JP2018190209A - Web access control device - Google Patents
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Abstract
【課題】アクセス先Webサイトの悪性度を判定し、ユーザの意図しない悪性サイトへのアクセスを遮断する。【解決手段】アクセス先Webサイトの悪性度が一定の閾値より高いと判定されたアクセス先に関してはユーザにアクセス可否を尋ね、ユーザが認証した場合のみアクセスを許可する。また、ユーザの認証結果を検証し、確からしさの高い認証結果を悪性度判定機構へ反映することにより、該判定機構の精度を向上する。【選択図】 図1PROBLEM TO BE SOLVED: To determine the degree of malignancy of an access destination Web site and block access to a malignant site not intended by the user. SOLUTION: For an access destination whose malignancy of an access destination website is determined to be higher than a certain threshold value, a user is asked whether or not the access is possible, and access is permitted only when the user authenticates. Further, by verifying the authentication result of the user and reflecting the authentication result with high certainty in the malignancy determination mechanism, the accuracy of the determination mechanism is improved. [Selection diagram] Fig. 1
Description
本発明は、アクセス先Webサイトの悪性度を判定し、悪性サイトへの通信を遮断しつつ、ユーザによるフィードバックを基に判別精度を改善する技術に関する。 The present invention relates to a technique for improving the determination accuracy based on feedback from a user while determining the malignancy of an access destination website and blocking communication with the malignant site.
近年、標的型攻撃に見られるように、攻撃が高度化しており、企業や国家にとって重大な脅威となっている。また、攻撃の高度化に伴い、外部からの侵入を完全に遮断することは困難になってきている。ここで、侵入された後の被害を抑制するためには、機密情報の窃取や感染拡大を目的とした外部への通信を遮断することが重要である。 In recent years, as seen in targeted attacks, attacks have become more sophisticated and have become a serious threat to companies and nations. In addition, with the advancement of attacks, it has become difficult to completely block intrusions from the outside. Here, in order to suppress damage after being invaded, it is important to block external communication for the purpose of stealing confidential information and spreading infection.
以上のような背景から、適切に外部への通信を制御し、不審な通信は遮断する技術が求められている。 In view of the above background, there is a demand for a technology that appropriately controls communication to the outside and blocks suspicious communication.
特許文献1の技術を用いることにより、既知の悪性サイトへのアクセスを遮断できる。また、既知の良性サイトへのみアクセスを許可する等の応用も考えられる。しかし、同技術では、未知のサイトへは対応できないこと、および手動でリストを更新し続ける必要があることが課題として挙げられる。
By using the technique of
ここで、特許文献2のように、プロキシサーバ等のログから計算したWebサイトの悪性度に基づいて、悪性度が低いホワイトリスト、悪性度が高いブラックリスト、および、いずれにも属さないグレーリストを自動的に生成する技術がある。これにより、手動でのリスト更新コストを抑制できる。また、グレーリストに含まれるWebサイトに接続する際に追加認証を要求し、該追加認証に成功したときグレーリストをホワイトリストに振り分け、一定期間一度も成功しなかったときブラックリストに振り分ける技術も有する。これにより、機械的にホワイトリストやブラックリストに振り分けられなかったWebサイトであっても、認証結果に応じていずれかのリストに振り分けることが可能である。
Here, based on the malignancy of the Web site calculated from the log of the proxy server or the like as in
既存技術では、Webサイトの悪性度を判定する機構や認証結果の精度については考慮されていない。このため、悪性度判定機構の精度によっては、悪性度の高いWebサイトを安全と判断してしまい、アクセス時に被害を受けてしまう可能性や悪性度の低いWebサイトを危険と判断してしまい、追加認証が頻発して利便性を低下してしまう可能性がある。また、ユーザの知識不足や操作ミスにより、追加認証の結果が本来あるべきものと異なってしまった場合、グレーリストからの各リストへの振り分け精度が低下し、同様の問題が発生してしまう可能性がある。 In the existing technology, the mechanism for determining the malignancy of the Web site and the accuracy of the authentication result are not taken into consideration. For this reason, depending on the accuracy of the malignancy determination mechanism, a Web site with high malignancy is determined to be safe, and a Web site with low possibility of being damaged during access or a Web site with low malignancy is determined to be dangerous. There is a possibility that additional authentication occurs frequently and the convenience is lowered. In addition, if the result of additional authentication is different from what should originally be due to lack of user knowledge or operation mistakes, the accuracy of sorting from the gray list to each list may be reduced, and the same problem may occur. There is sex.
なお、以降では、サイバー攻撃に利用される悪性なWebサイトを悪性サイト、悪性サイトではないWebサイトを良性サイトと呼称する。 Hereinafter, a malignant website used for a cyber attack is referred to as a malignant site, and a website that is not a malignant site is referred to as a benign site.
本発明の代表的な一例は、以下の通りである。すなわち、本発明のWebアクセス制御装置は、ユーザが操作する端末と、インターネットと、をネットワークを介して接続する装置であって、アクセス先Webサイトの悪性度をそれぞれが重み付けされた複数の機構を用いて推測するWebサイト悪性度判定プログラムと、悪性度の高いサイトへのアクセスを検出した際に、ユーザに対してその旨を伝え、ユーザの判断に基づいてアクセス可否を決定する追加認証要求プログラムと、ユーザの判断やその付随情報を基に前記Webサイト悪性度判定プログラムにフィードバックする内容を決定するフィードバック値算出プログラムと、前記Webサイトの悪性度判定プログラムを構成する各推測器の重みを前記フィードバック値算出プログラムが算出した値に基づいて更新する重み更新プログラムと、を備えることを特徴とするWebアクセス制御装置である。 A typical example of the present invention is as follows. In other words, the Web access control apparatus of the present invention is an apparatus that connects a terminal operated by a user and the Internet via a network, and includes a plurality of mechanisms each weighted with a malignancy of an access destination website. Web site malignancy determination program to be used and an additional authentication request program that notifies the user when access to a high malignancy site is detected and determines whether access is possible based on the user's determination A feedback value calculation program for determining the content to be fed back to the website malignancy determination program based on the user's judgment and its accompanying information, and the weight of each estimator constituting the malignancy determination program for the website Weight update program that is updated based on the value calculated by the feedback value calculation program , A gram, a Web access control apparatus comprising: a.
本発明によれば、Webサイトの悪性度を複数の推測器を用いて推測すること、および推測結果の正否をユーザからのフィードバックによって判定することが可能である。この際、ユーザからのフィードバックを利用し、推測結果とユーザ判断の一致率が高い推測器の重みを大きくすることにより、全体の検出精度を自動的に改善する。これらの組み合わせによって、悪性サイトへの通信は遮断しつつ、不要な追加認証やブラックリストの手動での更新コストを抑制し、利便性を向上する。 According to the present invention, it is possible to estimate the malignancy of a Web site using a plurality of estimators and to determine whether the estimation result is correct or not by feedback from the user. At this time, the overall detection accuracy is automatically improved by using the feedback from the user and increasing the weight of the estimator having a high matching rate between the estimation result and the user judgment. By combining these, communication to the malicious site is blocked, unnecessary additional authentication and the cost of manually updating the blacklist are suppressed, and convenience is improved.
以降、本発明を実施するための形態(実施例)を説明する。本実施例では、それぞれに重みが付与された悪性度を判定する推測器を複数用意してアクセス先Webサイトの悪性度を判定し、悪性度が一定の閾値より高かった場合には、ユーザに追加認証を要求する。ユーザは、追加認証を要求された際に該アクセス先Webサイトへの接続可否を判断し、問題ないと判断した場合のみ追加認証を突破し、該Webサイトへアクセスする。これにより、利用者が意図しない、あるいは追加認証の存在を想定しておらず、該追加認証を突破できないマルウェア等による悪性サイトへのアクセスを抑制できる。また、該利用者判断と該Webサイト悪性度判定プログラムが算出した結果を突合し、両者が一致したか否かによって該Webサイト悪性度判定プログラムを構成する各推測器の重みを更新する。これにより、精度の高い推測器の判定を重視するようにし、全体としての悪性度判定精度を向上する。また、利用者判断を確認する際、付随的に得られる情報を用いて該判断が正しいか否か推定し、より確からしい利用者判断の結果を悪性度判定機構に反映する。これにより、誤った利用者判断を反映することによる悪性度判定精度の低下を抑制できる。 Hereinafter, modes (examples) for carrying out the present invention will be described. In this embodiment, a plurality of estimators for determining the malignancy with weights assigned thereto are prepared, the malignancy of the access destination website is determined, and if the malignancy is higher than a certain threshold, the user is informed. Request additional authentication. When the user is requested to perform additional authentication, the user determines whether or not connection to the access destination website is possible. Only when it is determined that there is no problem, the user breaks through the additional authentication and accesses the website. As a result, it is possible to suppress access to a malicious site by malware or the like that is not intended by the user or that does not assume the presence of additional authentication and cannot break through the additional authentication. Further, the user judgment and the result calculated by the website malignancy determination program are matched, and the weight of each estimator constituting the website malignancy determination program is updated depending on whether or not the two match. As a result, the determination of a highly accurate estimator is emphasized, and the overall malignancy determination accuracy is improved. Further, when confirming the user judgment, it is estimated whether or not the judgment is correct by using the information obtained incidentally, and the more probable result of the user judgment is reflected in the malignancy judging mechanism. Thereby, the fall of the malignancy determination precision by reflecting incorrect user judgment can be suppressed.
以降では、これらの点に着目し、Webサイトの悪性度判定処理フロー、リスト更新処理、およびフィードバック値算出処理の実施例について説明する。 In the following, focusing on these points, examples of the malignancy determination process flow of the website, the list update process, and the feedback value calculation process will be described.
図1は、本発明の実施例に係るWebアクセス制御装置の構成例を示す図である。実施例に係るWebアクセス制御装置101は、ユーザが操作するユーザ端末121と、インターネット123と、をネットワーク122を介して接続される。 FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a Web access control apparatus according to an embodiment of the present invention. The Web access control apparatus 101 according to the embodiment is connected to a user terminal 121 operated by a user and the Internet 123 via a network 122.
Webアクセス制御装置101は、CPU(Central Processing Unit)103と、CPU103が処理を実行するために必要なデータを格納するためのメインメモリ104と、大量のデータを記憶する容量を持つハードディスクやフラッシュメモリなどの記憶装置105と、他装置と通信を行なうためのIF(インタフェース)102と、キーボード、ディスプレイなどの入出力を行うための入出力装置106と、これらの各装置を接続する通信路107と、を備えたコンピュータである。なお、通信路107は、例えば、バスやケーブルなどの情報伝達媒体である。
The Web access control device 101 includes a CPU (Central Processing Unit) 103, a
CPU103は、メインメモリ104に格納されたアクセス中継プログラム108を実行することにより不審な通信の制御を、Webサイト悪性度判定プログラム109を実施することによりアクセス先Webサイトの悪性度の判定を、追加認証要求プログラム110を実行することによりユーザ端末121を操作するユーザの追加認証を、アクセス先情報取得プログラム111を実行することによりアクセス先Webサイトの情報取得を、リスト更新プログラム112を実行することによりグレーリスト118、ブラックリスト119、ホワイトリスト120の更新を、フィードバック値算出プログラム113を実行することによりWebサイト悪性度判定プログラム109を構成する各悪性度推測器124に割り当てられた重みへフィードバックする値の算出を、重み更新プログラム114を実行することによりフィードバック値算出プログラム113での算出値に基づいて推測器管理表116に記録されているWebサイト悪性度判定プログラム109を構成する各悪性度推測器124に割り当てられた重みの更新を行う。 記憶装置105には、ユーザ端末121を操作するユーザの追加認証結果やその際の付随情報を示す追加認証履歴115、Webサイト悪性度判定プログラム109を構成する悪性度推測器124の情報を管理する推測器管理表116、該推測器の時系列ごとの重みを管理する推測器重み履歴117、不審な通信先の情報を示すグレーリスト118、危険な通信先の情報を示すブラックリスト119、安全な通信先の情報を示すホワイトリスト120が格納されている。
The CPU 103 adds suspicious communication control by executing the
上記の各プログラムやデータは、あらかじめメモリ104または記憶装置105に格納されていてもよいし、必要な時に、入出力装置106からまたは、IF102を介して他の装置から、インストール(ロード)されても良い。
Each of the above programs and data may be stored in advance in the
図2は、追加認証履歴115の一例を示す図である。図2に示すように、追加認証履歴115は、ID201と、認証結果202と、付随情報203と、ユーザ識別情報207と、URL208とを含んで構成される。また、付随情報は、例えば、認証に要した時間204と、正解数205と、サイト情報表示有無206とから構成される。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the
ID201は、認証情報を一意に識別できる情報を表す。
The
認証結果202は、ユーザが追加認証に成功したか否かを表す。例えば、認証結果202が「成功」の場合は、ユーザが追加認証の突破に成功したことを、認証結果202が「失敗」の場合は、ユーザが追加認証の突破に失敗したことを表す。
The
付随情報203は、ユーザが追加認証に臨んだ際に付随的に得られる情報を表す。ここでは、付随情報203は、認証に要した時間204と、正解数205と、サイト情報表示有無206とから構成されるものとして説明する。
The accompanying
認証に要した時間204は、ユーザに追加認証画面が提示されてから、認証が試行されるまでに要した時間を表す。例えば、追加認証画面が表示されてから認証の試行に4.3秒を要した場合、認証の成否に関わらず、「4.3」と記録される。また、あらかじめ定められた一定時間認証突破の試行がなかった場合、「timeout」と記録される。 The time 204 required for authentication represents the time required from when the additional authentication screen is presented to the user until authentication is attempted. For example, when 4.3 seconds are required for an authentication attempt after the additional authentication screen is displayed, “4.3” is recorded regardless of whether the authentication is successful. Also, “timeout” is recorded when there is no attempt to break the authentication for a predetermined time.
正解数205は、追加認証に文字列での認証を用いた場合に、全体の文字数のうち、どれだけ正解したかの数と、その正解率とを表す。例えば、認証文字列が「abcd」だった際、「abvf」と入力があったならば、全4文字中前半の2文字が正解しているため、「2(50%)」と記録される。なお、該時間は、追加認証要求プログラム110において、追加認証画面を提示した時間とユーザからの追加認証文字列を受信した時間の差分によって算出される。
The number of
サイト情報表示有無206は、追加認証時にユーザが該アクセス先Webサイトが悪性か否か判断する材料として追加情報を要求したか否かを表す。例えば、「有」の場合は、ユーザが追加情報を要求したことを、「無」の場合には、ユーザが追加情報を要求しなかったことを表す。なお、ユーザの判断を補助するための追加情報としては、該アクセス先Webサイトのサムネイル画像、whois情報、およびDNS情報等が挙げられる。
The site information display presence /
なお、追加認証履歴115の格納情報は、不審サイトへのアクセス試行があった際の追加認証時に取得され、格納されるものとする。また、今回は、付随情報として認証に要した時間204と、正解数205と、サイト情報表示有無206とを挙げたが、該情報以外に付随的に得られる情報を用いても良いものとする。
The stored information of the
ユーザ識別情報207は、追加認証に臨んだユーザを一意に識別できる情報を表す。例えば、該ネットワーク環境において、「123」と識別子を付与されたユーザが該認証に望んだ場合、該ユーザを表す「123」が記録される。なお、今回はネットワークシステム上でユーザに付与された識別子を用いたが、ユーザを一意に識別できればよく、例えば、ユーザ端末のIP(Internet Protocol)アドレスや、該ユーザのユーザ名を用いても良い。
The
URL208は、該追加認証の対象となった不審な接続先のURLを表す。例えば、「foo.com」の場合は、該URLは、該追加認証の対象となった不審な接続先であることを表す。なお、今回は、URLを用いたが、不審な接続先を識別できれば良く、例えば、IPアドレスや、FQDN(Fully Qualified Domain Name)を用いても良い。
A
図3は、推測器管理表116の一例を示す図である。図3に示すように、推測器管理表116は、ID301と、正解率302と、重み303と、直近の悪性度判定結果304とを含んで構成される。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the estimator management table 116. As illustrated in FIG. 3, the estimator management table 116 includes an
ID301は、Webサイト悪性度判定プログラム109を構成する各悪性度推測器124を一意に識別できる情報を表す。
The
正解率302は、これまでの各不審サイトに対する判定結果(悪性/良性)とユーザの追加認証結果(非突破/突破)の一致率を表す。例えば、「80%」の場合は、N回の不審サイトの悪性度判定機会のうち、0.8N回分の判定結果がユーザの追加認証結果と一致していたことを表す。該正解率が高い推測器ほどWebアクセス制御装置を導入した組織での悪性サイトの判別精度が高いものとして、重みを大きく付与される。各推測器に付与する重みを算出する際の具体的な処理手順については、図11を用いて後述する。
The
重み303は、各推測器に割り当てられた重みの合計値が1になるように正規化された値を表す。例えば、「0.2」の場合は、全推測器のうち20%の判断権を該推測器が有することを表す。
The
直近の悪性度判定結果304は、直近の悪性度判断機会において、判定対象の悪性度をどのように判定したかを表す。例えば、「75%」の場合は、当該推測器は、判定対象が75%の確率で悪性であると判断したことを表す。なお、今回はアクセス先Webサイトの不審度を表す指標として、該アクセス先Webサイトの悪性度を用いて説明したが、該アクセス先Webサイトの良性度等、不審度を表すことのできる指標であれば、どのような情報を用いても良い。
The latest
なお、推測器管理表116の各情報は、管理者が必要に応じて、入力または更新しても良い。 Note that each piece of information in the estimator management table 116 may be input or updated as necessary by the administrator.
図4は、推測器重み履歴117の一例を示す図である。図4に示すように、推測器重み履歴117は、時刻401と、重み402と、悪性度判定結果403と、認証結果との一致404とを含んで構成される。また、推測器重み履歴117は、Webサイト悪性度判定プログラム109を構成する悪性度推測器124毎に用意され、該推測器に関する情報を格納する。なお、図4では、図3のIDが0の悪性度推測器124に対応する悪性度重み履歴117を例示している。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the
時刻401は、推測器が不審サイトの悪性度を判定した時間を表す。なお、図では、年/月/日 時間:分:秒.小数秒の表記を用いているが、Unixtime等、時刻が判別できる情報であれば、どのような情報を用いても良い。
重み402は、当該時刻における該推測器の重みを表す。例えば、「0.3」の場合は、当該時刻に該推測器へ0.3の重みが付与されていたことを表す。
A
悪性度判定結果403は、当該時刻における悪性度判定対象のWebサイトに対して、該推測器が算出した悪性度を表す。例えば、「75%」の場合は、該推測器は、当該時刻に判定対象が75%の確率で悪性であると判断したことを表す。
The
認証結果との一致404は、当該時刻における不審サイトに対する判定結果(悪性/良性)とユーザの追加認証結果(非突破/突破)が一致したか否かを表す。例えば、「一致」の場合は、両者が一致していたことを、「不一致」の場合は、両者が一致していなかったことを表す。
The
図5は、グレーリスト118の一例を示す図である。図5に示すように、グレーリスト118は、ID501と、URL502と、認証成功ユーザ数503と、認証失敗ユーザ数504と、ユーザ毎の認証結果505とを含んで構成される。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the
ID501は、グレーリスト118を一意に識別できる情報を表す。
The
URL502は、不審な接続先のURLを表す。例えば、「example.com」の場合は、該URLは不審な接続先であることを表す。なお、今回は、URLを用いたが、不審な接続先を識別できれば良く、例えば、IPアドレスや、FQDNを用いても良い。
認証成功ユーザ数503は、該接続先の追加認証を突破したユーザのユニーク数を表す。例えば、「2」の場合は、2人のユーザが該接続先の追加認証を突破したことを表す。なお、該成功回数は、後述するユーザ毎の認証結果505を用いることによって算出できる。
The number of
認証失敗ユーザ数504は、該接続先の追加認証を突破しなかったユーザのユニーク数を表す。例えば、「4」の場合は、4人のユーザが該接続先の追加認証を突破しなかったことを表す。なお、該失敗回数は、後述するユーザ毎の認証結果505を用いることによって算出できる。
The number of failed
ユーザ毎の認証結果505は、該接続先に対するユーザ毎の最新の認証結果を表す。例えば、「123:成功, 789:失敗」の場合は、識別子123のユーザが追加認証を突破したことと識別子789のユーザが追加認証を突破しなかったことを表す。
The
グレーリスト118は、Webサイト悪性度判定プログラム109によって悪性であると判定された接続先がリスト更新プログラム110によって登録される。Webサイト悪性度判定プログラム109と、リスト更新プログラム110との具体的な処理については、図9と、図10とを用いて後述する。
In the
なお、グレーリスト118の各情報は、管理者が必要に応じて、登録または更新しても良い。
Each information of the
図6は、ブラックリスト119の一例を示す図である。図6に示すように、ブラックリスト119は、ID601と、URL602とを含んで構成される。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the
ID601は、ブラックリスト119を一意に識別できる情報を表す。
The
URL602は、悪性サイトのURLを表す。例えば、「black.com」の場合は、該URLは悪性サイトであることを表す。なお、今回は、URLを用いたが、悪性サイトを識別できれば良く、例えば、IPアドレスや、FQDNを用いても良い。
ブラックリスト119は、Webサイト悪性度判定プログラム109によって悪性であると判定され、かつ一定数以上ユーザが認証を突破しなかった接続先がリスト更新プログラム110によって登録される。Webサイト悪性度判定プログラム109と、リスト更新プログラム110との具体的な処理については、図9と、図10とを用いて後述する。
The
なお、グレーリスト119の各情報は、管理者が必要に応じて、登録または更新しても良い。
Each information of the
図7は、ホワイトリスト120の一例を示す図である。図7に示すように、ホワイトリスト120は、ID701と、URL702とを含んで構成される。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the
ID701は、ホワイトリスト120を一意に識別できる情報を表す。
The
URL702は、良性サイトのURLを表す。例えば、「white.com」の場合は、該URLは良性サイトであることを表す。なお、今回は、URLを用いたが、悪性サイトを識別できれば良く、例えば、IPアドレスや、FQDNを用いても良い。
ホワイトリスト120は、Webサイト悪性度判定プログラム109によって悪性であると判定されたものの、一定数以上ユーザが認証を突破した接続先がリスト更新プログラム110によって登録される。Webサイト悪性度判定プログラム109と、リスト更新プログラム110との具体的な処理については、図9と、図10とを用いて後述する。
Although the
なお、ホワイトリスト119の各情報は、管理者が必要に応じて、登録または更新しても良い。
Each information of the
続いて、Webアクセス制御装置101のアクセス中継プログラム108が、端末121からの通信を中継し、Webサイト悪性度判定プログラム109がアクセス先Webサイトの悪性度を判定し、追加認証要求プログラム110がユーザ121に対して追加認証を要求し、アクセス先情報取得プログラム111がアクセス先Webサイトの情報を取得し、リスト更新プログラム112がグレーリスト118、ブラックリスト119、およびホワイトリスト120を更新し、フィードバック値算出プログラム113がWebサイト悪性度判定プログラム109を構成する各悪性度推測器124に割り当てられた重みへフィードバックする値を算出し、重み更新プログラム114がフィードバック値算出プログラム113での算出値に基づいてWebサイト悪性度判定プログラム109を構成する各悪性度推測器124に割り当てられた重みを更新する処理について説明する。
Subsequently, the
図8は、Webアクセス制御装置101の全体処理フローを示す図である。図8に示すように、アクセス中継プログラム108は、CPU103により実行され、ユーザ端末121からの通信をIF102a経由で中継する(ステップ801)。
FIG. 8 is a diagram showing an overall processing flow of the Web access control apparatus 101. As shown in FIG. 8, the
アクセス中継プログラム108は、ブラックリストを参照し、アクセス先Webサイトが該ブラックリストに該当した場合はステップ810aに進み、該当しなかった場合はステップ803に進む(ステップ802)。
The
アクセス中継プログラム108は、ホワイトリストを参照し、アクセス先Webサイトが該ホワイトリストに該当した場合はステップ811aに進み、該当しなかった場合はステップ804に進む(ステップ803)。
The
Webサイト悪性度判定プログラム109は、アクセス先Webサイトの悪性度を算出し、ステップ805に進む(ステップ804)。なお、Webサイト悪性度判定プログラム109の悪性度算出フローについては、図9を用いて後述する。 The website malignancy determination program 109 calculates the malignancy of the access destination website, and proceeds to step 805 (step 804). The malignancy calculation flow of the Web site malignancy determination program 109 will be described later with reference to FIG.
アクセス中継プログラム108は、ステップ804で算出した悪性度をあらかじめ制定しておいた閾値と比較し、該悪性度が閾値よりも低い場合はステップ811aに進み、高い場合はステップ806へ進む(ステップ805)。
The
追加認証要求プログラム110は、ユーザに追加認証を要求し、ステップ807へ進む(ステップ806)。
The additional
ここで、追加認証要求プログラム110は、ユーザへの追加認証に、CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)のような人間と機械を分別するような方式を利用することが考えられる。これにより、マルウェアが機械的に悪性サイトへアクセスしようとした場合でも、該認証を突破することは困難であり、人間の悪性サイトへのアクセスに加え、マルウェアによる悪性サイトへのアクセスも抑制できる。ユーザの。なお、追加認証要求プログラム110の表示画面については、図13を用いて後述する。
Here, it is conceivable that the additional
追加認証要求プログラム110は、ユーザがアクセスWeb先サイトの追加認証に際して追加情報を要求したか確認し、要求があった場合はステップ808へ、要求が無かった場合はステップ809へ進む(ステップ807)。
The additional
アクセス先情報取得プログラム111は、アクセス先のサイト情報を取得し、取得した情報をユーザ端末118へ表示する。(ステップ808)。
The access destination information acquisition program 111 acquires access destination site information and displays the acquired information on the
追加認証要求プログラム110は、ユーザが追加認証に成功したか確認し、成功していた場合は811bへ、失敗していた場合は810bへ進む(ステップ809)。
The additional
アクセス中継プログラム108は、ユーザの当該サイトへのアクセスを拒否し、処理を終了する(ステップ810a)。
The
アクセス中継プログラム108は、ユーザの当該サイトへのアクセスを許可し、処理を終了する(ステップ811a)。
The
アクセス中継プログラム108は、ユーザの当該サイトへのアクセスを拒否し、ステップ812へ進む(ステップ810b)。
The
アクセス中継プログラム108は、ユーザの当該サイトへのアクセスを許可し、ステップ812へ進む(ステップ811b)。
The
アクセス中継プログラム108は、ユーザからの追加認証文字列を受信し、追加認証履歴115に、該追加認証文字列による認証結果や該認証時の付随情報等の追加認証の情報を記録し、ステップ813へ進む(ステップ812)。
The
アクセス中継プログラム108は、ユーザの追加認証結果(認証を突破したか否か)をリスト更新プログラム112とフィードバック内容値プログラム113に通知し、各プログラムの処理であるステップ814と、ステップ815とに進む(ステップ813)。
The
リスト更新プログラム112は、追加認証履歴115を参照し、ユーザの追加認証結果を取得後、該情報を用いてグレーリスト118、ブラックリスト119、およびホワイトリスト120を更新する(ステップ814)。なお、リスト更新プログラム112の各リスト更新フローについては、図10を用いて後述する。
The list update program 112 refers to the
フィードバック値算出プログラム113は、追加認証履歴115を参照し、ユーザの追加認証結果や付随情報を取得後、該情報を用いてフィードバック値を算出し、ステップ815へ進む(ステップ815)。なお、フィードバック値算出プログラム113のフィードバック値算出フローについては、図11を用いて後述する。
The feedback
重み更新プログラム114は、フィードバック値算出プログラム113が算出した値を基に推測器管理表116に記録されている各推測器の重みを更新し、処理を終了する(ステップ816)。
The
なお、ステップ806において、アクセス先Webサイトの悪性度が閾値以上の場合にユーザへ追加認証を要求しているが、ユーザの認証結果をキャッシュしておき、該ユーザが該アクセス先サイトに対する追加認証を1度でも突破していた場合、追加認証を要求せずアクセスを許可しても良い。これにより、ユーザの利便性が効率することが期待できる。 In step 806, when the malignancy of the access destination website is equal to or greater than the threshold value, the user is requested to perform additional authentication. However, the user authentication result is cached and the user performs additional authentication for the access destination site. May be permitted without requiring additional authentication. Thereby, it can be expected that the convenience of the user is efficient.
図9は、Webサイト悪性度判定プログラム109の処理フローの一例を示す図である。図9に示すように、CPU103により実行され、ユーザ端末121の通信先のうち、ブラックリストと、ホワイトリストとに記録されていないものをアクセス中継プログラム108より受信すると、処理を開始する(ステップ901)。なお、Webサイト悪性度判定プログラムは、それぞれが重みを持つ複数の悪性度推測器124から構成されており、各推測器の判断結果を統合して最終的な値を算出する。ここでの悪性度推測器としては、URLの文字列から該Webサイトの悪性度を推測するもの、該Webサイトに関する外部情報(whois情報やDNS情報等)から該Webサイトの悪性度を推測するもの、および該Webサイトのコンテンツから該Webサイトの悪性度を推測するものが考えられる。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a processing flow of the website malignancy determination program 109. As shown in FIG. 9, when the communication destination of the user terminal 121 that is not recorded in the black list and the white list is received from the
Webサイト悪性度判定プログラム109は、アクセス中継プログラム108から受信したアクセス先Webサイトを各悪性度推測器124へ入力し、ステップ903へ進む(ステップ902)。
The Web site malignancy determination program 109 inputs the access destination Web site received from the
Webサイト悪性度判定プログラム109は、各悪性度推測器124の判定結果の受信を開始し、全ての推測器から結果を受信した後、ステップ904へ進む(ステップ903)。 The Web site malignancy determination program 109 starts receiving the determination results of each malignancy estimator 124, and after receiving the results from all the estimators, proceeds to step 904 (step 903).
Webサイト悪性度判定プログラム109は、ステップ903で受信した各推測器の判定結果を推測器管理表116と推測器重み履歴117へ記録し、ステップ905へ進む(ステップ904)
Webサイト悪性度判定プログラム109は、ステップ903で受信した各推測器の推測結果を推測器管理表116を参照することによって得られる各推測器に付与された重みに掛け合わせ、その合計値を最終予測結果として算出し、処理を終了する(ステップ905)。なお、上述の算出手順は、次の計算式(数1)のように示すことができる。
The Web site malignancy determination program 109 records the determination result of each estimator received in
The Web site malignancy determination program 109 multiplies the estimation result received by each estimator received in
また、悪性度推測器124の追加・削除は可能であり、管理者が必要に応じて該悪性度推測器124の追加・削除を行っても良い。 Further, the malignancy estimator 124 can be added / deleted, and the administrator may add / delete the malignancy estimator 124 as necessary.
図10は、リスト更新プログラム112の処理フローの一例を示す図である。図10に示すように、CPU103により実行され、ユーザ端末121の通信先のうち、Webサイト悪性度判定プログラム109によって、その悪性度が閾値以上と判定されたWebサイトに対するユーザの追加認証結果をアクセス中継プログラム108より受信すると、処理を開始する(ステップ1001)。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a processing flow of the list update program 112. As shown in FIG. 10, among the communication destinations of the user terminal 121, the additional authentication result of the user is accessed for the website whose malignancy is determined to be equal to or greater than the threshold by the website malignancy determination program 109. When received from the
リスト更新プログラム112は、グレーリスト118を参照し、アクセス先Webサイトが該グレーリストに該当した場合はステップ1004に進み、該当しなかった場合はステップ1003に進む(ステップ1002)。
The list update program 112 refers to the
リスト更新プログラム112は、アクセス先Webサイトをグレーリスト118に登録し、ステップ1004に進む(ステップ1003)。
The list update program 112 registers the access destination website in the
リスト更新プログラム112は、アクセス中継プログラム108より受信したユーザの追加認証結果を参照し、該追加認証結果をグレーリスト118に記録し、グレーリスト118の認証成功ユーザ数、認証失敗ユーザ数、およびユーザ毎の認証結果を更新した後、ステップ1005に進む(ステップ1004)。
The list update program 112 refers to the additional authentication result of the user received from the
リスト更新プログラム112は、アクセス中継プログラム108より受信したユーザの追加認証結果を参照し、認証に成功していた場合はステップ1006に進み、認証に失敗していた場合はステップ1009に進む(ステップ1005)。
The list update program 112 refers to the additional authentication result of the user received from the
リスト更新プログラム112は、グレーリスト118を参照し、アクセス先Webサイトの累計認証成功ユーザ数が一定数を超えていた場合はステップ1007に進み、超えていなかった場合は処理を終了する(ステップ1006)。
The list update program 112 refers to the
リスト更新プログラム112は、アクセス先Webサイトをホワイトリスト120に登録し、ステップ1008に進む(ステップ1007)
リスト更新プログラム112は、アクセス先Webサイトに対応する行をグレーリスト118から削除し、処理を終了する(ステップ1008)。
The list update program 112 registers the access destination website in the
The list update program 112 deletes the line corresponding to the access destination website from the
リスト更新プログラム112は、グレーリスト118を参照し、アクセス先Webサイトの累計認証失敗ユーザ数が一定数を超えていた場合はステップ1010に進み、超えていなかった場合は処理を終了する(ステップ1009)。
The list update program 112 refers to the
リスト更新プログラム112は、アクセス先Webサイトをブラックリスト119に登録し、ステップ1011に進む(ステップ1010)
リスト更新プログラム112は、アクセス先Webサイトに対応する行をグレーリスト118から削除し、処理を終了する(ステップ1011)。
The list update program 112 registers the access destination website in the
The list update program 112 deletes the line corresponding to the access destination website from the
図11は、フィードバック値算出プログラム113の処理フローを示す図である。図11に示すように、CPU103により実行され、ユーザ端末121の通信先のうち、Webサイト悪性度判定プログラム109によって、その悪性度が閾値以上と判定されたアクセス先Webサイトに対するユーザの追加認証結果をアクセス中継プログラム108より受信すると、処理を開始する(ステップ1101)。なお、今回は認証結果202と付随情報203として認証に要した時間204、正解数205、およびサイト情報表示有無206を用いた場合の一例を説明するが、該情報以外を用いることや同様の情報を用いた場合でも異なる処理フローで最終的な値を算出することも可能である。
FIG. 11 is a diagram illustrating a processing flow of the feedback
フィードバック値算出プログラム113は、値の初期値1.0を設定し、ステップ1103に進む(ステップ1102)。
The feedback
フィードバック値算出プログラム113は、追加認証履歴115の最新エントリから認証情報を取得し、ステップ1104に進む(ステップ1103)。
The feedback
フィードバック値算出プログラム113は、ステップ1103で取得した認証情報を参照し、認証に成功していた場合はステップ1109に進み、認証に失敗していた場合はステップ1105に進む(ステップ1104)。
The feedback
フィードバック値算出プログラム113は、ステップ1103で取得した認証情報を参照し、認証がタイムアウトしていた場合はステップ1112に進み、していなかった場合はステップ1106に進む(ステップ1105)。
The feedback
フィードバック値算出プログラム113は、ステップ1103で取得した認証情報を参照し、サイト情報の表示があった場合はステップ1112に進み、なかった場合はステップ1107に進む(ステップ1106)。
The feedback
フィードバック値算出プログラム113は、値を0.5倍し、ステップ1108に進む(ステップ1107)
フィードバック値算出プログラム113は、ステップ1103で取得した認証情報を参照し、値を正解数に応じて減少し、ステップ1112に進む(ステップ1108)
フィードバック値算出プログラム113は、ステップ1103で取得した認証情報を参照し、値を認証に要した時間に応じて減少し、ステップ1110に進む(ステップ1109)
フィードバック値算出プログラム113は、ステップ1103で取得した認証情報を参照し、サイト情報の表示があった場合はステップ1112に進み、なかった場合はステップ1111に進む(ステップ1110)。
The feedback
The feedback
The feedback
The feedback
フィードバック値算出プログラム113は、値を0.5倍し、ステップ1112に進む(ステップ1111)
フィードバック値算出プログラム113は、ここまでのステップで算出した最終的な値を返却し、処理を終了する(ステップ1112)。
The feedback
The feedback
本処理により、ユーザの認証結果の確からしさを数値化し、該確からしさに応じてWebサイト悪性度判定プログラム109を構成する各推測器124へフィードバックを行うことが可能となる。 This process makes it possible to quantify the probability of the user authentication result and provide feedback to each estimator 124 that configures the Web site malignancy determination program 109 according to the certainty.
なお、今回付随情報203として認証に要した時間204、正解数205、およびサイト情報表示有無206を用いた理由は、以下の通りである。
The reason why the time 204 required for authentication, the number of
認証に要した時間204は、主に人間によるアクセスとマルウェアによるアクセスを分別するために用いる。不審サイトへアクセスした際に要求する追加認証は、通常のWebアクセス時には発生せず、人間は該追加認証が出た際に人間は柔軟に対応できるのに対し、該追加認証を想定していないマルウェアは、これを突破できずタイムアウトになる。あるいは、近年の攻撃の高度化に伴い、追加認証を突破する機能を持つマルウェアも報告されているが、この場合は、プログラムによって人間では達成困難な入力速度で認証突破を試みると推察される。以上のように、マルウェアが認証に要する時間には、タイムアウト、あるいはきわめて短いといった特徴があり、人間による認証と分類に有用であることから、該情報を利用した。 The time 204 required for authentication is mainly used to separate access by humans and access by malware. The additional authentication required when accessing a suspicious site does not occur during normal Web access, and humans can flexibly respond when the additional authentication is issued, but the additional authentication is not assumed Malware can't break through and times out. Or, with the recent sophistication of attacks, malware having a function to break through additional authentication has also been reported. In this case, it is assumed that the program attempts to break through authentication at an input speed that is difficult to achieve by humans. As described above, the time required for the authentication by the malware is characterized by timeout or extremely short, and this information is used because it is useful for human authentication and classification.
また、認証結果が成功だった場合、フィードバック値算出プログラム113は、ステップ1109において、認証に要した時間に応じてフィードバックする値を減算している。一方で、認証結果が失敗の場合は、同減算は行っていない。これは、アクセス先Webサイトが不審な場合でもリスクを鑑みずにアクセスしてしまうユーザを考慮したものである。セキュリティレベルの低いユーザは、アクセス先Webサイトが不審であると警告を受けたとしても、そのリスクを鑑みずにアクセスしてしまうことが考えられる。一方で、追加認証を突破せずにアクセスを中止した場合は、アクセス先Webサイトのリスクを考慮した上のものであると推察される。上述の追加認証結果の性質から、認証成功の信頼性は、認証失敗の信頼性よりも高いと推察される。以上の理由から、認証突破の場合は、認証を突破しなかった場合にはないフィードバックする値の減算を行っており、これによって、該追加認証の信頼性を反映している。
If the authentication result is successful, the feedback
正解数205は、主に認証失敗時、該失敗がヒューマンエラーによるものか否かを分別するために用いる。例えば、認証に失敗した際、意図したものであれば、何も入力しない、あるいは適当な文字を入力することにより、認証突破のために要求された文字列から大きく外れることが推察される。一方で、意図しないもの(ヒューマンエラー)は、突破しようとしたものの外れてしまった入力であることから、認証突破のために要求された文字列から大きくは外れないことが推察される。以上のように、認証の失敗がヒューマンエラーによるか否かは、認証突破のために要求された文字列に対する入力の正解数に現れることから、該情報を利用した。
The number of
サイト情報表示有無206は、主にユーザの認証結果の確からしさを検証するために用いる。Webアクセス制御装置101は、前述の通り、ユーザが追加認証を要求された際にユーザの要求に応じてアクセス先Webサイトの情報を追加で取得・表示する機能を有する。該情報を要求したユーザは、追加情報を要求し、アクセス先Webサイトの性質を多角的に判断しようとするセキュリティ意識の高いユーザであることが推察されることに加え、その際の判断は追加情報を見た上のものであることから、該追加情報を見ていない判断よりも信頼性が高いと推察される。以上のように、サイト情報表示有無206は、ユーザの認証結果の信頼性を検証するのに有用であることから、該情報を利用した。
The site information display presence /
図12は、重み更新プログラム114の処理フローを示す図である。図12に示すように、CPU103により実行され、フィードバック値算出プログラム113よりWebサイト悪性度判定プログラムを構成する各悪性度推測器124に反映するフィードバック値を受信すると、処理を開始する(ステップ1201)。
FIG. 12 is a diagram illustrating a processing flow of the
重み更新プログラム114は、悪性度推測器124のIDを意味する変数iに初期値0を設定し、ステップ1203に進む(ステップ1202)。
The
重み更新プログラム114は、追加認証履歴115と推測器管理表116を参照し、IDが変数iの推測器の推測結果と認証結果を取得した後、ステップ1204に進む(ステップ1203)。
The
重み更新プログラム114は、ステップ1103で取得したIDが変数iの推測器の推測結果と認証結果を比較し、両者が一致していた場合はステップ1205に進み、一致していなかった場合はステップ1206に進む(ステップ1204)。
The
重み更新プログラム114は、IDが変数iの推測器の重みをフィードバック値算出プログラム113より受信した値に応じて加算し、推測器管理表116に記録されている該推測器の重みを加算後の値に更新した後、ステップ1207へ進む(ステップ1205)。
The
重み更新プログラム114は、IDが変数iの推測器の重みをフィードバック値算出プログラム113より受信した値に応じて減算し、推測器管理表116に記録されている該推測器の重みを減算後の値に更新した後、ステップ1207へ進む(ステップ1206)。
The
重み更新プログラム114は、変数iに1加算し、ステップ1203に進む(ステップ1207)。
The
重み更新プログラム114は、変数iと推測器管理表116を参照することによって得ることのできる推測器数を比較し、変数iが推測器数に満たない場合はステップ1203に戻り、推測器数を上回っていた場合はステップ1209へ進む(ステップ1208)。
The
重み更新プログラム114は、推測器の重みの合計が1になるように、推測器管理表116に記録されている各悪性度推測器124の重みを正規化し、処理を終了する(ステップ1209)。
The
図13は、追加認証要求プログラム110によって表示される追加認証画面の一例を示す図である。図13aに示すように、アクセス先Webサイト悪性度判定プログラムによって閾値以上の悪性度を示したWebサイトへアクセスしようとした際、追加認証画面を表示し、画面内の追加認証を突破した場合のみ、該Webサイトへのアクセスを許可する。該追加認証画面は、アクセス先Webサイトが不審であるという警告文1301と、追加認証用の文字列表示欄1302と、追加認証文字列入力フォーム1303と、追加認証文字列送信ボタン1304と、追加情報要求ボタン1305とから構成される。ユーザは、該Webサイトが悪性でないと判断した場合のみ追加認証用の文字列表示欄1302に示された文字列を追加認証文字列入力フォーム1303に正しく入力し、追加認証文字列送信ボタン1304を押下することにより、アクセスを続行できる。また、ユーザがアクセス可否の判断に窮した際には、追加情報要求ボタン1305を押下することにより、該判断のための追加情報を取得・表示できる。該追加情報表示後の画面の一例を図13bに示す。追加情報表示後の追加認証画面は、Webサイト情報表示欄1306と、Webサイトサムネイル表示欄1307とから構成される。Webサイト情報表示欄1306には、whois情報やDNS情報といった該アクセス先Webサイトに関する公開情報が表示される。Webサイトサムネイル表示欄1307には、実際に該該アクセス先Webサイトにアクセスした際のサムネイルが画像で表示される。ユーザはこれらの情報を基に、該アクセス先Webサイトへのアクセス可否を判断する。
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of an additional authentication screen displayed by the additional
なお、本実施例の一部を変更して以下のように実施しても良い。 It should be noted that a part of this embodiment may be modified and implemented as follows.
アクセス先Webサイトの悪性度の最終予測結果が閾値以下であっても、ある1つ以上の推測器が高い悪性度を算出した場合は、追加認証を要求しても良い。これにより、汎用性の低さから重みが少なくなりがちな特定の悪性サイトを検出することに特化したような推測器であっても、Webサイト悪性度判定プログラム110に組み込むことが可能になり、検出漏れを抑制できる。
Even if the final prediction result of the malignancy level of the access destination website is equal to or lower than the threshold value, additional authentication may be requested when one or more estimators calculate a high malignancy level. As a result, even an estimator specialized in detecting a specific malignant site whose weight tends to decrease due to its low versatility can be incorporated into the Web site
また、悪性度の値によって追加認証の難易度を上下させても良い。例えば、悪性度が相対的に低い場合はボタンのクリックのみ、高い場合はCAPTCHA認証を行うことが考えられる。これにより、良性よりのグレーなサイトに対するユーザの認証にかかる負荷を抑制できる。 Further, the difficulty level of the additional authentication may be increased or decreased depending on the malignancy value. For example, if the malignancy is relatively low, only a button click can be performed, and if it is high, CAPTCHA authentication can be performed. Thereby, the load concerning the user's authentication with respect to the gray site from benign can be suppressed.
また、検証後のユーザの追加認証結果を正解データ(Ground Truth)として扱い、データが与えられる毎に逐次的に学習し、モデルを構築するオンライン学習の教師データに利用しても良い。これにより、各推測器に付与する重みの最適化だけでなく、推測器そのものの最適化も可能となる。 Further, the additional authentication result of the verified user may be treated as correct data (Ground Truth), and the data may be sequentially learned each time the data is given and used as the online learning teacher data for constructing the model. As a result, not only optimization of the weight given to each estimator but also optimization of the estimator itself is possible.
また、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。 Further, the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope in the implementation stage. Moreover, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, the constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.
本実施例は、実施例1に係るWebアクセス制御装置101を含み、さらに悪性度推測器124に付与する重みを更新する際に、該重みの時系列変化に着目し、より適した形で重みを付与する機能を有するWebアクセス制御装置である。 The present embodiment includes the Web access control apparatus 101 according to the first embodiment, and when updating the weight to be given to the malignancy estimator 124, pays attention to the time series change of the weight and weights in a more suitable form This is a Web access control device having a function of assigning.
実施例2では、推測器の重みの時系列変化に着目し、重みの変化にこれまでと異なる傾向が見られた場合、重みの更新を保留する。例えば、潜在的に精度の高い推測器の重みは、単調増加を続け、上昇値が飽和した値へ収束することが推察されるが、ユーザの認証結果があるべきものと異なっていた場合、単調増加、あるいは一定値に収束していた重みが減少方向に向かう。この変化点を検出し、その場合重みの更新を一旦保留することにより、その重みの変動が正しいものなのか、あるいはユーザの認証ミス等によるノイズかを見極め、不適切な重みの上下を抑制でき、Webサイト悪性度の判定精度の低下を抑制できる。 In the second embodiment, paying attention to the time series change of the weight of the estimator, when a tendency different from the conventional change is seen in the change in the weight, the update of the weight is suspended. For example, the weight of a potentially accurate estimator continues to increase monotonically, and it is assumed that the rising value converges to a saturated value. The weight that has increased or converged to a constant value tends to decrease. By detecting this change point and temporarily deferring the weight update, it is possible to determine whether the change in the weight is correct or noise due to a user authentication error, etc. , It is possible to suppress a decrease in the accuracy of determining the malignancy of the Web site.
図14は、本実施例における重み更新フローの例である。実施例1と同一の構成要素には同一の符号を付すことによってその説明を省略し、以下では、実施例1と異なる点を中心に説明する。 FIG. 14 is an example of a weight update flow in this embodiment. The same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted. Hereinafter, differences from the first embodiment will be mainly described.
重み更新プログラム114は、図12に示したフローに加え、重み更新時にその時系列変化に着目した処理フローを有する。具体的には、ステップ1204において、該推測器の推測結果と認証結果が一致したか否かを検証し、重みを加算/減算するフローに分岐した際に、重みの時系列変化を基に実際に重みを加算/減算するか判断するステップ1210とステップ1211を有する。以降では、ステップ1210とステップ1211の処理内容について説明する。
In addition to the flow shown in FIG. 12, the
重み更新プログラム114は、IDが変数iの推測器の重みの時系列変化を該推測器に対応する推測器時系列重み管理表117を参照し、取得する。また、仮に重みを加算した場合、重みの変化の傾向がこれまでと異なるか検証し、これまでの変化と異なる傾向が見られた場合、重み更新を保留するために、ステップ1207へ進む。重みの変化にこれまでと異なる傾向が見られなかった場合は、ステップ1205へ進む(ステップ1210)。
The
重み更新プログラム114は、IDが変数iの推測器の重みの時系列変化を該推測器に対応する推測器時系列重み管理表117を参照し、取得する。また、仮に重みを減算した場合、重みの変化の傾向がこれまでと異なるか検証し、これまでの変化と異なる傾向が見られた場合、重み更新を保留するために、ステップ1207へ進む。重みの変化にこれまでと異なる傾向が見られなかった場合は、ステップ1206へ進む(ステップ1211)。
The
また、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。 Further, the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope in the implementation stage. Moreover, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, the constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.
101:Webアクセス制御装置
108:アクセス中継プログラム
109:Webサイト悪性度判定プログラム
110:追加認証要求プログラム
111:アクセス先情報取得プログラム
112:リスト更新プログラム
113:フィードバック値算出プログラム
114:重み更新プログラム
115:追加認証履歴
116:推測器管理表
117:推測器重み履歴
118:グレーリスト
119:ブラックリスト
120:ホワイトリスト
121:ユーザ端末
123:インターネット
124:悪性度推測器
101: Web access control device 108: Access relay program 109: Website malignancy determination program 110: Additional authentication request program 111: Access destination information acquisition program 112: List update program 113: Feedback value calculation program 114: Weight update program 115: Additional authentication history 116: Guesser management table 117: Guesser weight history 118: Gray list 119: Black list 120: White list 121: User terminal 123: Internet 124: Malignancy estimator
Claims (2)
アクセス先Webサイトの悪性度を複数の推測器を用いて推測するWebサイト悪性度判定部と、
悪性度の高いサイトへのアクセスを検出した際に、アクセス可否を決定する追加認証要求部と、
を備えることを特徴とするWebアクセス制御装置。 A web access control device connected to a terminal operated by a user via a network,
A website malignancy determination unit that estimates a malignancy of an access destination website using a plurality of estimators;
An additional authentication request part that determines whether or not access is possible when an access to a highly malignant site is detected;
A Web access control apparatus comprising:
アクセス先Webサイトの悪性度を複数の推測器を用いて推測し、
悪性度の高いサイトへのアクセスを検出した際に、アクセス可否を決定する追加認証を要求する、
ことを特徴とするWebアクセス制御方法。 A web access control method using a web access control device connected to a terminal operated by a user via a network,
Estimate the malignancy of the website to access using multiple estimators,
Require additional authentication to determine whether access is possible when it detects access to a high-grade site,
A Web access control method characterized by the above.
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