1070を有する。コンピュータ1000において、これらの各部はバス1080によって接続される。
 メモリ1010は、ROM(Read Only Memory)1011及びRAM1012を含む。ROM1011は、例えば、BIOS(Basic Input Output System)等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース1030は、ハードディスクドライブ1031に接続される。ディスクドライブインタフェース1040は、ディスクドライブ1041に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ1041に挿入される。シリアルポートインタフェース1050は、例えばマウス1051、キーボード1052に接続される。ビデオアダプタ1060は、例えばディスプレイ1061に接続される。
 ハードディスクドライブ1031は、例えば、OS1091、アプリケーションプログラム1092、プログラムモジュール1093、プログラムデータ1094を記憶する。すなわち、検知装置10の各処理を規定するプログラムは、コンピュータ1000によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール1093として、例えばハードディスクドライブ1031に記憶される。例えば、検知装置10における機能構成と同様の情報処理を実行するためのプログラムモジュール1093が、ハードディスクドライブ1031に記憶される。
 また、上記の実施形態での処理で用いられる設定データは、プログラムデータ1094として、例えばメモリ1010やハードディスクドライブ1031に記憶される。そして、CPU1020が、メモリ1010やハードディスクドライブ1031に記憶されたプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094を必要に応じてRAM1012に読み出して実行する。
 なお、プログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ハードディスクドライブ1031に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ1041等を介してCPU1020によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ネットワーク(LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等)を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ネットワークインタフェース1070を介してCPU1020によって読み出されてもよい。
 以上の実施形態ならびに実施形態の変形例は、本願が開示する技術に含まれると同様に、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
1 システム
2 ネットワーク
3 クライアント
4 サーバ
10 検知装置
11 アカウントグループ記憶部
12 抽出部
13 計算部
14 判定部
1000 コンピュータ
1010 メモリ
1020 CPU

Claims (8)

  1.  ユーザ認証を行う認証装置と、
     前記認証装置から取得した認証情報からアカウント及びアカウントの送信元アドレスを抽出し、アカウントのタイムスタンプ及び送信元アドレスに応じて、所定時間間隔のタイムスロット毎かつ送信元アドレス毎にアカウントをグループ化し、同一グループ内で同一アカウントの重複を除外したアカウントグループを抽出する抽出部と、
     前記抽出部により抽出された各アカウントグループ間で重複するアカウント数を計算する計算部と、
     前記計算部により計算されたアカウント数が第1閾値を越える同一送信元アドレスのアカウントグループの数が第2閾値を越える場合に、該同一送信元アドレスが攻撃者のアドレスであると判定する判定部と
     を備える検知装置と
     を含むことを特徴とする検知システム。
  2.  認証装置から取得した認証情報からアカウント及びアカウントの送信元アドレスを抽出し、アカウントのタイムスタンプ及び送信元アドレスに応じて、所定時間間隔のタイムスロット毎かつ送信元アドレス毎にアカウントをグループ化し、同一グループ内で同一アカウントの重複を除外したアカウントグループを抽出する抽出部と、
     前記抽出部により抽出された各アカウントグループ間で重複するアカウント数を計算する計算部と、
     前記計算部により計算されたアカウント数が第1閾値を越える同一送信元アドレスのアカウントグループの数が第2閾値を越える場合に、該同一送信元アドレスが攻撃者のアドレスであると判定する判定部と
     を備えることを特徴とする検知装置。
  3.  前記計算部は、第1の送信元アドレスのアカウントグループのうちの最新のタイムスロットに該当するアカウントグループと、該第1の送信元アドレスのアカウントグループのうちの最新のタイムスロット以前の所定数の各タイムスロットに該当する各アカウントグループとの間で重複する第1のアカウント数をそれぞれ計算し、
     前記判定部は、前記第1のアカウント数が前記第1閾値を越えるアカウントグループの数が前記第2閾値を越える場合に、該第1の送信元アドレスが攻撃者のアドレスであると判定する
     ことを特徴とする請求項2に記載の検知装置。
  4.  さらに、
     前記計算部は、前記第1の送信元アドレスのアカウントグループのうちの最新のタイムスロットに該当するアカウントグループと、前記第1の送信元アドレス以外の送信元アドレスのアカウントグループのうちの最新のタイムスロット以前の所定数の各タイムスロットに該当する各アカウントグループとの間で重複する第2のアカウント数をそれぞれ計算し、
     前記判定部は、前記第2のアカウント数が前記第1閾値を越えるアカウントグループの数が前記第2閾値を越える場合に、該第1の送信元アドレスが攻撃者のアドレスであると判定する
     ことを特徴とする請求項3に記載の検知装置。
  5.  さらに、
     前記判定部は、前記第2のアカウント数が前記第1閾値を越えるアカウントグループが存在する場合に、前記第2のアカウント数が前記第1閾値を越えるアカウントグループに該当する前記第1の送信元アドレス以外の送信元アドレスが攻撃者のアドレスであると判定する
     ことを特徴とする請求項4に記載の検知装置。
  6.  前記判定部は、前記計算部により計算されたアカウント数にタイムスロット又は送信元アドレスに応じた各加重係数を乗算した値をもとに攻撃者のアドレスを判定する
     ことを特徴とする請求項2に記載の検知装置。
  7.  ユーザ認証を行う認証装置及び検知装置を含む検知システムにおける検知方法であって、
     前記検知装置が、
     前記認証装置から取得した認証情報からアカウント及びアカウントの送信元アドレスを抽出し、アカウントのタイムスタンプ及び送信元アドレスに応じて、所定時間間隔のタイムスロット毎かつ送信元アドレス毎にアカウントをグループ化し、同一グループ内で同一アカウントの重複を除外したアカウントグループを抽出し、
     抽出した各アカウントグループ間で重複するアカウント数を計算し、
     計算したアカウント数が第1閾値を越える同一送信元アドレスのアカウントグループの数が第2閾値を越える場合に、該同一送信元アドレスが攻撃者のアドレスであると判定する
     処理を含んだことを特徴とする検知方法。
  8.  請求項2に記載の検知装置としてコンピュータを機能させる検知プログラム。
PCT/JP2016/066642 2015-06-05 2016-06-03 検知システム、検知装置、検知方法及び検知プログラム Ceased WO2016195090A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/578,908 US10972500B2 (en) 2015-06-05 2016-06-03 Detection system, detection apparatus, detection method, and detection program
JP2017522291A JP6392985B2 (ja) 2015-06-05 2016-06-03 検知システム、検知装置、検知方法及び検知プログラム

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015115034 2015-06-05
JP2015-115034 2015-06-05

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2016195090A1 true WO2016195090A1 (ja) 2016-12-08

Family

ID=57441344

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2016/066642 Ceased WO2016195090A1 (ja) 2015-06-05 2016-06-03 検知システム、検知装置、検知方法及び検知プログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10972500B2 (ja)
JP (1) JP6392985B2 (ja)
WO (1) WO2016195090A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114386049A (zh) * 2020-10-20 2022-04-22 Oppo广东移动通信有限公司 加密方法、解密方法、装置及设备

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017208969A1 (ja) * 2016-06-01 2017-12-07 日本電信電話株式会社 検知装置、検知方法、検知システム、および検知プログラム
US10671998B2 (en) * 2016-09-27 2020-06-02 Paypal, Inc. Managing fraudulent logins at payment systems
US10672004B2 (en) * 2016-09-28 2020-06-02 Paypal, Inc. Managing fraudulent sign-ups at payment systems
US10686833B2 (en) * 2017-03-31 2020-06-16 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method of detecting and countering denial-of-service (DoS) attacks on an NVMe-of-based computer storage array

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2003100619A1 (en) * 2002-05-28 2003-12-04 Fujitsu Limited Unauthorized access detection apparatus, unauthorized access detection program, and unauthorized access detection method
US20050216955A1 (en) * 2004-03-25 2005-09-29 Microsoft Corporation Security attack detection and defense
JP2005341217A (ja) * 2004-05-27 2005-12-08 Fujitsu Ltd 不正アクセス検知装置、不正アクセス検知方法、不正アクセス検知プログラムおよび分散型サービス不能化攻撃検知装置
US20070220605A1 (en) * 2006-03-15 2007-09-20 Daniel Chien Identifying unauthorized access to a network resource
US20110185419A1 (en) * 2010-01-26 2011-07-28 Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. Method and apparatus for detecting ssh login attacks
JP2011150612A (ja) * 2010-01-25 2011-08-04 Fujitsu Ltd アカウント不正使用判別プログラム、装置、及び方法

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8234503B2 (en) * 2004-05-19 2012-07-31 Ca, Inc. Method and systems for computer security
US7508757B2 (en) * 2004-10-15 2009-03-24 Alcatel Lucent Network with MAC table overflow protection
GB2422505A (en) * 2005-01-20 2006-07-26 Agilent Technologies Inc Sampling datagrams
US20060256729A1 (en) * 2005-05-10 2006-11-16 David Chen Method and apparatus for identifying and disabling worms in communication networks
US7624447B1 (en) * 2005-09-08 2009-11-24 Cisco Technology, Inc. Using threshold lists for worm detection
US7706263B2 (en) * 2005-12-15 2010-04-27 Yahoo! Inc. Tracking and blocking of spam directed to clipping services
US7832009B2 (en) * 2005-12-28 2010-11-09 Foundry Networks, Llc Techniques for preventing attacks on computer systems and networks
US20090064329A1 (en) * 2007-06-25 2009-03-05 Google Inc. Zero-hour quarantine of suspect electronic messages
US8434140B2 (en) * 2007-11-06 2013-04-30 Barracuda Networks, Inc. Port hopping and seek you peer to peer traffic control method and system
US20090198707A1 (en) * 2008-02-06 2009-08-06 Electronic Data Systems Corporation System and method for managing firewall log records
US9866426B2 (en) * 2009-11-17 2018-01-09 Hawk Network Defense, Inc. Methods and apparatus for analyzing system events
US8516585B2 (en) * 2010-10-01 2013-08-20 Alcatel Lucent System and method for detection of domain-flux botnets and the like
US8984627B2 (en) * 2010-12-30 2015-03-17 Verizon Patent And Licensing Inc. Network security management
US11328323B2 (en) * 2013-10-15 2022-05-10 Yahoo Ad Tech Llc Systems and methods for matching online users across devices
US8832832B1 (en) * 2014-01-03 2014-09-09 Palantir Technologies Inc. IP reputation
US9591008B2 (en) * 2015-03-06 2017-03-07 Imperva, Inc. Data access verification for enterprise resources
US20170098067A1 (en) * 2015-10-01 2017-04-06 Facebook, Inc. Systems and methods for user authentication
US10594728B2 (en) * 2016-06-29 2020-03-17 AVAST Software s.r.o. Detection of domain name system hijacking

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2003100619A1 (en) * 2002-05-28 2003-12-04 Fujitsu Limited Unauthorized access detection apparatus, unauthorized access detection program, and unauthorized access detection method
US20050216955A1 (en) * 2004-03-25 2005-09-29 Microsoft Corporation Security attack detection and defense
JP2005341217A (ja) * 2004-05-27 2005-12-08 Fujitsu Ltd 不正アクセス検知装置、不正アクセス検知方法、不正アクセス検知プログラムおよび分散型サービス不能化攻撃検知装置
US20070220605A1 (en) * 2006-03-15 2007-09-20 Daniel Chien Identifying unauthorized access to a network resource
JP2011150612A (ja) * 2010-01-25 2011-08-04 Fujitsu Ltd アカウント不正使用判別プログラム、装置、及び方法
US20110185419A1 (en) * 2010-01-26 2011-07-28 Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. Method and apparatus for detecting ssh login attacks

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114386049A (zh) * 2020-10-20 2022-04-22 Oppo广东移动通信有限公司 加密方法、解密方法、装置及设备

Also Published As

Publication number Publication date
JP6392985B2 (ja) 2018-09-19
US20180176250A1 (en) 2018-06-21
JPWO2016195090A1 (ja) 2017-11-09
US10972500B2 (en) 2021-04-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109194680B (zh) 一种网络攻击识别方法、装置及设备
US9237168B2 (en) Transport layer security traffic control using service name identification
CN102792635B (zh) 基于行为的安全系统
JP6392985B2 (ja) 検知システム、検知装置、検知方法及び検知プログラム
US20220038442A1 (en) Multi-party computation (mpc) based authorization
US7937586B2 (en) Defending against denial of service attacks
US20170006053A1 (en) Automatically preventing and remediating network abuse
US12137080B2 (en) Packet watermark with static salt and token validation
US20150350234A1 (en) Manipulating api requests to indicate source computer application trustworthiness
WO2016006520A1 (ja) 検知装置、検知方法及び検知プログラム
JP2019021294A (ja) DDoS攻撃判定システムおよび方法
CN109698809B (zh) 一种账号异常登录的识别方法及装置
CN105721411A (zh) 一种防止盗链的方法、防止盗链的服务器及客户端
WO2015043491A1 (zh) 一种用于对互联网账号的登录进行安全验证的方法及系统
US20190166112A1 (en) Protecting against malicious discovery of account existence
US10931691B1 (en) Methods for detecting and mitigating brute force credential stuffing attacks and devices thereof
CN107046516B (zh) 一种识别移动终端身份的风控控制方法及装置
US8572366B1 (en) Authenticating clients
CN107196972A (zh) 一种认证方法及系统、终端和服务器
CN108600145B (zh) 一种确定DDoS攻击设备的方法及装置
US20240080314A1 (en) Packet watermark with dynamic token validation
US20130305321A1 (en) Methods for confirming user interaction in response to a request for a computer provided service and devices thereof
CN102098285A (zh) 一种防范钓鱼攻击的方法及装置
CN101917438A (zh) 在网络通信系统中访问控制方法和系统
CN113678419B (zh) 端口扫描检测

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 16803521

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2017522291

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 15578908

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 16803521

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1