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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022088107
(43)【公開日】2022-06-14
(54)【発明の名称】ストレージ装置
(51)【国際特許分類】
G06F 21/55 20130101AFI20220607BHJP
G06F 3/06 20060101ALI20220607BHJP
G06F 11/30 20060101ALI20220607BHJP
【ＦＩ】
G06F21/55
G06F3/06 304F
G06F3/06 304P
G06F11/30 140M
G06F11/30 155
【審査請求】未請求
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2020200366
(22)【出願日】2020-12-02
(71)【出願人】
【識別番号】000232092
【氏名又は名称】ＮＥＣソリューションイノベータ株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100124811
【弁理士】
【氏名又は名称】馬場 資博
(74)【代理人】
【識別番号】100088959
【弁理士】
【氏名又は名称】境 廣巳
(74)【代理人】
【識別番号】100097157
【弁理士】
【氏名又は名称】桂木 雄二
(74)【代理人】
【識別番号】100187724
【弁理士】
【氏名又は名称】唐鎌 睦
(72)【発明者】
【氏名】渡邊 倫幸
【テーマコード（参考）】
5B042
【Ｆターム（参考）】
5B042GA34
5B042MA08
5B042MA14
5B042MC22
5B042MC40
(57)【要約】 （修正有）
【課題】データの改ざんを的確に検知することが可能なストレージ装置、改ざん検知方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】ストレージ装置は、バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報の収集として、ストレージ装置内でＩ／Ｏパターン情報を収集するとともに、バックアップ対象データを送信するクライアント装置からクライアント装置内で取得されたＩ／Ｏパターン情報を取得するＩ／Ｏパターン収集部と、Ｉ／Ｏパターン収集部が収集したＩ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する検知部として機能するデータ分析部と、を有する。
【選択図】図１
【解決手段】ストレージ装置は、バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報の収集として、ストレージ装置内でＩ／Ｏパターン情報を収集するとともに、バックアップ対象データを送信するクライアント装置からクライアント装置内で取得されたＩ／Ｏパターン情報を取得するＩ／Ｏパターン収集部と、Ｉ／Ｏパターン収集部が収集したＩ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する検知部として機能するデータ分析部と、を有する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集する収集部と、
前記収集部が収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する検知部と、
を有する
ストレージ装置。
前記収集部が収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する検知部と、
を有する
ストレージ装置。
【請求項2】
前記収集部は、ストレージ装置内で前記Ｉ／Ｏパターン情報を収集するとともに、前記バックアップ対象データを送信するクライアント装置から当該クライアント装置内で取得された前記Ｉ／Ｏパターン情報を取得する
請求項１に記載のストレージ装置。
請求項１に記載のストレージ装置。
【請求項3】
前記Ｉ／Ｏパターン情報には、バックアップソフトのログが含まれている
請求項１または請求項２に記載のストレージ装置。
請求項１または請求項２に記載のストレージ装置。
【請求項4】
前記検知部は、前記Ｉ／Ｏパターン情報に含まれる各情報に対して予め付与された特性情報に基づいて、改ざんを検知する
請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載のストレージ装置。
請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載のストレージ装置。
【請求項5】
前記検知部は、過去に収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に含まれる情報を用いた機械学習の結果を用いて改ざんを検知する
請求項１から請求項４までのうちのいずれか１項にストレージ装置。
請求項１から請求項４までのうちのいずれか１項にストレージ装置。
【請求項6】
前記検知部は、過去に収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に含まれる情報を成分とする主成分分析を用いて改ざんを検知する
請求項１から請求項５までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
請求項１から請求項５までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
【請求項7】
前記検知部は、過去に収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に含まれる情報を特徴量として予め機械学習により分類しておいた結果を用いて改ざんを検知する
請求項１から請求項６までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
請求項１から請求項６までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
【請求項8】
バックアップによる更新前にファイルシステムのスナップショットを作成する制御部を有し、
前記検知部が改ざんを検知した際でもバックアップを失敗させない
請求項１から請求項７までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
前記検知部が改ざんを検知した際でもバックアップを失敗させない
請求項１から請求項７までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
【請求項9】
前記検知部は、前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいて、所定のパラメータ値を出力する
請求項１から請求項８までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
請求項１から請求項８までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
【請求項10】
情報処理装置が、
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、
収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する
改ざん検知方法。
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、
収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する
改ざん検知方法。
【請求項11】
情報処理装置に、
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、
収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する
処理を実現させるためのプログラム。
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、
収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する
処理を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ストレージ装置、改ざん検知方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
データの改ざんなどを行う不正アクセスを検知するための方法が知られている。
【0003】
例えば、特許文献１には、カーネル空間とＡＰ空間とを備える不正アクセス対策制御装置が記載されている。特許文献１によると、カーネル空間において、不正アクセスの兆候となるイベントを定義した監視イベント定義テーブルに基づいて、ＯＳで実行されるイベントを監視し、不正アクセスの兆候となるイベントが発生した場合に、ＡＰ空間に対し通知を行う。また、ＡＰ空間において、不正アクセス検知を行う不正アクセス検知手段と、カーネル空間からの通知を受け、不正アクセス検知手段を実行するソフトウェア制御部と、を備える。このような構成により、性能低下などを抑制しつつリアルタイムで不正アクセスの検知を行うことを可能とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２００６－６５８３５号公報
【特許文献2】国際公開２０１２／１０１９８３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
データの改ざんからデータを保護するための手段としては、不正アクセスを検知するだけでなく、バックアップソフトウェアなどを利用して定期的にデータのバックアップをとっておき、改ざんを検知した場合に過去のバックアップデータからデータを取得して復元する、という方法もある。しかしながら、このような方法をとった場合において、オリジナルデータに加えてバックアップデータも同時に改ざんされた場合、復元する手段がなかった。また、バックアップデータのレプリケーションを行っておく、という方法もある。しかしながら、この方法をとった場合も、改ざんされたデータがレプリケートされてしまうことで復元が不可能になるおそれがあった。
【0006】
このように、データの改ざんを的確に検知することが難しい、という課題が生じていた。そこで、本開示の目的は、データの改ざんを的確に検知することが難しい場合がある、という課題を解決するストレージ装置、改ざん検知方法、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
かかる目的を達成するため本開示の一形態であるストレージ装置は、
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集する収集部と、
前記収集部が収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する検知部と、
を有する
という構成をとる。
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集する収集部と、
前記収集部が収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する検知部と、
を有する
という構成をとる。
【0008】
また、本開示の他の形態である改ざん検知方法は、
情報処理装置が、
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、
収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する
という構成をとる。
情報処理装置が、
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、
収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する
という構成をとる。
【0009】
また、本開示の他の形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、
収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する
処理を実現させるためのプログラムである。
情報処理装置に、
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、
収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する
処理を実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【0010】
上述したような各構成によると、データの改ざんを的確に検知することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本開示の第１の実施形態におけるストレージ装置とクライアント装置の構成例を示す図である。
【図2】Ｉ／Ｏパターン収集部が収集するＩ／Ｏパターン情報の一例を示す図である。
【図3】データ分析部による改ざん検知アルゴリズム例を示す図である。
【図4】改ざん検知の一例を説明するための図である。
【図5】ストレージ装置が改ざん検知する際の動作例を示すフローチャートである。
【図6】ストレージ装置の他の処理例を説明するための図である。
【図7】本開示の第２の実施形態におけるストレージ装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図8】ストレージ装置の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
［第１の実施形態］
本開示の第１の実施形態について、図１から図６までを参照して説明する。図１は、ストレージ装置１００とクライアント装置２００の構成例を示すブロック図である。図２は、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０が収集するＩ／Ｏパターン情報の一例を示す図である。図３は、データ分析部１２０による改ざん検知アルゴリズム例を示す図である。図４は、改ざん検知の一例を説明するための図である。図５は、ストレージ装置１００が改ざん検知する際の動作例を示すフローチャートである。図６は、ストレージ装置１００の他の処理例を説明するための図である。
本開示の第１の実施形態について、図１から図６までを参照して説明する。図１は、ストレージ装置１００とクライアント装置２００の構成例を示すブロック図である。図２は、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０が収集するＩ／Ｏパターン情報の一例を示す図である。図３は、データ分析部１２０による改ざん検知アルゴリズム例を示す図である。図４は、改ざん検知の一例を説明するための図である。図５は、ストレージ装置１００が改ざん検知する際の動作例を示すフローチャートである。図６は、ストレージ装置１００の他の処理例を説明するための図である。
【0013】
本開示の第１の実施形態においては、クライアント装置２００からバックアップ対象データを受信して記憶するバックアップ処理を行うストレージ装置１００について説明する。後述するように、ストレージ装置１００は、クライアント装置２００からのバックアップ対象データの受信などに応じて、バックアップ処理を行う際の動作などに応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集する。そして、ストレージ装置１００は、収集したＩ／Ｏパターン情報に基づいて、バックアップ対象データなどに対する改ざんを検知する。バックアップソフト２１０によるＩ／Ｏは、ソフトウェアごとに一定のパターンをとることが多い。ストレージ装置１００は、上記パターンに着目することで、改ざんの検知などを行うことが出来る。
【0014】
なお、後述するように、Ｉ／Ｏパターン情報には、ストレージ装置１００内で抽出される（収集される）情報と、クライアント装置２００内で動作する収集部２２０が収集する情報と、が含まれうる。Ｉ／Ｏパターン情報には、ストレージ装置１００内で抽出される情報と、クライアント装置２００内で動作する収集部２２０が収集する情報と、のうちのいずれか一方のみが含まれてもよい。
【0015】
また、ストレージ装置１００は、バックアップ処理を行う前に、バックアップ対象データの受信などを契機として、更新前のファイルシステムのスナップショットを作成しておくことが出来る。そして、改ざんを検知した場合、ストレージ装置１００は、バックアップによるＩ／Ｏを制限することなく、改ざんを検知した旨をユーザなどに通知することが出来る。例えば、バックアップ対象データが増減されたり、バックアップソフト２１０が更新されたりすると、Ｉ／Ｏパターンが変動することもある。改ざんを検知しつつバックアップを失敗させないことで、上記のような場合に対応することが出来る。なお、特にＣＡＳ（Contents Addressed Storage）装置では、特許文献２に記載のような方法を用いることで、ユーザのＩ／Ｏ性能に影響を与えることなくスナップショットを作成することが出来る。そのため、特許文献２に記載のような方法を用いてスナップショットを作成してもよい。
【0016】
図１は、全体の構成例を示している。図１で示すように、ストレージ装置１００は、クライアント装置２００と互いに通信可能なよう接続されている。ストレージ装置１００は、クライアント装置２００から、バックアップ対象データやクライアント装置２００で収集したＩ／Ｏパターン情報などを受信する。
【0017】
また、図１を参照すると、ストレージ装置１００は、バックアップ処理の際に用いる構成とともに、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０とデータ分析部１２０と制御部１３０と通報部１４０と記憶装置１５０とを有している。
【0018】
例えば、ストレージ装置１００は、ＣＰＵなどの演算装置と、記憶装置１５０などの記憶装置と、を有している。例えば、ストレージ装置１００は、記憶装置１５０などの記憶装置に格納されたプログラムを演算装置が実行することで、上述した各処理部を実現することが出来る。ストレージ装置１００は、ハードウェア、または、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせなどにより上記各処理部を実現してもよい。
【0019】
Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、バックアップ処理を行う際の動作などに応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集する。例えば、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、バックアップ対象データやクライアント装置２００で収集したＩ／Ｏパターン情報などをクライアント装置２００から受信すると、Ｉ／Ｏパターン情報の収集を開始する。そして、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、収集したＩ／Ｏパターン情報を記憶装置１５０に格納する。
【0020】
Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、クライアント装置２００が有する収集部２２０から情報を受信する、ストレージ装置１００内から情報を取得する、などの方法で、Ｉ／Ｏパターン情報を収集する。例えば、図２を参照すると、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、下記で例示するうちの少なくとも一部を含むＩ／Ｏパターン情報を収集する。
・クライアント装置２００のIPアドレスやネットワークのルーティング情報、メモリやCPU使用量
・バックアップソフト２１０のソフトウェアログ、設定パラメータ
・ファイルの作成、ファイルへのライト、リード等の頻度や量、実行時間、ファイル名
・リード、ライトの実行性能、リードやライトの開始位置、データサイズ、データ特性（圧縮可能率、重複データ内包率など）
・ストレージ装置１００内のメモリやCPU使用量、リソースの割り当て比率
なお、上記例示した情報のうち、クライアント装置２００のIPアドレスやネットワークのルーティング情報、メモリやCPU使用量、バックアップソフト２１０のソフトウェアログ、設定パラメータなどのうちの少なくとも一部は、例えば、収集部２２０から情報を受信することで収集することが出来る。また、ファイルの作成、ファイルへのライト、リード等の頻度や量、実行時間、ファイル名、リード、ライトの実行性能、リードやライトの開始位置、データサイズ、データ特性（圧縮可能率、重複データ内包率など）、ストレージ装置内のメモリやCPU使用量などのうちの少なくとも一部は、例えば、ストレージ装置１００内から情報を取得することにより収集することが出来る。
・クライアント装置２００のIPアドレスやネットワークのルーティング情報、メモリやCPU使用量
・バックアップソフト２１０のソフトウェアログ、設定パラメータ
・ファイルの作成、ファイルへのライト、リード等の頻度や量、実行時間、ファイル名
・リード、ライトの実行性能、リードやライトの開始位置、データサイズ、データ特性（圧縮可能率、重複データ内包率など）
・ストレージ装置１００内のメモリやCPU使用量、リソースの割り当て比率
なお、上記例示した情報のうち、クライアント装置２００のIPアドレスやネットワークのルーティング情報、メモリやCPU使用量、バックアップソフト２１０のソフトウェアログ、設定パラメータなどのうちの少なくとも一部は、例えば、収集部２２０から情報を受信することで収集することが出来る。また、ファイルの作成、ファイルへのライト、リード等の頻度や量、実行時間、ファイル名、リード、ライトの実行性能、リードやライトの開始位置、データサイズ、データ特性（圧縮可能率、重複データ内包率など）、ストレージ装置内のメモリやCPU使用量などのうちの少なくとも一部は、例えば、ストレージ装置１００内から情報を取得することにより収集することが出来る。
【0021】
なお、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、記憶装置１５０に格納したＩ／Ｏパターン情報を所定の条件に従って削除するよう構成してもよい。例えば、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、予め定められたバックアップ回数分のＩ／Ｏパターン情報を記憶装置１５０に残し、古いものを順に削除するよう構成してもよい。削除の基準になる回数は、例えば、平均値や偏差値の算出、あるいは、機械学習の入力データとして必要な回数など、改ざんを検知する際に必要となるデータ量などに応じて定めることが出来る。なお、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、任意のタイミングで上記削除を行うよう構成してよい。
【0022】
また、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、Ｉ／Ｏパターン情報の収集を始めるとともに、ファイルシステムのスナップショットを作成する旨を制御部１３０に対して指示するよう構成してもよい。また、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、バックアップ処理が完了した時点で改ざんが検知されなかった場合、バックアップ処理の前に作成したスナップショットを削除する旨を制御部１３０に対して指示するよう構成してもよい。
【0023】
データ分析部１２０は、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０が収集したＩ／Ｏパターン情報に基づいて、バックアップ対象データに対する改ざんを検知する。換言すると、データ分析部１２０は、Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する検知部として機能する。
【0024】
例えば、データ分析部１２０は、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０が格納した過去のＩ／Ｏパターン情報と改ざん検知対象となるＩ／Ｏパターン情報との比較、過去のＩ／Ｏパターン情報に基づく機械学習の結果を用いる、などの方法により、改ざんを検知することが出来る。換言すると、例えば、データ分析部１２０は、過去のＩ／Ｏパターン情報と改ざん検知対象となるＩ／Ｏパターン情報との差異がある場合、過去のＩ／Ｏパターン情報が示すデータを数値化して、数値化したデータを入力として機械学習させたＡＩにより改ざんの可能性があると判断される場合、などに改ざんを検知する。
【0025】
図３は、データ分析部１２０が改ざん検知する際のアルゴリズム例を示している。例えば、図３を参照すると、改ざん検知する際のアルゴリズムとしては、例えば、ポリシーによる検知、主成分分析やｋ近傍法などを用いたユーザが定義できない不正の検知、などがある。
【0026】
例えば、データ分析部１２０は、ポリシーによる検知の一例として、予め定められた特性情報に基づく改ざんの検知を行うことが出来る。例えば、Ｉ／Ｏパターン情報に含まれる各情報には、「バックアップにより不変なもの」「一定の規則性があるもの」などのような特性情報をあらかじめ定義できる。そして、データ分析部１２０は、検知対象となるＩ／Ｏパターン情報に予め定められる特性情報から外れる情報が含まれる場合、改ざんを検知することが出来る。なお、特性情報は、上記例示した以外であってもよい。
【0027】
一例として、Ｉ／Ｏパターン情報のうち、下記のような情報に対して、「バックアップにより不変なもの」「一定の規則性があるもの」などのような特性情報をあらかじめ定義できる。下記例示した以外の情報に特性情報が付与されてもよい。
・バックアップにより不変なもの（バックアップログ有無、接続クライアントＩＰ、バックアップ実行時間など）
・一定の規則性があるもの（ファイル名、バックアップジョブ識別子など）
・バックアップにより不変なもの（バックアップログ有無、接続クライアントＩＰ、バックアップ実行時間など）
・一定の規則性があるもの（ファイル名、バックアップジョブ識別子など）
【0028】
例えば、バックアップ対象データを受信しているが、バックアップソフト２１０のログが届いていないとする。この場合、「バックアップにより不変なもの」という特性を有するバックアップログにおいて、届くはずのバックアップログが届いていないことになる。そこで、データ分析部１２０は、検知対象となるＩ／Ｏパターン情報に予め定められる特性情報から外れる情報が含まれると判断して、改ざんを検知する。このように、データ分析部１２０は、特性情報を用いた過去の情報との比較により、改ざんを検知することが出来る。
【0029】
また、例えば、データ分析部１２０は、ユーザが定義できない不正の検知の一例として、主成分分析を用いた改ざんの検知を行うことが出来る。例えば、データ分析部１２０は、
過去のＩ／Ｏパターン情報のうち一回のバックアップ中における回数あるいは量を計測、算出可能なものを成分とする主成分分析を予め行う。そして、データ分析部１２０は、主成分分析による異常検知の手法を用いた分析を行う。例えば、データ分析部１２０は、検知対象となるＩ／Ｏパターン情報である今回の書き込みが正常部分空間から逸脱しているとき、改ざんとみなすことが出来る。なお、Ｉ／Ｏパターン情報のうち一回のバックアップ中における回数あるいは量を計測、算出可能なものとは、例えば、ファイル作成回数、ファイル属性更新回数、データ量などである。データ分析部１２０は、上記例示したうちの一部を用いて主成分分析してもよいし、上記例示した以外のＩ／Ｏパターン情報に含まれる情報を用いて主成分分析してもよい。また、主成分分析による異常検知の手法は、既知の方法であってよい。
過去のＩ／Ｏパターン情報のうち一回のバックアップ中における回数あるいは量を計測、算出可能なものを成分とする主成分分析を予め行う。そして、データ分析部１２０は、主成分分析による異常検知の手法を用いた分析を行う。例えば、データ分析部１２０は、検知対象となるＩ／Ｏパターン情報である今回の書き込みが正常部分空間から逸脱しているとき、改ざんとみなすことが出来る。なお、Ｉ／Ｏパターン情報のうち一回のバックアップ中における回数あるいは量を計測、算出可能なものとは、例えば、ファイル作成回数、ファイル属性更新回数、データ量などである。データ分析部１２０は、上記例示したうちの一部を用いて主成分分析してもよいし、上記例示した以外のＩ／Ｏパターン情報に含まれる情報を用いて主成分分析してもよい。また、主成分分析による異常検知の手法は、既知の方法であってよい。
【0030】
バックアップソフト２１０によるバックアップ処理は、同じオリジナルデータ（一部更新を含む）を対象として、繰り返し、定期的に、一定のロジックで行われる。また、一般的に、バックアップソフト２１０は、バックアップ処理の際、オリジナルデータに加えて管理用のデータ（メタデータ）を一定の規則で埋め込む。そのため、Ｉ／Ｏパターン情報のうち、以下のような情報（成分）に一貫性が生じる。従って、下記のような情報のうちの少なくとも一部に対して主成分分析を用いることで、異常である改ざんを検知できることになる。
・作成されるファイル数とファイルの属性変更回数の比率
・同時に書き込みが起こるファイル数の上限
・ファイルの作成タイミング（例えば、バックアップ開始からのオフセット時間の分散）
・作成されるファイル数と書き込まれるデータ量の比率
・サイズの小さいファイル数（メタデータ）とサイズの大きいファイル数（データ）の比率
・特定オフセット（例えば、ファイル先頭、32KB、64KB）へのライト回数
・ライトオフセットの遷移（例えば、(ライトオフセット‐前のライトオフセット‐前のライトサイズ)2の平均）
・作成されるファイル数とファイルの属性変更回数の比率
・同時に書き込みが起こるファイル数の上限
・ファイルの作成タイミング（例えば、バックアップ開始からのオフセット時間の分散）
・作成されるファイル数と書き込まれるデータ量の比率
・サイズの小さいファイル数（メタデータ）とサイズの大きいファイル数（データ）の比率
・特定オフセット（例えば、ファイル先頭、32KB、64KB）へのライト回数
・ライトオフセットの遷移（例えば、(ライトオフセット‐前のライトオフセット‐前のライトサイズ)2の平均）
【0031】
例えば、バックアップソフト２１０では、２ＧＢのファイル一つに対し３回の属性変更をし、サイズの小さい管理ファイルに対し８回の属性変更をするという特徴があるとする。上記のような状況において、検知対象となるＩ／Ｏパターン情報においては、いずれのファイルに対しても一回の属性更新のみが行われているとする。例えば、このような場合、データ分析部１２０は、改ざんを検知することが出来る。
【0032】
また、例えば、データ分析部１２０は、ユーザが定義できない不正の検知の一例として、ｋ近傍法などを用いた分類の結果を用いた改ざんの検知を行うことが出来る。例えば、データ分析部１２０は、過去のＩ／Ｏパターン情報のうち時系列（連続）データとなるもの（ライト性能、CPU使用率、重複排除率など）を特徴量として、あらかじめ機械学習して（ｋ近傍法などを用いて）分類しておく。そして、データ分析部１２０は、検知対象となるＩ／Ｏパターン情報においていずれの分類にも当てはまらないとき、改ざんとみなすことが出来る。なお、Ｉ／Ｏパターン情報のうち時系列（連続）データとなるものとは、例えば、ライト性能、CPU使用率、重複排除率などである。データ分析部１２０は、上記例示したうちの一部を用いて機械学習してもよいし、上記例示した以外のＩ／Ｏパターン情報に含まれる情報を用いて機械学習してもよい。
【0033】
例えば、ＣＡＳストレージにおいては、ライトデータが格納済みのデータに重複するか否かにより性能が変動する特徴をもつものがある。その場合、性能グラフは間接的にデータの重複情報を含むことになり、バックアップ対象データの更新部分がどこにあるか（いつ書き込まれるか）の特徴を表現するものとなる。そのため、上述したような分類を行っておくことで、改ざんを検知することが出来る。
【0034】
例えば、図4で示すように、ライト性能が機械学習（例えばk近傍法）で分類済みのどのクラスにも当てはまらない（例えば、所定以上の距離がある）とする。このような場合、データ分析部１２０は、改ざんを検知することが出来る。
【0035】
例えば、以上説明したように、データ分析部１２０は、Ｉ／Ｏパターン情報に対して様々な処理を行うことで、改ざんを検知することが出来る。データ分析部１２０は、上記例示した方法を組み合わせて改ざんを検知してもよいし、上記例示したうちの一部を用いて改ざんを検知してもよい。
【0036】
制御部１３０は、スナップショットの作成や削除を行う。また、制御部１３０は、データ分析部１２０が改ざんを検知した際に、通報部１４０に対して所定の通報を行うよう指示する。
【0037】
例えば、制御部１３０は、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０からの指示などに応じて、スナップショットを作成したり削除したりすることが出来る。上述したように、制御部１３０は、特許文献２に記載のような方法を用いてスナップショットを作成してもよい。
【0038】
通報部１４０は、制御部１３０からの指示などに応じて、予め登録されたユーザに通報を行う。例えば、通報部１４０は、データ分析部１２０による改ざんの検知に応じて、改ざんを検知した旨をユーザに通報する。
【0039】
記憶装置１５０は、Ｉ／Ｏパターン情報を格納する記憶装置である。記憶装置１５０には、バックアップ対象データや制御部１３０が作成したスナップショットなどが格納されてもよい。
【0040】
以上が、ストレージ装置１００の構成例である。
【0041】
クライアント装置２００は、バックアップ対象データなどをストレージ装置１００に対して送信する情報処理装置である。図１を参照すると、クライアント装置２００は、例えば、ＯＳなどを有しており、また、バックアップソフト２１０と収集部２２０とを有している。
【0042】
バックアップソフト２１０は、バックアップ対象データをストレージ装置１００へと送信することなどにより、バックアップ処理を行う。バックアップソフト２１０は、既知のものであってよい。
【0043】
収集部２２０は、クライアント装置２００で取得可能なＩ／Ｏパターン情報を取得してストレージ装置１００へと送信する。例えば、収集部２２０は、バックアップソフト２１０のログを監視する。そして、収集部２２０は、バックアップの開始を契機として、クライアント装置２００で取得可能なＩ／Ｏパターン情報を取得する。収集部２２０は、例えば定期的に取得したＩ／Ｏパターン情報をストレージ装置１００に対して送信することが出来る。
【0044】
例えば、収集部２２０は、ＩＰアドレスやネットワークのルーティング情報、メモリやCPU使用量などを取得する。また、収集部２２０は、バックアップソフト２１０のＡＰＩなどを通じて、バックアップソフト２１０の設定値を取得する。取得対象となる設定値は、例えば、予め定められている。そして、収集部２２０は、バックアップソフト２１０のログや、上記取得したＩ／Ｏパターン情報を、あらかじめ設定してあるネットワークパスなどを通じて、ストレージ装置１００に対して定期的に送信する。
【0045】
なお、収集部２２０は、バックアップソフト２１０のログを無加工のまま送信してもよいし、あらかじめ設定したパース方法などにより部分的に切り出して送信してもよい。また、部分的に切り出す場合などにおいて、収集部２２０は、バックアップ毎に異なる値となるべきもの、共通の値になるべきもの、のような特性情報を、切り出した値などに設定してもよい。つまり、収集部２２０は、予め定められた基準などに従って、Ｉ／Ｏパターン情報を取得するとともに取得したＩ／Ｏパターン情報に特性情報などを付与してもよい。
【0046】
以上が、クライアント装置２００の構成例である。続いて、図５を参照して、ストレージ装置１００が改ざんを検知する際の動作例について説明する。
【0047】
図５を参照すると、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、Ｉ／Ｏパターン情報の収集を始めるとともに、ファイルシステムのスナップショットを作成する旨を制御部１３０に対して指示する。これにより、制御部１３０は、更新前のスナップショットを作成する（ステップＳ１０１）。
【0048】
Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、Ｉ／Ｏパターン情報を収集する。例えば、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、収集部２２０から受信したり、ストレージ装置１００内で収集したりすることで、Ｉ／Ｏパターン情報を収集する（ステップＳ１０２）。
【0049】
データ分析部１２０は、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０が収集したＩ／Ｏパターン情報に基づいて、バックアップ対象データに対する改ざんを検知する（ステップＳ１０３）。例えば、データ分析部１２０は、ポリシーによる検知、主成分分析やｋ近傍法などを用いたユーザが定義できない不正の検知、などのアルゴリズムのうちの少なくとも１つを用いて、改ざんを検知する。
【0050】
バックアップ処理が終了しても改ざんを検知しなかった場合（ステップＳ１０３、Ｎｏ）、データ分析部１２０は、改ざんを検知しなかった旨をＩ／Ｏパターン収集部１１０に通知する。これを受けて、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０は、更新前に作成したスナップショットを削除するよう制御部１３０に通知する。これにより、制御部１３０は、更新前に作成したスナップショットを削除する（ステップＳ１０４）。このように、制御部１３０は、バックアップ処理が終了してもデータ分析部１２０が改ざんを検知しなかった場合、更新前に作成したスナップショットを削除する。
【0051】
一方、データ分析部１２０が改ざんを検知した場合（ステップＳ１０３、Ｙｅｓ）、データ分析部１２０は、改ざんを検知した旨を制御部１３０に通知する。これを受けて、制御部１３０は、通報部１４０に対して所定の通報を行うよう指示する。これにより、通報部１４０は、ユーザに対して改ざんを検知した旨を通報する（Ｓ１０５）。
【0052】
このように、ストレージ装置１００は、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０とデータ分析部１２０とを有している。このような構成により、データ分析部１２０は、Ｉ／Ｏパターン収集部１１０が収集したＩ／Ｏパターン情報に基づいて改ざんを検知することができる。つまり、ストレージ装置１００は、クライアントの情報、特にバックアップソフト２１０のログを含むＩ／Ｏパターン情報に基づいて動作の違いを検出することで、バックアップソフト２１０を通さずに行われた改ざんを検知することができる。これにより、データの改ざんを的確に検知することが可能となる。
【0053】
また、本実施形態で説明したストレージ装置１００によると、Ｉ／Ｏパターン情報としてデータサイズ、データ特性（圧縮可能率、重複データ内包率など）を含め、データそのものの違いを検出することで改ざんを検知する。そのため、改ざんされたオリジナルデータをバックアップしたことを検知できる可能性がある。例えば、ランサムウェアと呼ばれるマルウェアの一種では、ファイルを暗号化することでデータへのアクセスを妨害し復号化のためのシークレットキーと引き換えに身代金を要求するといったことが行われるが、暗号化されたデータは、ストレージ装置１００に保存された過去のデータと比べ上記のＩ／Ｏパターン情報に差異がでる。そのため、本実施形態で説明したストレージ装置１００によると、上記のような場合に問題なく改ざんを検知することが出来る。
【0054】
また、本実施形態で説明したストレージ装置１００によると、更新前（バックアップ前）にスナップショットを作成しておく。そして、改ざんを検知した場合、ストレージ装置１００は、バックアップによるＩ／Ｏを制限することなく、改ざんを検知した旨をユーザなどに通知する。例えば、バックアップ対象データが増減されたり、バックアップソフト２１０が更新されたりすると、Ｉ／Ｏパターンが変動することもある。改ざんを検知しつつバックアップを失敗させないことで、上記のような場合に対応することが出来る。
【0055】
また、ストレージによっては、ファイルに対して予め設定した一定の期間、更新を行えないようにする機能であるＷＯＲＭ（Write Once Read Many）機能を提供することがある。本実施形態で説明した方法によると、独自のプロトコルが必要になるＷＯＲＭ機能が不要となるため、バックアップソフト２１０の選定に制限を設けることなく、改ざんを検知することが出来る。
【0056】
なお、ストレージ装置１００は、Ｉ／Ｏパターン情報に基づいて、改ざんの検知の他にパフォーマンスのチューニングのための処理を行うよう構成してもよい。つまり、Ｉ／Ｏパターン情報は、ストレージ装置１００のパフォーマンスを向上させるためにも用いることが出来る。このような構成によると、一定量のバックアップ試験実施（機械学習）を行うだけで、自動で最適なＩ／Ｏパフォーマンスにチューニングすることが出来る。その結果、例えば、新規にシステムを構築する場合や、バックアップソフト２１０、クライアント装置２００のＯＳなどの更新をする場合などにかかる手間を削減することが可能となる。
【0057】
例えば、ファイルの作成数、ファイルへのライト、リードの量、リソースの割り当て比率などに対してあらかじめ閾値およびそれに対応するパラメータの値を設定しておく。そして、例えば、データ分析部１２０は、Ｉ／Ｏパターン情報が示す各実行データの値が閾値を超えた場合に、あらかじめ設定してあるパラメータ値を推奨値として出力する。なお、パラメータの値は、例えば、記憶装置１５０に格納された一定期間分のＩ／Ｏパターン情報などを入力として機械学習させたＡＩなどにより算出された値などであってもよい。つまり、データ分析部１２０が出力するパラメータは、ディープラーニングなど既知の技術を用いて算出されたものであってもよい。
【0058】
また、制御部１３０は、データ分析部１２０によりパラメータの変更が推奨された場合、ストレージ装置１００自身のパラメータをデータ分析部１２０が出力する値に変更したり、クライアント装置２００側のパラメータ値変更の実施、あるいは、提案などを行ったりすることが出来る。例えば、制御部１３０は、クライアント装置２００側のパラメータ値変更の実施、あるいは、提案などを、クライアント装置２００の提供するAPI、Webhook、メールなどを通じて行うよう構成してよい。
【0059】
例えば、ソフトウェアが利用できるメモリ、CPU、ストレージ容量などのリソースには物理的に制限がある。そのため、ソフトウェア内部で目的別にリソースをあらかじめ割り当てるということが一般的に行われる。例えば、図６で示すように、ストレージ装置１００では、ファイルを表現する構造体に利用するメモリ量と、ライトされるデータのバッファとして利用するメモリ量、リードされたデータをキャッシュするためのメモリ量をそれぞれ割り当てることが考えられる。
【0060】
このようなリソースの内部的な割り当ては、一般的なユースケースに最適化された状態をデフォルトとしてソフトウェアに組み込まれることが考えられる。しかしながら、個々のケースにおいては、上記のようなリソース割り当てがネックとなり性能の低下を招くことがある。また、ユーザがこのようなソフトウェア内の仕様を理解し、パラメータ設定によりこれらを変更するということは困難であることが多い。
【0061】
そこで、過去に行われた実際のＩ／Ｏパターンを示すＩ／Ｏパターン情報に基づいて上記割り当てをチューニングする。例えば、データ分析部１２０は、Ｉ／Ｏパターン情報に含まれるファイル構造体のメモリ使用率が閾値（例えば、１００％となった回数の平均が３など）を超えた場合に、予め定められたパラメータ（例えば、ファイル構造体のメモリ割り当てを１０％増し、リードキャッシュのメモリ割り当てを１０％削減するなど）を出力する。例えば、以上のように、データ分析部１２０や制御部１３０は、Ｉ／Ｏパターン情報に基づいて、改ざんの検知の他にパフォーマンスのチューニングのための処理を行うよう構成してもよい。
【0062】
【0063】
図７は、ストレージ装置３００のハードウェア構成例を示している。図７を参照すると、ストレージ装置３００は、一例として、以下のようなハードウェア構成を有している。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３（記憶装置）
・ＲＡＭ３０３にロードされるプログラム群３０４
・プログラム群３０４を格納する記憶装置３０５
・ストレージ装置外部の記録媒体３１０の読み書きを行うドライブ装置３０６
・ストレージ装置外部の通信ネットワーク３１１と接続する通信インタフェース３０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース３０８
・各構成要素を接続するバス３０９
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１（演算装置）
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２（記憶装置）
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３（記憶装置）
・ＲＡＭ３０３にロードされるプログラム群３０４
・プログラム群３０４を格納する記憶装置３０５
・ストレージ装置外部の記録媒体３１０の読み書きを行うドライブ装置３０６
・ストレージ装置外部の通信ネットワーク３１１と接続する通信インタフェース３０７
・データの入出力を行う入出力インタフェース３０８
・各構成要素を接続するバス３０９
【0064】
また、ストレージ装置３００は、プログラム群３０４をＣＰＵ３０１が取得して当該ＣＰＵ３０１が実行することで、図８に示す収集部３２１、検知部３２２としての機能を実現することが出来る。なお、プログラム群３０４は、例えば、予め記憶装置３０５やＲＯＭ３０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ３０１がＲＡＭ３０３などにロードして実行する。また、プログラム群３０４は、通信ネットワーク３１１を介してＣＰＵ３０１に供給されてもよいし、予め記録媒体３１０に格納されており、ドライブ装置３０６が該プログラムを読み出してＣＰＵ３０１に供給してもよい。
【0065】
なお、図７は、ストレージ装置３００のハードウェア構成例を示している。ストレージ装置３００のハードウェア構成は上述した場合に限定されない。例えば、ストレージ装置３００は、ドライブ装置３０６を有さないなど、上述した構成の一部から構成されてもよい。
【0066】
収集部３２１は、バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集する。
【0067】
検知部３２２は、収集部３２１が収集したＩ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する。
【0068】
このように、ストレージ装置３００は、収集部３２１と検知部３２２とを有している。このような構成によると、検知部３２２は、収集部３２１が収集したＩ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知することが出来る。その結果、改ざんを的確に検知することが可能となる。
【0069】
なお、上述したストレージ装置３００は、当該ストレージ装置３００などの情報処理装置に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、ストレージ装置３００などの情報処理装置に、バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、収集したＩ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する処理を実現させるためのプログラムである。
【0070】
また、上述したストレージ装置３００などの情報処理装置により実現される改ざん検知方法は、ストレージ装置３００などの情報処理装置が、バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、収集したＩ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する、という方法である。
【0071】
上述した構成を有する、プログラム（または記録媒体）、または、改ざん検知方法、の発明であっても、上述したストレージ装置３００と同様の作用・効果を有するために、上述した本発明の目的を達成することが出来る。
【0072】
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明におけるストレージ装置などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明におけるストレージ装置などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
【0073】
（付記１）
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集する収集部と、
前記収集部が収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する検知部と、
を有する
ストレージ装置。
（付記２）
前記収集部は、ストレージ装置内で前記Ｉ／Ｏパターン情報を収集するとともに、前記バックアップ対象データを送信するクライアント装置から当該クライアント装置内で取得された前記Ｉ／Ｏパターン情報を取得する
付記１に記載のストレージ装置。
（付記３）
前記Ｉ／Ｏパターン情報には、バックアップソフトのログが含まれている
付記１または付記２に記載のストレージ装置。
（付記４）
前記検知部は、前記Ｉ／Ｏパターン情報に含まれる各情報に対して予め付与された特性情報に基づいて、改ざんを検知する
付記１から付記３までのいずれか１項に記載のストレージ装置。
（付記５）
前記検知部は、過去に収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に含まれる情報を用いた機械学習の結果を用いて改ざんを検知する
付記１から付記４までのうちのいずれか１項にストレージ装置。
（付記６）
前記検知部は、過去に収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に含まれる情報を成分とする主成分分析を用いて改ざんを検知する
付記１から付記５までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
（付記７）
前記検知部は、過去に収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に含まれる情報を特徴量として予め機械学習により分類しておいた結果を用いて改ざんを検知する
付記１から付記６までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
（付記８）
バックアップによる更新前にファイルシステムのスナップショットを作成する制御部を有し、
前記検知部が改ざんを検知した際でもバックアップを失敗させない
付記１から付記７までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
（付記９）
前記検知部は、前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいて、所定のパラメータ値を出力する
付記１から付記８までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
（付記１０）
情報処理装置が、
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、
収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する
改ざん検知方法。
（付記１１）
情報処理装置に、
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、
収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する
処理を実現させるためのプログラム。
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集する収集部と、
前記収集部が収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する検知部と、
を有する
ストレージ装置。
（付記２）
前記収集部は、ストレージ装置内で前記Ｉ／Ｏパターン情報を収集するとともに、前記バックアップ対象データを送信するクライアント装置から当該クライアント装置内で取得された前記Ｉ／Ｏパターン情報を取得する
付記１に記載のストレージ装置。
（付記３）
前記Ｉ／Ｏパターン情報には、バックアップソフトのログが含まれている
付記１または付記２に記載のストレージ装置。
（付記４）
前記検知部は、前記Ｉ／Ｏパターン情報に含まれる各情報に対して予め付与された特性情報に基づいて、改ざんを検知する
付記１から付記３までのいずれか１項に記載のストレージ装置。
（付記５）
前記検知部は、過去に収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に含まれる情報を用いた機械学習の結果を用いて改ざんを検知する
付記１から付記４までのうちのいずれか１項にストレージ装置。
（付記６）
前記検知部は、過去に収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に含まれる情報を成分とする主成分分析を用いて改ざんを検知する
付記１から付記５までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
（付記７）
前記検知部は、過去に収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に含まれる情報を特徴量として予め機械学習により分類しておいた結果を用いて改ざんを検知する
付記１から付記６までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
（付記８）
バックアップによる更新前にファイルシステムのスナップショットを作成する制御部を有し、
前記検知部が改ざんを検知した際でもバックアップを失敗させない
付記１から付記７までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
（付記９）
前記検知部は、前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいて、所定のパラメータ値を出力する
付記１から付記８までのうちのいずれか１項に記載のストレージ装置。
（付記１０）
情報処理装置が、
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、
収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する
改ざん検知方法。
（付記１１）
情報処理装置に、
バックアップ処理を行う際の動作に応じた情報であるＩ／Ｏパターン情報を収集し、
収集した前記Ｉ／Ｏパターン情報に基づいてバックアップ対象データに対する改ざんを検知する
処理を実現させるためのプログラム。
【0074】
なお、上記各実施形態及び付記において記載したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていたりする。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。
【0075】
以上、上記各実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることが出来る。
【符号の説明】
【0076】
１００ ストレージ装置
１１０ Ｉ／Ｏパターン収集部
１２０ データ分析部
１３０ 制御部
１４０ 通報部
１５０ 記憶装置
２００ クライアント装置
２１０ バックアップソフト
２２０ 収集部
３００ ストレージ装置
３０１ ＣＰＵ
３０２ ＲＯＭ
３０３ ＲＡＭ
３０４ プログラム群
３０５ 記憶装置
３０６ ドライブ装置
３０７ 通信インタフェース
３０８ 入出力インタフェース
３０９ バス
３１０ 記録媒体
３１１ 通信ネットワーク
３２１ 収集部
３２２ 検知部
１１０ Ｉ／Ｏパターン収集部
１２０ データ分析部
１３０ 制御部
１４０ 通報部
１５０ 記憶装置
２００ クライアント装置
２１０ バックアップソフト
２２０ 収集部
３００ ストレージ装置
３０１ ＣＰＵ
３０２ ＲＯＭ
３０３ ＲＡＭ
３０４ プログラム群
３０５ 記憶装置
３０６ ドライブ装置
３０７ 通信インタフェース
３０８ 入出力インタフェース
３０９ バス
３１０ 記録媒体
３１１ 通信ネットワーク
３２１ 収集部
３２２ 検知部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】