知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-12-27
(45)【発行日】2025-01-14
(54)【発明の名称】検知システム、検知方法、および検知プログラム
(51)【国際特許分類】
G06F 21/55 20130101AFI20250106BHJP
【ＦＩ】
G06F21/55 380
【請求項の数】
6
(21)【出願番号】P 2022026842
(22)【出願日】2022-02-24
(65)【公開番号】P2023123024
(43)【公開日】2023-09-05
【審査請求日】2024-02-27
(73)【特許権者】
【識別番号】000003078
【氏名又は名称】株式会社東芝
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】石原 大移紀
(72)【発明者】
【氏名】中西 福友
(72)【発明者】
【氏名】青木 慧
(72)【発明者】
【氏名】春木 洋美
【審査官】青木 重徳
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１１－１５５３２３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００１－０７８００８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－１７５４３４（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１２／００６６７６４（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２００３－３４８３１８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－１３５０７３（ＪＰ，Ａ）
【文献】SANCHEZ et al.，Detection of replay attacks in cyber-physical systems using a frequency-based signature，Journal of the Franklin Institute，2019年02月12日，Volume 356, Issue 5，pp. 2798-2824，[online], [retrieved on 2020.03.31], Retrieved from the Internet: <URL: https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2019.01.005>
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｆ ２１／５５
ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）
ＩＥＥＥ Ｘｐｌｏｒｅ
ＴＨＥ ＡＣＭ ＤＩＧＩＴＡＬ ＬＩＢＲＡＲＹ
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
第１情報処理装置と、前記第１情報処理装置に通信可能に接続された第２情報処理装置と、を備えた検知システムであって、前記第１情報処理装置は、
センサによる対象の観測値を取得する取得部と、
経時変化し且つ前記センサの分解能未満の第１ノイズ値を出力する第１ノイズ出力部と、
前記第１ノイズ値と前記観測値とを統合した統合値を出力する統合部と、
前記統合値を前記第２情報処理装置に送信する送信部と、
を備え、
前記第２情報処理装置は、
前記第１情報処理装置から受信した前記統合値を前記観測値と前記第１ノイズ値とに分離する分離部と、
前記第１ノイズ値である第２ノイズ値を出力する第２ノイズ出力部と、
前記第１ノイズ値と前記第２ノイズ値との空間距離に基づいて、前記統合値がリプレイアタックであるか否かを検知する検知部と、
を備え、
前記第１ノイズ出力部は、
非線形に経時変化し且つ特定の値の範囲内で非周期に変動する第１ノイズ出力値を出力する第１ノイズモデル部と、
前記第１ノイズ出力値を前記センサの分解能未満に縮小した前記第１ノイズ値を出力する第１スケーリング部と、
を有し、
前記第２ノイズ出力部は、
前記第１ノイズ出力値である第２ノイズ出力値を出力する第２ノイズモデル部と、
前記第２ノイズ出力値を前記第１ノイズ値の縮小率に縮小した前記第２ノイズ値を出力する第２スケーリング部と、
を有する、
検知システム。
【請求項2】
前記検知部は、前記空間距離が閾値より大きい場合、前記統合値をリプレイアタックとして検知する、
請求項１に記載の検知システム。
【請求項3】
前記第１情報処理装置は、互いに異なる前記第１ノイズ値を出力する複数の前記第１ノイズ出力部と、
複数の前記第１ノイズ出力部の内の１つを予め定められた選択規則に沿って選択し、選択した前記第１ノイズ出力部から出力された前記第１ノイズ値を前記統合部へ出力する第１選択部と、
を有する第１出力部を備え、
前記第２情報処理装置は、
複数の前記第１ノイズ出力部である複数の前記第２ノイズ出力部と、
前記選択規則に基づいて、前記第１選択部によって選択された前記第１ノイズ出力部を、複数の前記第２ノイズ出力部の内の選択した前記第２ノイズ出力部として選択し、選択した前記第２ノイズ出力部から出力された前記第２ノイズ値を前記検知部へ出力する第２選択部と、
を有する第２出力部を備える、
請求項１または請求項２に記載の検知システム。
【請求項4】
前記第１情報処理装置は、前記第１ノイズ出力部から出力された前記第１ノイズ値に乱数を付加し、前記統合部へ出力する乱数生成部、
を更に備え、
前記第２情報処理装置の前記検知部は、
乱数を付加された前記第１ノイズ値と前記第２ノイズ値との空間距離が、前記乱数に応じた閾値より大きい場合、前記統合値をリプレイアタックとして検知する、
請求項１～請求項３の何れか１項に記載の検知システム。
【請求項5】
第１情報処理装置と、前記第１情報処理装置に通信可能に接続された第２情報処理装置と、を備えた検知システムで実行される検知プログラムであって、センサによる対象の観測値を取得する取得ステップと、
経時変化し且つ前記センサの分解能未満の第１ノイズ値を出力する第１ノイズ出力ステップと、
前記第１ノイズ値と前記観測値とを統合した統合値を出力する統合ステップと、
前記統合値を前記第２情報処理装置に送信する送信ステップと、
前記第１情報処理装置から受信した前記統合値を前記観測値と前記第１ノイズ値とに分離する分離ステップと、
前記第１ノイズ値である第２ノイズ値を出力する第２ノイズ出力ステップと、
前記第１ノイズ値と前記第２ノイズ値との空間距離に基づいて、前記統合値がリプレイアタックであるか否かを検知する検知ステップと、
を含み、
前記第１ノイズ出力ステップは、
非線形に経時変化し且つ特定の値の範囲内で非周期に変動する第１ノイズ出力値を出力する第１ノイズモデルステップと、
前記第１ノイズ出力値を前記センサの分解能未満に縮小した前記第１ノイズ値を出力する第１スケーリングステップと、
を含み、
前記第２ノイズ出力ステップは、
前記第１ノイズ出力値である第２ノイズ出力値を出力する第２ノイズモデルステップと、
前記第２ノイズ出力値を前記第１ノイズ値の縮小率に縮小した前記第２ノイズ値を出力する第２スケーリングステップと、
を含む、
検知プログラム。
【請求項6】
第１情報処理装置と、前記第１情報処理装置に通信可能に接続された第２情報処理装置と、を備えた検知システムで実行される検知方法であって、センサによる対象の観測値を取得する取得ステップと、
経時変化し且つ前記センサの分解能未満の第１ノイズ値を出力する第１ノイズ出力ステップと、
前記第１ノイズ値と前記観測値とを統合した統合値を出力する統合ステップと、
前記統合値を前記第２情報処理装置に送信する送信ステップと、
前記第１情報処理装置から受信した前記統合値を前記観測値と前記第１ノイズ値とに分離する分離ステップと、
前記第１ノイズ値である第２ノイズ値を出力する第２ノイズ出力ステップと、
前記第１ノイズ値と前記第２ノイズ値との空間距離に基づいて、前記統合値がリプレイアタックであるか否かを検知する検知ステップと、
を含み、
前記第１ノイズ出力ステップは、
非線形に経時変化し且つ特定の値の範囲内で非周期に変動する第１ノイズ出力値を出力する第１ノイズモデルステップと、
前記第１ノイズ出力値を前記センサの分解能未満に縮小した前記第１ノイズ値を出力する第１スケーリングステップと、
を含み、
前記第２ノイズ出力ステップは、
前記第１ノイズ出力値である第２ノイズ出力値を出力する第２ノイズモデルステップと、
前記第２ノイズ出力値を前記第１ノイズ値の縮小率に縮小した前記第２ノイズ値を出力する第２スケーリングステップと、
を含む、
検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、検知システム、検知方法、および検知プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
ネットワークに接続された情報処理装置に対する脅威として、リプレイアタックが知られている。
【0003】
情報処理装置に対する脅威を検知する技術として、例えば、通信レイヤに対してＤＰＣ（Ｄｉｒｔｙ Ｐａｐｅｒ Ｃｏｄｉｎｇ）により鍵を付加する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特表２００８－５２７９２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、従来技術では、適用対象が特定の無線通信プロトコルに限定され、有線通信や特定のシステム独自の通信プロトコルを用いた通信に対するリプレイアタックを検知することは困難であった。すなわち、従来技術では、通信プロトコルに拘わらずリプレイアタックを検知することは困難であった。
【0006】
本発明が解決しようとする課題は、通信プロトコルに拘わらずリプレイアタックを検知することができる、検知システム、検知方法、および検知プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0007】
実施形態の検知システムは、第１情報処理装置と、前記第１情報処理装置に通信可能に接続された第２情報処理装置と、を備える。前記第１情報処理装置は、センサによる対象の観測値を取得する取得部と、経時変化し且つ前記センサの分解能未満の第１ノイズ値を出力する第１ノイズ出力部と、前記第１ノイズ値と前記観測値とを統合した統合値を出力する統合部と、前記統合値を前記第２情報処理装置に送信する送信部と、を備える。前記第２情報処理装置は、前記第１情報処理装置から受信した前記統合値を前記観測値と前記第１ノイズ値とに分離する分離部と、前記第１ノイズ値である第２ノイズ値を出力する第２ノイズ出力部と、前記第１ノイズ値と前記第２ノイズ値との空間距離に基づいて、前記統合値がリプレイアタックであるか否かを検知する検知部と、を備える。前記第１ノイズ出力部は、非線形に経時変化し且つ特定の値の範囲内で非周期に変動する第１ノイズ出力値を出力する第１ノイズモデル部と、前記第１ノイズ出力値を前記センサの分解能未満に縮小した前記第１ノイズ値を出力する第１スケーリング部と、を有し、前記第２ノイズ出力部は、前記第１ノイズ出力値である第２ノイズ出力値を出力する第２ノイズモデル部と、前記第２ノイズ出力値を前記第１ノイズ値の縮小率に縮小した前記第２ノイズ値を出力する第２スケーリング部と、を有する。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】検知システムの模式図。
【図2】検知システムの機能的構成を示す図。
【図3】情報処理の流れを示すフローチャート。
【図4】情報処理の流れを示すフローチャート。
【図5】検知システムの機能的構成の図。
【図6】情報処理の流れを示すフローチャート。
【図7】情報処理の流れを示すフローチャート。
【図8】検知システムの機能的構成を示す図。
【図9】情報処理の流れを示すフローチャート。
【図10】情報処理の流れを示すフローチャート。
【図11】検知システムの機能的構成を示す図。
【図12】情報処理の流れを示すフローチャート。
【図13】情報処理の流れを示すフローチャート。
【図14】ハードウェア構成図。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下に添付図面を参照して、本実施形態の検知システム、検知方法、および検知プログラムを詳細に説明する。
【0010】
なお、以下の各実施形態における説明において、同一の符号が付されている部分は実質的に同一の機能を有しており、重複部分については適宜説明を省略する。
【0011】
（第１の実施形態）
図１は、本実施形態の検知システム１の一例の模式図である。
図１は、本実施形態の検知システム１の一例の模式図である。
【0012】
検知システム１は、検知システム１へのリプレイアタックを検知するシステムである。
【0013】
検知システム１は、制御装置１０と、監視装置２０と、を備える。制御装置１０と監視装置２０とは、ネットワーク等を介して通信可能に接続されている。
【0014】
制御装置１０は、第１情報処理装置の一例である。監視装置２０は、第２情報処理装置の一例である。
【0015】
第１情報処理装置と第２情報処理装置とは、ネットワーク等を介して通信可能に接続された情報処理装置である。第１情報処理装置は、各種のデータや信号の送信元の情報処理装置の一例である。第２情報処理装置は、第１情報処理装置から各種のデータや信号を受信する情報処理装置の一例である。なお、第１情報処理装置と第２情報処理装置との通信に用いられる通信プロトコルは、任意の通信プロトコルであればよく限定されない。
【0016】
本実施形態では、第１情報処理装置が制御装置１０であり、第２情報処理装置が監視装置２０である形態を一例として説明する。制御装置１０は、センサ３０による観測値に基づいてセンサ３０の搭載された部材などの制御を実行する情報処理装置である。監視装置２０は、制御装置１０を監視する情報処理装置である。
【0017】
センサ３０は、対象を観測する観測装置である。
【0018】
対象とは、センサ３０による観測対象である。対象は、例えば、センサ３０の設置された環境である。センサ３０の設置された環境は、例えば、センサ３０の設置された部材の内界環境、センサ３０の設置された部材の外界環境、などである。センサ３０の設置された部材は、例えば、車両、および製造機械などの駆動装置、建物等の建造物、などである。
【0019】
センサ３０は、対象を観測し、対象の観測結果である観測値を制御装置１０へ出力する。例えば、センサ３０は、センサ３０の設置された環境の温度、湿度、気圧、等を検知する。また、例えば、センサ３０は、センサ３０の設置された部材の駆動に関する情報を検知する。駆動に関する情報は、例えば、速度、加速度、等である。また、例えば、センサ３０は、駆動装置等の対象から出力された各種の信号を受信することで該信号を検知する。そして、センサ３０は、これらの検知結果を、対象の観測結果である観測値として制御装置１０へ出力する。
【0020】
図２は、本実施形態の検知システム１の機能的構成の一例を示す図である。
【0021】
制御装置１０は、取得部１０Ａと、第１ノイズ出力部１０Ｂと、統合部１０Ｃと、送信部１０Ｄと、を備える。
【0022】
取得部１０Ａ、第１ノイズ出力部１０Ｂ、統合部１０Ｃ、および送信部１０Ｄは、例えば、１または複数のプロセッサにより実現される。例えば上記各部は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサにプログラムを実行させること、すなわちソフトウェアにより実現してもよい。上記各部は、専用のＩＣなどのプロセッサ、すなわちハードウェアにより実現してもよい。上記各部は、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。複数のプロセッサを用いる場合、各プロセッサは、各部のうち１つを実現してもよいし、各部のうち２以上を実現してもよい。
【0023】
取得部１０Ａは、センサ３０による対象の観測値を取得する。センサ３０と制御装置１０とはデータまたは信号を授受可能に接続されている。取得部１０Ａは、センサ３０から取得した観測値を統合部１０Ｃへ出力する。
【0024】
第１ノイズ出力部１０Ｂは、第１ノイズ値を出力する。
【0025】
第１ノイズ値は、経時変化し且つセンサ３０の分解能未満の値のノイズである。また、第１ノイズ値は、経時変化し且つセンサ３０の分解能未満であって、更に、予め定められた固定小数点以下の値であってもよい。固定小数点によって表される小数点が置かれる桁は、該小数点によって表される第１ノイズ値が、センサ３０の分解能未満となる桁であればよい。
【0026】
なお、制御装置１０に複数のセンサ３０が接続され、取得部１０Ａが複数のセンサ３０の各々から観測値を取得する場合がある。この場合、第１ノイズ値は、制御装置１０に接続された複数のセンサ３０の内、最も分解能の高いセンサ３０の分解能未満の値であればよい。すなわち、本実施形態では、センサ３０の分解能とは、制御装置１０に接続された１または複数のセンサ３０の内、最も分解能の高いセンサ３０の分解能を表すものとする。
【0027】
第１ノイズ出力部１０Ｂは、上記条件を満たす第１ノイズ値を順次生成し、統合部１０Ｃへ出力する。
【0028】
第１ノイズ出力部１０Ｂは、上記条件を満たす第１ノイズ値を順次生成し出力するアルゴリズムを実行する、プログラムまたは回路によって構成される。
【0029】
第１ノイズ値を順次生成し出力するアルゴリズムを実行するプログラムは、予め作成され、第１ノイズ出力部１０Ｂとして予め制御装置１０に搭載されていればよい。
【0030】
第１ノイズ値を順次生成する回路には、例えば、ＰＵＦ（Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｕｎｃｌｏｎａｂｌｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）が挙げられる。ＰＵＦとしては、例えば、Ａｒｂｉｔｅｒ ＰＵＦが挙げられる。Ａｒｂｉｔｅｒ ＰＵＦの出力は２進数である。このため、第１ノイズ出力部１０ＢとしてＡｒｂｉｔｅｒ ＰＵＦを用いる場合には、第１ノイズ出力部１０ＢＪは、Ａｒｂｉｔｅｒ ＰＵＦの出力を１０進数に変換し、第１ノイズ値として統合部１０Ｃへ出力してもよい。また、この２進数から１０進数への変換処理は、統合部１０Ｃで行ってもよい。
【0031】
なお、第１ノイズ出力部１０Ｂは、上記条件を満たし、且つ、正の値の第１ノイズ値を出力する。このため、ノイズを順次生成し出力するアルゴリズムを実行するプログラムまたは回路が、負の値の第１ノイズ値を生成した場合、第１ノイズ出力部１０Ｂは、生成した負の値の第１ノイズ値の絶対値を出力することで、正の値の第１ノイズ値を出力すればよい。詳細には、ノイズを順次生成するアルゴリズムが状態方程式と出力方程式とで構成されている場合を想定する。この場合に、第１ノイズ出力部１０Ｂは、出力方程式に対して絶対値をとることで正の第１ノイズ値を出力すればよい。また、例えば、ノイズを順次生成するアルゴリズムが、線形回帰モデルなどの１つの方程式で構成されている場合を想定する。この場合、第１ノイズ出力部１０Ｂは、該方程式の出力値の絶対値をとることで、正の第１ノイズ値を出力すればよい。
【0032】
統合部１０Ｃは、取得部１０Ａから入力された観測値と、第１ノイズ出力部１０Ｂから入力された第１ノイズ値と、を統合した統合値を送信部１０Ｄへ出力する。
【0033】
例えば、統合部１０Ｃは、取得部１０Ａから入力された観測値と第１ノイズ出力部１０Ｂから入力された第１ノイズ値とを加算することで、これらの値を統合し、加算結果である統合値を送信部１０Ｄへ出力する。
【0034】
具体的には、あるタイミングにおいて、取得部１０Ａから統合部１０Ｃへ観測値”２５．４３”が出力され、第１ノイズ出力部１０Ｂから統合部１０Ｃへ第１ノイズ値”０．００５４２”が出力された場面を想定する。この場合、統合部１０Ｃは、これらの値の加算値である”２５．４３５４２”を、統合値として送信部１０Ｄへ出力する。
【0035】
送信部１０Ｄは、統合部１０Ｃから入力された統合値を、ネットワーク等を介して監視装置２０へ送信する。このため、制御装置１０は、観測値に第１ノイズ値を付加した統合値を、監視装置２０へ順次送信することとなる。
【0036】
次に、監視装置２０について説明する。
【0037】
監視装置２０は、分離部２０Ａと、第２ノイズ出力部２０Ｂと、検知部２０Ｃと、監視部２０Ｄと、を備える。
【0038】
分離部２０Ａは、制御装置１０から受信した統合値を、観測値と第１ノイズ値とに分離する。
【0039】
例えば、分離部２０Ａは、センサ３０の分解能を用いた床関数により、統合値を観測値と第１ノイズ値とに分離する。具体的には、分離部２０Ａは、下記式（１）および式（２）を用いて、統合値を観測値と第１ノイズ値とに分離する。
【0040】
【数1】
【0041】
式（１）および式（２）中、ｔは、ステップ数、すなわち経過時間を表す。ｙｓ（ｔ）は、ステップｔにおいて出力される観測値を表す。式（１）中、γｇは、センサ３０の分解能を表す。式（１）および式（２）中、ｗ（ｔ）は、ステップｔにおいて出力される統合値を表す。式（１）の右辺は、実数”γｇ
－１・ｗ（ｔ）”の床関数を表す。式（２）中、ｙｎ１（ｔ）は、ステップｔにおいて出力される第１ノイズ値を表す。
【0042】
分離部２０Ａは、センサ３０の分解能である上記γｇを予め記憶し、統合値の分離に用いればよい。分離部２０Ａは、統合値を分離した第１ノイズ値を検知部２０Ｃへ出力し、観測値を監視部２０Ｄへ出力する。
【0043】
第２ノイズ出力部２０Ｂは、第１ノイズ値である第２ノイズ値を検知部２０Ｃへ出力する。
【0044】
第２ノイズ値は、第１ノイズ値と同じ値である。詳細には、第２ノイズ値は、第１ノイズ値と同様に、経時変化し且つセンサ３０の分解能未満の値のノイズである。
【0045】
第２ノイズ出力部２０Ｂは、制御装置１０から分離部２０Ａに入力された統合値に含まれる第１ノイズ値と同じ値の第２ノイズ値を検知部２０Ｃへ出力するように、予め調整されている。
【0046】
第２ノイズ出力部２０Ｂは、上記条件を満たす第２ノイズ値を順次生成し、検知部２０Ｃへ出力する。
【0047】
第２ノイズ出力部２０Ｂは、例えば、第１ノイズ出力部１０Ｂと同じプログラムまたは回路から構成される。なお、第１ノイズ出力部１０Ｂとして、第１ノイズ値を生成する回路であるＡｒｂｉｔｅｒ ＰＵＦを用いる場合には、第２ノイズ出力部２０Ｂには、該Ａｒｂｉｔｅｒ ＰＵＦの数理モデルを適用すればよい。ＰＵＦは、ＩＣチップ固有のＩＤ（ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を有するため、制御装置１０と監視装置２０とで同一のＰＵＦを適用することが困難なためである。このため、機械学習等を用いた公知の方法により、第１ノイズ出力部１０Ｂとして搭載されたＡｒｂｉｔｅｒ ＰＵＦの数理モデルを予め生成し、第２ノイズ出力部２０Ｂとして監視装置２０に予め搭載すればよい。
【0048】
検知部２０Ｃは、分離部２０Ａから入力された第１ノイズ値と、第２ノイズ出力部２０Ｂから入力された第２ノイズ値と、の空間距離に基づいて、制御装置１０から受信した統合値がリプレイアタックであるか否かを検知する。
【0049】
詳細には、検知部２０Ｃは、第１ノイズ値と第２ノイズ値との空間距離が閾値より大きい場合、統合値をリプレイアタックとして検知する。
【0050】
具体的には、例えば、検知部２０Ｃは、式（３）および式（４）を用いて、リプレイアタックを検知する。
【0051】
【数2】
【0052】
式（３）および式（４）中、ｔは、ステップ数、すなわち経過時間を表す。ｙｎ１（ｔ）は、ステップｔにおいて出力される第１ノイズ値を表す。ｙｎ２（ｔ）は、ステップｔにおいて出力される第２ノイズ値を表す。
【0053】
上述したように、第２ノイズ出力部２０Ｂは、制御装置１０から分離部２０Ａに入力された統合値に含まれる第１ノイズ値と同じ値の第２ノイズ値を出力するように、予め調整されている。このため、検知システム１がリプレイアタックを受けていない場合には、分離部２０Ａから検知部２０Ｃへ入力される第１ノイズ値と、第２ノイズ出力部２０Ｂから検知部２０Ｃへ入力される第２ノイズ値と、は同じ値となる。
【0054】
そこで、本実施形態では、リプレイアタックの有無の判断に用いる閾値として、”０”を用いる。そして、検知部２０Ｃは、上記式（３）によって表される、分離部２０Ａから入力された第１ノイズ値と第２ノイズ出力部２０Ｂから入力された第２ノイズ値との空間距離である差分の絶対値が、閾値である“０”より大きいか否かを判断する（式（４）参照）。検知部２０Ｃは、該空間距離である差分の絶対値が閾値“０”より大きい場合、制御装置１０から受信した統合値がリプレイアタックであると検知する。一方、検知部２０Ｃは、該空間距離である差分の絶対値が閾値“０”以下である場合、制御装置１０から受信した統合値がリプレイアタックではないと検知する。そして、検知部２０Ｃは、検知結果を監視部２０Ｄへ出力する。
【0055】
なお、上述したように、第１ノイズ出力部１０Ｂは、経時変化し且つセンサ３０の分解能未満の値の第１ノイズ値を出力する。また、第２ノイズ出力部２０Ｂは、第１ノイズ値を第２ノイズ値として出力する。これらの第１ノイズ値および第２ノイズ値は、上述したように、経時変化し且つセンサ３０の分解能未満の値のノイズである。
【0056】
本実施形態では、更に、これらの第１ノイズ値および第２ノイズ値は、時間経過に応じて発散する値であることが好ましい。すなわち、本実施形態では、第１ノイズ出力部１０Ｂおよび第２ノイズ出力部２０Ｂは、極限で有限値に近づかず、無限大または振動した値となる発散性を有する第１ノイズ値および第２ノイズ値をそれぞれ出力することが好ましい。
【0057】
例えば、第１ノイズ値および第２ノイズ値が、時間経過に応じて収束する値である場合を想定する。すなわち、第１ノイズ出力部１０Ｂおよび第２ノイズ出力部２０Ｂが、収束性を有する第１ノイズ値および第２ノイズ値をそれぞれ出力する場合を想定する。この場合、検知部２０Ｃは、上記式（３）および式（４）を用いたリプレイアタックの検知が困難となる場合がある。例えば、第１ノイズ出力部１０Ｂおよび第２ノイズ出力部２０Ｂの各々から出力される第１ノイズ値および第２ノイズ値が収束した後の一定期間に記録された統合値を用いた、リプレイアタックがなされた場面を想定する。この場合、該リプレイアタックに含まれる第１ノイズ値と、第２ノイズ出力部２０Ｂから出力された第２ノイズ値と、の値が一致する場合があるためである。
【0058】
一方、第１ノイズ値および第２ノイズ値が、発散性を有する値である場合を想定する。すなわち、第１ノイズ出力部１０Ｂおよび第２ノイズ出力部２０Ｂが、発散性を有する第１ノイズ値および第２ノイズ値をそれぞれ出力する場合を想定する。この場合、何れの一定期間に記録された統合値を用いたリプレイアタックがなされた場合であっても、リプレイアタックに含まれる第１ノイズ値と、第２ノイズ出力部２０Ｂから出力された第２ノイズ値と、の値は不一致となる。このため、第１ノイズ出力部１０Ｂおよび第２ノイズ出力部２０Ｂの各々から出力される第１ノイズ値および第２ノイズ値は、発散性を有する値であることが好ましい。該第１ノイズ値および該第２ノイズ値が発散性を有する値である場合、検知部２０Ｃは、上記式（３）および式（４）を用いてリプレイアタックを高精度に検知することができる。
【0059】
監視部２０Ｄは、分離部２０Ａから入力された観測値と、検知部２０Ｃから入力された検知結果と、を用いて、監視処理を実行する。
【0060】
例えば、監視部２０Ｄは、検知部２０Ｃから入力された検知結果がリプレイアタックの検知を表す場合、リプレイアタックに対する予め定めた攻撃対応処理などを実行する。攻撃対応処理は、予め定めればよい。例えば、監視部２０Ｄは、ネットワークからの遮断、感染経路の特定、復旧、復元、などの公知の攻撃対応処理を実行すればよい。
【0061】
一方、監視部２０Ｄは、検知部２０Ｃから入力された検知結果がリプレイアタックの非検知を表す場合、分離部２０Ａから入力された観測値を用いて、予め定めた監視処理等を実行すればよい。
【0062】
次に、制御装置１０で実行される情報処理の流れの一例を説明する。
【0063】
図３は、制御装置１０で実行される情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【0064】
第１ノイズ出力部１０Ｂが第１ノイズ値を統合部１０Ｃへ出力する（ステップＳ１００）。取得部１０Ａは、センサ３０から観測値を取得し、統合部１０Ｃへ出力する（ステップＳ１０２）。
【0065】
統合部１０Ｃは、取得部１０Ａから入力された観測値と、第１ノイズ出力部１０Ｂから入力された第１ノイズ値と、を統合した統合値を送信部１０Ｄへ出力する（ステップＳ１０４）。送信部１０Ｄは、統合部１０Ｃから入力された統合値を監視装置２０へ送信する（ステップＳ１０６）。そして、本ルーチンを終了する。
【0066】
次に、監視装置２０で実行される情報処理の流れの一例を説明する。
【0067】
図４は、監視装置２０で実行される情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【0068】
分離部２０Ａは、制御装置１０から統合値を受信する（ステップＳ２００）。分離部２０Ａは、ステップＳ２００で受信した統合値を観測値と第１ノイズ値とに分離する（ステップＳ２０２）。
【0069】
第２ノイズ出力部２０Ｂは、第２ノイズ値を検知部２０Ｃへ出力する（ステップＳ２０４）。上述したように、第２ノイズ出力部２０Ｂは、ステップＳ２００で受信した統合値に含まれる第１ノイズ値と同じ値の第２ノイズ値を検知部２０Ｃへ出力するように、予め調整されている。
【0070】
検知部２０Ｃは、ステップＳ２０２で分離された第１ノイズ値と、ステップＳ２０４によって第２ノイズ出力部２０Ｂから入力された第２ノイズ値と、の空間距離の絶対値が、閾値である“０”より大きいか否かを判断する（ステップＳ２０６）。
【0071】
ステップＳ２０６で肯定判断すると（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、検知部２０Ｃは、リプレイアタックの検知を表す検知結果を監視部２０Ｄへ出力する（ステップＳ２０８）。リプレイアタックの検知を表す検知結果を入力された監視部２０Ｄは、リプレイアタックに対する予め定めた攻撃対応処理などを実行する（ステップＳ２１０）。そして、本ルーチンを終了する。
【0072】
一方、ステップＳ２０６で否定判断すると（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、ステップＳ２１２へ進む。ステップＳ２１２では、検知部２０Ｃは、リプレイアタックの非検知を表す検知結果を監視部２０Ｄへ出力する（ステップＳ２１２）。リプレイアタックの非検知を表す検知結果を入力された監視部２０Ｄは、ステップＳ２０２で分離された観測値を用いて、予め定めた監視処理等を実行する（ステップＳ２１４）。そして、本ルーチンを終了する。
【0073】
以上説明したように、本実施形態の検知システム１は、制御装置１０と、制御装置１０に通信可能に接続された監視装置２０と、を備える。制御装置１０は、取得部１０Ａと、第１ノイズ出力部１０Ｂと、統合部１０Ｃと、送信部１０Ｄと、を備える。取得部１０Ａは、センサ３０による対象の観測値を取得する。第１ノイズ出力部１０Ｂは、経時変化し且つセンサ３０の分解能未満の第１ノイズ値を出力する。統合部１０Ｃは、第１ノイズ値と観測値とを統合した統合値を出力する。送信部１０Ｄは、統合値を監視装置２０に送信する。監視装置２０は、分離部２０Ａと、第２ノイズ出力部２０Ｂと、検知部２０Ｃと、を備える。分離部２０Ａは、制御装置１０から受信した統合値を観測値と第１ノイズ値とに分離する。第２ノイズ出力部２０Ｂは、第１ノイズ値である第２ノイズ値を出力する。検知部２０Ｃは、第１ノイズ値と第２ノイズ値との空間距離に基づいて、統合値がリプレイアタックであるか否かを検知する。
【0074】
このように、本実施形態の検知システム１では、制御装置１０は、第１ノイズ値と観測値とを統合した統合値を監視装置２０へ送信する。監視装置２０は、制御装置１０から受信した統合値を観測値と第１ノイズ値とに分離する。そして、監視装置２０は、分離した第１ノイズ値と第２ノイズ出力部２０Ｂから入力された第２ノイズ値との空間距離に基づいて、制御装置１０から受信した統合値がリプレイアタックであるか否かを検知する。
【0075】
すなわち、本実施形態の検知システム１では、制御装置１０で観測値に付加された第１ノイズ値と、監視装置２０で生成された第２ノイズ値と、を用いて統合値がリプレイアタックであるか否かを検知する。
【0076】
このため、本実施形態の検知システム１では、制御装置１０と監視装置２０との通信プロトコルに拘わらず、監視装置２０が制御装置１０から受信した統合値がリプレイアタックであるか否かを検知することができる。
【0077】
従って、本実施形態の検知システム１では、通信プロトコルに拘わらずリプレイアタックを検知することができる。
【0078】
また、本実施形態の検知システム１では、上記効果に加えて、検知システム１のセキュリティ向上を図ることができる。
【0079】
また、従来技術では、ＤＰＣ（Ｄｉｒｔｙ Ｐａｐｅｒ Ｃｏｄｉｎｇ）を用いてリプレイアタックを検知する技術が開示されている。ＤＰＣの計算は複雑であることが知られており、ＤＰＣを用いる事で、装置の処理負荷が増大する場合があった。
【0080】
一方、本実施形態の検知システム１では、ＤＰＣを用いず、第１ノイズ値および第２ノイズ値を用いて、統合値がリプレイアタックであるか否かを検知する。
【0081】
このため、本実施形態の検知システム１は、上記効果に加えて、低処理負荷でリプレイアタックを検知することができる。
【0082】
（第２の実施形態）
本実施形態では、第１の実施形態とは異なる方法で、第１ノイズ値および第２ノイズ値を生成する形態を説明する。
本実施形態では、第１の実施形態とは異なる方法で、第１ノイズ値および第２ノイズ値を生成する形態を説明する。
【0083】
図５は、本実施形態の検知システム１Ｂの機能的構成の一例を示す図である。
【0084】
検知システム１Ｂは、制御装置１１と、監視装置２１と、を備える。制御装置１１と監視装置２１とは、ネットワーク等を介して通信可能に接続されている。制御装置１１は、１または複数のセンサ３０と通信可能に接続されている。検知システム１Ｂは、制御装置１０に替えて制御装置１１を備え、監視装置２０に替えて監視装置２１を備える点以外は、上記実施形態の検知システム１と同様の構成である。
【0085】
制御装置１１は、取得部１０Ａと、第１ノイズ出力部１１Ｂと、統合部１０Ｃと、送信部１０Ｄと、を備える。制御装置１１は、制御装置１０における第１ノイズ出力部１０Ｂに替えて、第１ノイズ出力部１１Ｂを備える。
【0086】
第１ノイズ出力部１１Ｂは、上記実施形態の第１ノイズ出力部１０Ｂと同様に、第１ノイズ値を出力する。
【0087】
ここで、上記実施形態では、第１ノイズ値および第２ノイズ値が、経時変化し且つセンサ３０の分解能未満の値であることを説明した。また、上記実施形態では、第１ノイズ値および第２ノイズ値が、時間経過に応じて発散する値、すなわち、発散性を有する値であることが好ましい事を説明した。
【0088】
しかし、第１ノイズ出力部１０Ｂおよび第２ノイズ出力部２０Ｂの各々が、発散性を有する第１ノイズ値および第２ノイズ値をそれぞれ出力する場合、これらの値の生成および出力を長時間継続して行うことで、出力される第１ノイズ値および第２ノイズ値の各々がセンサ３０の分解能以上に達する場合がある。
【0089】
そこで、本実施形態の第１ノイズ出力部１１Ｂは、第１ノイズモデル部１１Ｅと、第１スケーリング部１１Ｆと、を備える。
【0090】
第１ノイズモデル部１１Ｅは、非線形に経時変化し且つ特定の値の範囲内で非周期に変動する第１ノイズ出力値を出力する。
【0091】
第１ノイズ出力値は、収束性を有さず、非線形に経時変化し、且つ特定の値の範囲内で非周期に変動する値である。すなわち、第１ノイズ出力値は、収束性、および発散性の双方を有さず、非線形に変化し、且つ、特定の値の範囲内で非周期に変動する値である。
【0092】
第１ノイズモデル部１１Ｅは、上記条件を満たす第１ノイズ出力値を順次生成し、第１スケーリング部１１Ｆへ出力する。第１ノイズモデル部１１Ｅには、上記条件を満たす第１ノイズ出力値を順次生成し出力するアルゴリズムを実行する、プログラムまたは回路によって構成される。
【0093】
第１ノイズ出力値を順次生成し出力するアルゴリズムを実行するプログラムは、予め作成され、第１ノイズモデル部１１Ｅとして予め制御装置１０に搭載されていればよい。
【0094】
第１ノイズ出力値を順次生成し出力するアルゴリズムを実行するプログラムには、例えば、非周期性の関数を用いたプログラムを用いればよい。非周期性の関数とは、ｓｉｎ関数、ｃｏｓ関数のような周期性を示さない関数である。非周期性とは、平衡点へ収束しないこと、および、周期軌道をもたないこと、等を表す。
【0095】
例えば、第１ノイズ出力値を順次生成し出力するアルゴリズムを実行するプログラムには、カオス写像を用いたプログラムが挙げられる。カオス写像は、初期値鋭敏性、非周期性を有するアルゴリズムである。初期値鋭敏性とは、同じ系であってもごくわずかな初期値の誤差により、ステップ数（すなわち時間経過）と共に出力差が大きくなる性質を表す。
【0096】
カオス写像の一例としては、ロジスティクス写像、テント写像、ベルヌーイ写像、エノン写像、等が挙げられる。
【0097】
第１ノイズモデル部１１Ｅは、生成した第１ノイズ出力値を第１スケーリング部１１Ｆへ出力する。
【0098】
第１スケーリング部１１Ｆは、第１ノイズモデル部１１Ｅから入力された第１ノイズ出力値を、センサ３０の分解能未満に縮小した第１ノイズ値を出力する。
【0099】
上述したように、第１ノイズモデル部１１Ｅは、収束性を有さず、非線形に経時変化し、且つ特定の値の範囲内で非周期に変動する値である第１ノイズ出力値を第１スケーリング部１１Ｆへ出力する。このため、第１ノイズモデル部１１Ｅから出力される第１ノイズ出力値は、時間経過に応じてセンサ３０の分解能以上の値となる場合がある。
【0100】
そこで、第１スケーリング部１１Ｆは、第１ノイズモデル部１１Ｅから入力された第１ノイズ出力値を、センサ３０の分解能未満に縮小する。そして、第１スケーリング部１１Ｆは、縮小後の第１ノイズ出力値である第１ノイズ値を統合部１０Ｃへ出力する。
【0101】
例えば、第１ノイズモデル部１１Ｅが、ロジスティクス写像を用いたプログラムである場合を想定する。ロジスティクス写像は、下記式（５）で表される。
【0102】
【数3】
【0103】
式（５）中、ｔは、ステップ数、すなわち経過時間を表す。ａはパラメータである。ｘは、第１ノイズ出力値である。ロジティクス写像を用いる場合には、ｘは、値“０”から値“１”の範囲内で非周期に変動する。ｘ（ｔ＋１）は、ステップｔ＋１、すなわち今回、第１ノイズモデル部１１Ｅが出力する第１ノイズ出力値を表す。ｘ（ｔ）は、ステップｔ、すなわち前回、第１ノイズモデル部１１Ｅが出力した第１ノイズ出力値を表す。
【0104】
第１ノイズモデル部１１Ｅがロジスティクス写像を用いたプログラムである場合、第１ノイズモデル部１１Ｅから出力される第１ノイズ出力値は、非線形に経時変化し、且つ特定の値の範囲内である値“０”から値“１”の範囲内で非周期に変動する値となる。しかし、第１ノイズモデル部１１Ｅから出力される第１ノイズ出力値は、時間経過に応じてセンサ３０の分解能以上の値となる場合がある。
【0105】
上記第１の実施形態で説明したように、統合部１０Ｃに入力される第１ノイズ値は、センサ３０の分解能未満である必要がある。そこで、第１スケーリング部１１Ｆは、第１ノイズモデル部１１Ｅから出力された第１ノイズ出力値を、センサ３０の分解能未満に縮小（スケーリング）する。具体的には、第１スケーリング部１１Ｆは、下記式（６）により、第１ノイズ出力値をセンサ３０の分解能未満に縮小することで、第１ノイズ値を算出する。
【0106】
【数4】
【0107】
式（６）中、γは縮小率である。第１スケーリング部１１Ｆは、γを予め記憶し、第１ノイズ出力値の縮小に用いればよい。ｘ（ｔ）は、上記式（５）と同様の意味である。ｙ（ｔ）は、ステップｔにおいて出力される第１ノイズ値を表す。
【0108】
制御装置１１に含まれる取得部１０Ａ、統合部１０Ｃ、および送信部１０Ｄは、上記実施形態の制御装置１０と同様である。
【0109】
次に、監視装置２１について説明する。
【0110】
監視装置２１は、分離部２０Ａと、第２ノイズ出力部２１Ｂと、検知部２０Ｃと、監視部２０Ｄと、を備える。監視装置２１は、監視装置２０における第２ノイズ出力部２０Ｂに替えて第２ノイズ出力部２１Ｂを備える。
【0111】
第２ノイズ出力部２１Ｂは、第２ノイズモデル部２１Ｅと、第２スケーリング部２１Ｆと、を有する。
【0112】
第２ノイズモデル部２１Ｅは、第１ノイズ出力値である第２ノイズ出力値を第２スケーリング部２１Ｆへ出力する。第２スケーリング部２１Ｆは、第２ノイズ出力値を第１ノイズ値の縮小率に縮小した第２ノイズ値を検知部２０Ｃへ出力する。
【0113】
第２ノイズモデル部２１Ｅは、制御装置１１から分離部２０Ａに入力され統合値に含まれる第１ノイズ値の、第１スケーリング部１１Ｆによるスケーリング前の値である第１ノイズ出力値と、同じ値の第２ノイズ出力値を第２スケーリング部２１Ｆへ出力するように、予め調整されている。
【0114】
第２ノイズモデル部２１Ｅは、上記条件を満たす第２ノイズ出力値を順次生成し、第２スケーリング部２１Ｆへ出力する。
【0115】
第２ノイズモデル部２１Ｅは、例えば、第１ノイズモデル部１１Ｅと同じプログラムまたは回路から構成される。なお、第１ノイズモデル部１１Ｅとして、第１ノイズ出力値を生成する回路であるＡｒｂｉｔｅｒ ＰＵＦを用いる場合には、第２ノイズモデル部２１Ｅには、該Ａｒｂｉｔｅｒ ＰＵＦの数理モデルを適用すればよい。例えば、機械学習等を用いた公知の方法により、第１ノイズモデル部１１Ｅとして搭載されたＡｒｂｉｔｅｒ ＰＵＦの数理モデルを予め生成し、第２ノイズモデル部２１Ｅとして監視装置２１に搭載すればよい。
【0116】
第１ノイズモデル部１１Ｅがロジスティクス写像を用いたプログラムである場合には、第２ノイズモデル部２１Ｅは、同じプログラムを用いて第２ノイズ出力値を生成するプログラムであればよい。この場合、上記式（５）中、ｘ（ｔ＋１）は、ステップｔ＋１、すなわち今回、第２ノイズモデル部２１Ｅが出力する第２ノイズ出力値を表し、ｘ（ｔ）は、ステップｔ＋１、すなわち前回第２ノイズモデル部２１Ｅが出力した第２ノイズ出力値を表す。
【0117】
第２ノイズモデル部２１Ｅは、生成した第２ノイズ出力値を第２スケーリング部２１Ｆへ出力する。
【0118】
第２スケーリング部２１Ｆは、第２ノイズモデル部２１Ｅから入力された第２ノイズ出力値を、第１スケーリング部１１Ｆと同じ縮小率で縮小した第２ノイズ値を生成し、検知部２０Ｃへ出力する。第２スケーリング部２１Ｆは、第１スケーリング部１１Ｆと同様に、上記式（６）を用いて第２ノイズ値を生成すればよい。第２スケーリング部２１Ｆは、第１スケーリング部１１Ｆで用いる縮小率であるγを予め記憶し、上記式（６）を用いて第２ノイズ値を生成すればよい。この場合、上記式（６）中、ｙ（ｔ）は、ステップｔにおいて出力される第２ノイズ値を表す。
【0119】
監視装置２１に含まれる分離部２０Ａ、検知部２０Ｃ、および監視部２０Ｄは、上記実施形態の監視装置２０と同様である。
【0120】
次に、制御装置１１で実行される情報処理の流れの一例を説明する。
【0121】
図６は、制御装置１１で実行される情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【0122】
第１ノイズモデル部１１Ｅが第１ノイズ出力値を第１スケーリング部１１Ｆへ出力する（ステップＳ３００）。第１スケーリング部１１Ｆは、第１ノイズモデル部１１Ｅから入力された第１ノイズ出力値をセンサ３０の分解能未満に縮小した第１ノイズ値を、統合部１０Ｃへ出力する（ステップ３０２）。
【0123】
取得部１０Ａは、センサ３０から観測値を取得する（ステップＳ３０４）。
【0124】
統合部１０Ｃは、取得部１０Ａから入力された観測値と、第１ノイズ出力部１１Ｂから入力された第１ノイズ値と、を統合した統合値を送信部１０Ｄへ出力する（ステップＳ３０６）。送信部１０Ｄは、統合部１０Ｃから入力された統合値を監視装置２１へ送信する（ステップＳ３０８）。そして、本ルーチンを終了する。
【0125】
次に、監視装置２１で実行される情報処理の流れの一例を説明する。
【0126】
図７は、監視装置２１で実行される情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【0127】
分離部２０Ａは、制御装置１０から統合値を受信する（ステップＳ４００）。分離部２０Ａは、ステップＳ４００で受信した統合値を観測値と第１ノイズ値とに分離する（ステップＳ４０２）。
【0128】
第２ノイズモデル部２１Ｅは、第２ノイズ出力値を第２スケーリング部２１Ｆへ出力する（ステップＳ４０４）。第２スケーリング部２１Ｆは、第２ノイズモデル部２１Ｅから入力された第２ノイズ出力値を第１ノイズ値と同じ縮小率で縮小した第２ノイズ値を、検知部２０Ｃへ出力する（ステップＳ４０６）。
【0129】
検知部２０Ｃは、ステップＳ４０２で分離された第１ノイズ値と、ステップＳ４０６によって第２ノイズ出力部２１Ｂから入力された第２ノイズ値と、の空間距離の絶対値が、閾値である“０”より大きいか否かを判断する（ステップＳ４０８）。
【0130】
ステップＳ４０８で肯定判断すると（ステップＳ４０８：Ｙｅｓ）、検知部２０Ｃは、リプレイアタックの検知を表す検知結果を監視部２０Ｄへ出力する（ステップＳ４１０）。リプレイアタックの検知を表す検知結果を入力された監視部２０Ｄは、リプレイアタックに対する予め定めた攻撃対応処理などを実行する（ステップＳ４１２）。そして、本ルーチンを終了する。
【0131】
一方、ステップＳ４０８で否定判断すると（ステップＳ４０８：Ｎｏ）、ステップＳ４１４へ進む。ステップＳ４１４では、検知部２０Ｃは、リプレイアタックの非検知を表す検知結果を監視部２０Ｄへ出力する（ステップＳ４１４）。リプレイアタックの非検知を表す検知結果を入力された監視部２０Ｄは、ステップＳ４０２で分離された観測値を用いて、予め定めた監視処理等を実行する（ステップＳ４１６）。そして、本ルーチンを終了する。
【0132】
以上説明したように、本実施形態の検知システム１Ｂでは、制御装置１１の第１ノイズ出力部１１Ｂが、第１ノイズモデル部１１Ｅと第１スケーリング部１１Ｆとを有する。また、監視装置２１の第２ノイズ出力部２１Ｂが、第２ノイズモデル部２１Ｅと第２スケーリング部２１Ｆとを有する。
【0133】
第１ノイズモデル部１１Ｅは、非線形に経時変化し且つ特定の値の範囲内で非周期に変動する第１ノイズ出力値を出力する。第１スケーリング部１１Ｆは、第１ノイズ出力値をセンサ３０の分解能未満に縮小した第１ノイズ値を出力する。第２ノイズモデル部２１Ｅは、第１ノイズ出力値である第２ノイズ出力値を出力する。第２スケーリング部２１Ｆは、第２ノイズ出力値を第１ノイズ値の縮小率に縮小した第２ノイズ値を出力する。
【0134】
第１ノイズモデル部１１Ｅおよび第２ノイズモデル部２１Ｅの各々から出力される第１ノイズ出力値および第２ノイズ出力値は、非線形に経時変化し、且つ特定の値の範囲内で非周期に変動する値である。
【0135】
ここで、第１ノイズモデル部１１Ｅおよび第２ノイズモデル部２１Ｅの各々から出力される第１ノイズ出力値および第２ノイズ出力値として、周期性を有する値を用いた場合を想定する。また、制御装置１１および監視装置２１が、それぞれ、第１スケーリング部１１Ｆおよび第２スケーリング部２１Ｆを備えない構成である場合を想定する。
【0136】
この場合、制御装置１１から監視装置２１へ順次送信される統合値の時系列データから機械学習等を利用することで、周期性を有するノイズ生成に用いるアルゴリズムが推定される場合がある。
【0137】
一方、本実施形態の検知システム１Ｂでは、第１ノイズモデル部１１Ｅおよび第２ノイズモデル部２１Ｅの各々が、非線形に経時変化し且つ特定の値の範囲内で非周期に変動する値である、第１ノイズ出力値および第２ノイズ出力値をそれぞれ出力する。
【0138】
このため、本実施形態の検知システム１Ｂでは、制御装置１１から監視装置２１へ送信された統合値に含まれる第１ノイズ出力値の生成に用いたアルゴリズムが推定されることを抑制することができる。このため、本実施形態の検知システム１Ｂでは、上記実施形態の効果に加えて、リプレイアタックを高精度に検知することができる。
【0139】
なお、第１ノイズモデル部１１Ｅおよび第２ノイズモデル部２１Ｅの各々から出力される第１ノイズ出力値および第２ノイズ出力値は、時間経過に応じてセンサ３０の分解能以上の値となる場合がある。
【0140】
一方、本実施形態の検知システム１Ｂでは、第１スケーリング部１１Ｆが、第１ノイズモデル部１１Ｅから出力された第１ノイズ出力値をセンサ３０の分解能未満に縮小し、第１ノイズ値として出力する。また、第２スケーリング部２１Ｆは、第２ノイズモデル部２１Ｅから出力された第２ノイズ出力値を、該第１ノイズ値への縮小率に縮小した第２ノイズ値を出力する。
【0141】
このため、統合部１０Ｃおよび検知部２０Ｃの各々に出力される第１ノイズ値および第２ノイズ値の各々が、センサ３０の分解能以上の値となることを抑制することができる。
【0142】
よって、監視装置２１の検知部２０Ｃは、分離部２０Ａから入力された第１ノイズ値と、第２ノイズ出力部２１Ｂから入力された第２ノイズ値と、の空間距離が閾値より大きいか否かを判断することで、統合値がリプレイアタックであるか否かを容易に検知することができる。
【0143】
従って、本実施形態の検知システム１Ｂは、上記実施形態の効果に加えて、リプレイアタックを高精度に検知することができる。また、本実施形態の１Ｂは、第１ノイズモデル部１１Ｅおよび第２ノイズモデル部２１Ｅで生成された第１ノイズ出力値および第２ノイズ出力値の各々がセンサ３０の分解能以上の値となった場合も、リプレイアタックを容易に検知することができる。
【0144】
（第３の実施形態）
本実施形態では、制御装置および監視装置の各々が、複数のノイズ出力部を備える形態を説明する。
本実施形態では、制御装置および監視装置の各々が、複数のノイズ出力部を備える形態を説明する。
【0145】
図８は、本実施形態の検知システム１Ｃの機能的構成の一例を示す図である。
【0146】
検知システム１Ｃは、制御装置１３と、監視装置２３と、を備える。制御装置１３と監視装置２３とは、ネットワーク等を介して通信可能に接続されている。制御装置１３は、１または複数のセンサ３０と通信可能に接続されている。検知システム１Ｃは、制御装置１０に替えて制御装置１３を備え、監視装置２０に替えて監視装置２３を備える点以外は、上記実施形態の検知システム１と同様の構成である。
【0147】
制御装置１３は、取得部１０Ａと、第１出力部１３Ｅと、統合部１０Ｃと、送信部１０Ｄと、を備える。制御装置１３は、制御装置１０における第１ノイズ出力部１０Ｂに替えて、第１出力部１３Ｅを備える。
【0148】
第１出力部１３Ｅは、上記実施形態の第１ノイズ出力部１０Ｂと同様に、第１ノイズ値を出力する。
【0149】
本実施形態の第１出力部１３Ｅは、複数の第１ノイズ出力部１３Ｂと、第１選択部１３Ｆと、を有する。
【0150】
図８には、第１出力部１３Ｅが、第１ノイズ出力部１３Ｂ１～第１ノイズ出力部１３Ｂｍのｍ個の第１ノイズ出力部１３Ｂを含む形態を示す。ｍは、２以上の整数である。
【0151】
複数の第１ノイズ出力部１３Ｂは、互いに異なる第１ノイズ値を出力する。すなわち、複数の第１ノイズ出力部１３Ｂは、第１ノイズ値を出力するためのアルゴリズムの少なくとも一部が異なる。複数の第１ノイズ出力部１３Ｂは、例えば、上記実施形態における第１ノイズ出力部１０Ｂ、および第１ノイズ出力部１１Ｂを含む。
【0152】
第１出力部１３Ｅに含まれる複数の第１ノイズ出力部１３Ｂの各々には、各々を一意に識別するための識別情報（以下、ＩＤと称する）が予め付加されている。
【0153】
第１選択部１３Ｆは、複数の第１ノイズ出力部１３Ｂの内の１つを予め定められた選択規則に沿って選択し、選択した第１ノイズ出力部１３Ｂから出力された第１ノイズ値を、統合部１０Ｃへ出力する。
【0154】
第１選択部１３Ｆは、複数の第１ノイズ出力部１３Ｂの各々のＩＤの内の１つを選択することで、選択したＩＤに識別される第１ノイズ出力部１３Ｂを選択する。第１選択部１３Ｆは、乱数ではなく、ＩＤを一意に決定可能なアルゴリズムを用いて、１つの第１ノイズ出力部１３ＢのＩＤを選択する。
【0155】
詳細には、例えば、第１選択部１３Ｆは、下記式（７）を用いて、複数の第１ノイズ出力部１３Ｂの内の１つの第１ノイズ出力部１３ＢのＩＤを選択する。
【0156】
【数5】
【0157】
式（７）中、ｘｓｅｌｅｃｔｏｒ（ｔ＋１）は、ステップｔ＋１、すなわち、今回第１選択部１３Ｆが選択する第１ノイズ出力部１３ＢのＩＤを表す。式（７）中、ｘｓｅｌｅｃｔｏｒ（ｔ）は、前回、すなわちステップｔにおいて第１選択部１３Ｆが選択した第１ノイズ出力部１３ＢのＩＤを表す。ｎは、第１ノイズ出力部１３Ｂの個数を表す整数である。ＩＤには、例えば、０からｎ－１の値を定める。この場合、上記ｍの最大値が、ｎ－１に一致する値となる。ｂは、パラメータであり非負数である。ｍｏｄは、ＭＯＤ関数を表す。
【0158】
第１選択部１３Ｆは、上記式（７）を用いて、複数の第１ノイズ出力部１３Ｂの内の１つの第１ノイズ出力部１３ＢのＩＤを選択する。
【0159】
なお、第１選択部１３Ｆは、ステップごとに前回選択したＩＤから１つ番号をずらしたＩＤを選択することで、複数の第１ノイズ出力部１３Ｂの内の１つの第１ノイズ出力部１３ＢのＩＤを選択してもよい。
【0160】
第１選択部１３Ｆは、選択したＩＤによって識別される１つの第１ノイズ出力部１３Ｂを選択する。そして、第１選択部１３Ｆは、選択した第１ノイズ出力部１３Ｂから出力された第１ノイズ値を、統合部１０Ｃへ出力する。
【0161】
制御装置１２に含まれる取得部１０Ａ、統合部１０Ｃ、および送信部１０Ｄは、上記実施形態の制御装置１０と同様である。
【0162】
監視装置２３は、分離部２０Ａと、第２出力部２３Ｅと、検知部２０Ｃと、監視部２０Ｄと、を備える。監視装置２３は、監視装置２０における第２ノイズ出力部２０Ｂに替えて第２出力部２３Ｅを備える。
【0163】
第２出力部２３Ｅは、複数の第１ノイズ出力部１３Ｂである複数の第２ノイズ出力部２３Ｂを備える。すなわち、第２出力部２３Ｅは、第１出力部１３Ｅに設けられている複数の第１ノイズ出力部１３Ｂの各々と同一の、複数の第２ノイズ出力部２３Ｂを備える。
【0164】
すなわち、第２出力部２３Ｅは、第２ノイズ出力部２３Ｂ１～第２ノイズ出力部２３Ｂｍのｍ個の第２ノイズ出力部２３Ｂを含む。これらの複数の第２ノイズ出力部２３Ｂ１～第２ノイズ出力部２３Ｂｍは、第１出力部１３Ｅの第１ノイズ出力部１３Ｂ１～第２ノイズ出力部２３Ｂｍとそれぞれ同一である。
【0165】
そして、複数の第２ノイズ出力部２３Ｂ１～第２ノイズ出力部２３Ｂｍは、それぞれ、対応する第２ノイズ出力部２３Ｂ１～第２ノイズ出力部２３Ｂｍと同じ第１ノイズ値を第２ノイズ値として出力する。
【0166】
このため、複数の第２ノイズ出力部２３Ｂは、互いにに異なる第２ノイズ値を出力する。すなわち、複数の第２ノイズ出力部２３Ｂは、第２ノイズ値を出力するためのアルゴリズムの少なくとも一部が異なる。複数の第２ノイズ出力部２３Ｂは、例えば、上記実施形態における第２ノイズ出力部２０Ｂ、および第２ノイズ出力部２１Ｂを含む。
【0167】
複数の第１ノイズ出力部１３Ｂと同様に、第２出力部２３Ｅに含まれる複数の第２ノイズ出力部２３Ｂの各々には、各々を一意に識別するためのＩＤが予め付加されている。複数の第２ノイズ出力部２３Ｂの各々には、対応する複数の第１ノイズ出力部１３Ｂの各々に付加されているＩＤと同一のＩＤがそれぞれ付加されている。
【0168】
第２選択部２３Ｆは、第１選択部１３Ｆで用いられている選択規則と同一の選択規則に沿って、複数の第２ノイズ出力部２３Ｂの内の１つを選択する。すなわち、第２選択部２３Ｆは、第１出力部１３Ｅに含まれる複数の第１ノイズ出力部１３Ｂの内、制御装置１３から分離部２０Ａに入力された統合値に含まれる第１ノイズ値を出力した第１ノイズ出力部１３Ｂに対応する第２ノイズ出力部２３Ｂ１を選択するように、予め調整されている。
【0169】
そして、第２選択部２３Ｆは、選択した第１ノイズ出力部１３Ｂから出力された第２ノイズ値を、検知部２０Ｃへ出力する。このため、第２出力部２３Ｅは、制御装置１３から分離部２０Ａに入力された統合値に含まれる第１ノイズ値と、同じ値の第２ノイズ値を検知部２０Ｃへ出力するように、予め調整されている。
【0170】
監視装置２３に含まれる分離部２０Ａ、検知部２０Ｃ、および監視部２０Ｄは、上記実施形態の監視装置２０と同様である。
【0171】
次に、制御装置１３で実行される情報処理の流れの一例を説明する。
【0172】
図９は、制御装置１３で実行される情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【0173】
第１出力部１３Ｅに含まれる複数の第１ノイズ出力部１３Ｂの各々が第１ノイズ値を第１選択部１３Ｆへ出力する（ステップＳ５００）。第１選択部１３Ｆは、予め定められた選択規則に沿って、複数の第１ノイズ出力部１３Ｂの内の１つを選択する（ステップＳ５０２）。第１選択部１３Ｆは、選択した１つの第１ノイズ出力部１３Ｂから入力された第１ノイズ値を、統合部１０Ｃへ出力する（ステップＳ５０４）。
【0174】
取得部１０Ａは、センサ３０から観測値を取得する（ステップＳ５０６）。
【0175】
統合部１０Ｃは、取得部１０Ａから入力された観測値と、第１選択部１３Ｆから入力された第１ノイズ値と、を統合した統合値を送信部１０Ｄへ出力する（ステップＳ５０８）。送信部１０Ｄは、統合部１０Ｃから入力された統合値を監視装置２１へ送信する（ステップＳ５１０）。そして、本ルーチンを終了する。
【0176】
次に、監視装置２３で実行される情報処理の流れの一例を説明する。
【0177】
図１０は、監視装置２３で実行される情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【0178】
分離部２０Ａは、制御装置１３から統合値を受信する（ステップＳ６００）。分離部２０Ａは、ステップＳ６００で受信した統合値を観測値と第１ノイズ値とに分離する（ステップＳ６０２）。
【0179】
第２出力部２３Ｅに含まれる複数の第２ノイズ出力部２３Ｂの各々が第２ノイズ値を第２選択部２３Ｆへ出力する（ステップＳ６０４）。第２選択部２３Ｆは、予め定められた選択規則に沿って、複数の第２ノイズ出力部２３Ｂの内の１つを選択する（ステップＳ６０６）。第２選択部２３Ｆは、第１選択部１３Ｆで選択された第１ノイズ出力部１３Ｂと同じ第２ノイズ出力部２３Ｂを選択する。第２選択部２３Ｆは、選択した１つの第２ノイズ出力部２３Ｂから入力された第２ノイズ値を、検知部２０Ｃへ出力する（ステップＳ６０８）。
【0180】
検知部２０Ｃは、ステップＳ６０２で分離された第１ノイズ値と、ステップＳ６０８によって第２選択部２３Ｆから入力された第２ノイズ値と、の空間距離の絶対値が、閾値である“０”より大きいか否かを判断する（ステップＳ６１０）。
【0181】
ステップＳ６１０で肯定判断すると（ステップＳ６１０：Ｙｅｓ）、検知部２０Ｃは、リプレイアタックの検知を表す検知結果を監視部２０Ｄへ出力する（ステップＳ６１２）。リプレイアタックの検知を表す検知結果を入力された監視部２０Ｄは、リプレイアタックに対する予め定めた攻撃対応処理などを実行する（ステップＳ６１４）。そして、本ルーチンを終了する。
【0182】
一方、ステップＳ６１０で否定判断すると（ステップＳ６１０：Ｎｏ）、ステップＳ６１６へ進む。ステップＳ６１６では、検知部２０Ｃは、リプレイアタックの非検知を表す検知結果を監視部２０Ｄへ出力する（ステップＳ６１６）。リプレイアタックの非検知を表す検知結果を入力された監視部２０Ｄは、ステップＳ６１２で分離された観測値を用いて、予め定めた監視処理等を実行する（ステップＳ６１８）。そして、本ルーチンを終了する。
【0183】
以上説明したように、本実施形態の検知システム１Ｃでは、制御装置１３の第１出力部１３Ｅが、互いに異なる第１ノイズ値を出力する複数の第１ノイズ出力部１３Ｂと、第１選択部１３Ｆと、を有する。第１選択部１３Ｆは、複数の第１ノイズ出力部１３Ｂの内の１つを予め定められた選択規則に沿って選択し、選択した第１ノイズ出力部１３Ｂから出力された第１ノイズ値を統合部１０Ｃへ出力する。
【0184】
また、監視装置２３の第２出力部２３Ｅは、複数の第１ノイズ出力部１３Ｂである複数の第２ノイズ出力部２３Ｂと、第２選択部２３Ｆと、を備える。第２選択部２３Ｆは、選択規則に基づいて、第１選択部１３Ｆによって選択された第１ノイズ出力部１３Ｂを、複数の第２ノイズ出力部２３Ｂの内の選択した第２ノイズ出力部２３Ｂとして選択し、選択した第２ノイズ出力部２３Ｂから出力された第２ノイズ値を検知部２０Ｃへ出力する。
【0185】
このように、本実施形態の検知システム１Ｃでは、制御装置１３および監視装置２３の各々で複数のノイズ出力部（第１ノイズ出力部１３Ｂ、第２ノイズ出力部２３Ｂ）を用いる。そして、本実施形態の検知システム１Ｃでは、ステップごとに、異なるノイズ出力部から出力されたノイズ値（第１ノイズ値、第２ノイズ値）を用いて、統合値の送信およびリプレイアタックの検知を行う。
【0186】
ここで、制御装置１３から監視装置２３へ順次送信される統合値の時系列データから機械学習等を利用することで、ノイズ生成に用いるアルゴリズムが推定される場合がある。
【0187】
一方、本実施形態の検知システム１Ｃでは、制御装置１３および監視装置２３の各々を複数のノイズ出力部を備えた構成とし、ステップごとに異なるノイズ出力部から出力されたノイズ値を用いて、統合値の送信およびリプレイアタックの検知を行う。
【0188】
このため、本実施形態の検知システム１Ｃでは、制御装置１３から監視装置２３へ送信された統合値に含まれる第１ノイズ値の生成に用いたアルゴリズムが推定されることを抑制することができる。このため、本実施形態の検知システム１Ｃでは、上記実施形態の効果に加えて、リプレイアタックを高精度に検知することができる。
【0189】
（第４の実施形態）
本実施形態では、第１ノイズ出力部から出力された第１ノイズ値に乱数を付加する形態を説明する。
本実施形態では、第１ノイズ出力部から出力された第１ノイズ値に乱数を付加する形態を説明する。
【0190】
図１１は、本実施形態の検知システム１Ｄの機能的構成の一例を示す図である。
【0191】
検知システム１Ｄは、制御装置１５と、監視装置２５と、を備える。制御装置１５と監視装置２５とは、ネットワーク等を介して通信可能に接続されている。制御装置１５は、１または複数のセンサ３０と通信可能に接続されている。検知システム１Ｄは、制御装置１０に替えて制御装置１５を備え、監視装置２０に替えて監視装置２５を備える点以外は、上記実施形態の検知システム１と同様の構成である。
【0192】
制御装置１５は、取得部１０Ａと、第１ノイズ出力部１０Ｂと、統合部１０Ｃと、送信部１０Ｄと、乱数生成部１５Ｅと、を備える。制御装置１３は、制御装置１０の構成に、更に乱数生成部１５Ｅを備える。
【0193】
乱数生成部１５Ｅは、第１ノイズ出力部１０Ｂから出力された第１ノイズ値に乱数を付加し、統合部１０Ｃへ出力する。
【0194】
乱数生成部１５Ｅは、予め定められた下限値と上限値との間の任意の値を、乱数としてステップごとに生成する。そして、乱数生成部１５Ｅは、第１ノイズ出力部１０Ｂから入力された第１ノイズ値に生成した乱数を付加し、統合部１０Ｃへ出力する。
【0195】
制御装置１２に含まれる取得部１０Ａ、統合部１０Ｃ、および送信部１０Ｄは、上記実施形態の制御装置１０と同様である。統合部１０Ｃおよび送信部１０Ｄは、第１ノイズ値として、乱数生成部１５Ｅによって乱数を付加された第１ノイズ値を用いる点以外は、上記実施形態と同様にして、統合値を生成し監視装置２５へ送信する。すなわち、本実施形態では、制御装置１５から監視装置２５へ、観測値と、乱数を付加された第１ノイズ値と、の統合値が送信される。
【0196】
監視装置２５は、分離部２０Ａと、第２ノイズ出力部２０Ｂと、検知部２５Ｃと、監視部２０Ｄと、を備える。監視装置２５は、監視装置２０における検知部２０Ｃに替えて検知部２５Ｃを備える。
【0197】
検知部２５Ｃは、分離部２０Ａから入力された、乱数を付加された第１ノイズ値と、第２ノイズ出力部２０Ｂから入力された第２ノイズ値と、の空間距離が、乱数に応じた閾値より大きい場合、制御装置１５から受信した統合値をリプレイアタックとして検知する。
【0198】
すなわち、本実施形態では、検知部２５Ｃは、リプレイアタックの検知に用いる閾値として、乱数生成部１５Ｅで付加された乱数に応じた値を用いる。詳細には、検知部２５Ｃは、乱数生成部１５Ｅによって付加される乱数の下限値の絶対値および上限値の絶対値の内の最大値を、閾値として用いる。
【0199】
具体的には、検知部２５Ｃは、下記式（８）によって表される閾値を、リプレイアタックの検知に用いる。そして、検知部２５Ｃは、式（９）を満たす場合、統合値をリプレイアタックとして検知する。
【0200】
【数6】
【0201】
式（８）および式（９）中、γｕｐｐｅｒは、乱数生成部１５Ｅによって付加される乱数の上限値を表す。γｌｏｗｅｒは、乱数生成部１５Ｅによって付加される乱数の下限値を表す。γｔｈｒｅｄは、リプレイアタックの検知に用いる閾値を表す。ｙｎ１（ｔ）は、分離部２０Ａから検知部２５Ｃへ出力された、乱数を付加された第１ノイズ値を表す。ｙｎ２（ｔ）は、第２ノイズ出力部２０Ｂから検知部２５Ｃへ出力された第２ノイズ値を表す。ｍａｘはＭＡＸ関数である。
【0202】
上記式（８）および式（９）に示すように、本実施形態では、リプレイアタックの有無の判断に用いる閾値として、乱数生成部１５Ｅによって付加される乱数の下限値の絶対値および上限値の絶対値の内の最大値を用いる。但し、この閾値は、第１ノイズ値および第２ノイズ値の各々として取りうる値の絶対値の最小値より小さい値となるように、乱数生成部１５Ｅで生成される乱数の範囲が予め調整されているものとする。
【0203】
そして、検知部２５Ｃは、分離部２０Ａから入力された、乱数を付加された第１ノイズ値と、第２ノイズ出力部２０Ｂから入力された第２ノイズ値との空間距離である差分の絶対値が、該閾値より大きいか否かを判断する。検知部２５Ｃは、該空間距離である差分の絶対値が該閾値より大きい場合、制御装置１５から受信した統合値がリプレイアタックであると検知する。一方、検知部２５Ｃは、該空間距離である差分の絶対値が該閾値以下である場合、制御装置１５から受信した統合値がリプレイアタックではないと検知する。そして、検知部２５Ｃは、検知結果を監視部２０Ｄへ出力する。
【0204】
次に、制御装置１５で実行される情報処理の流れの一例を説明する。
【0205】
図１２は、制御装置１５で実行される情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【0206】
第１ノイズ出力部１０Ｂが第１ノイズ値を乱数生成部１５Ｅへ出力する（ステップＳ７００）。乱数生成部１５Ｅは、第１ノイズ出力部１０Ｂから入力された第１ノイズ値に乱数を付加し、統合部１０Ｃへ出力する（ステップＳ７０２）。
【0207】
取得部１０Ａは、センサ３０から観測値を取得する（ステップＳ７０４）。
【0208】
統合部１０Ｃは、取得部１０Ａから入力された観測値と、乱数生成部１５Ｅから入力された乱数を付加された第１ノイズ値と、を統合した統合値を送信部１０Ｄへ出力する（ステップＳ７０６）。送信部１０Ｄは、統合部１０Ｃから入力された統合値を監視装置２５へ送信する（ステップＳ７０８）。そして、本ルーチンを終了する。
【0209】
次に、監視装置２５で実行される情報処理の流れの一例を説明する。
【0210】
図１３は、監視装置２５で実行される情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【0211】
分離部２０Ａは、制御装置１０から統合値を受信する（ステップＳ８００）。分離部２０Ａは、ステップＳ８００で受信した統合値を、観測値と、乱数を付加された第１ノイズ値とに分離する（ステップＳ８０２）。
【0212】
第２ノイズ出力部２０Ｂは、第２ノイズ値を検知部２５Ｃへ出力する（ステップＳ８０４）。
【0213】
検知部２５Ｃは、ステップＳ８０２で分離された、乱数を付加された第１ノイズ値と、ステップＳ８０４によって第２ノイズ出力部２０Ｂから入力された第２ノイズ値と、の空間距離の絶対値が、閾値より大きいか否かを判断する（ステップＳ８０６）。ステップＳ８０６では、閾値として、乱数生成部１５Ｅによって付加される乱数の下限値の絶対値および上限値の絶対値の内の最大値を用いる。
【0214】
ステップＳ８０６で肯定判断すると（ステップＳ８０６：Ｙｅｓ）、検知部２５Ｃは、リプレイアタックの検知を表す検知結果を監視部２０Ｄへ出力する（ステップＳ８０８）。リプレイアタックの検知を表す検知結果を入力された監視部２０Ｄは、リプレイアタックに対する予め定めた攻撃対応処理などを実行する（ステップＳ８１０）。そして、本ルーチンを終了する。
【0215】
一方、ステップＳ８０６で否定判断すると（ステップＳ８０６：Ｎｏ）、ステップＳ８１２へ進む。ステップＳ８１２では、検知部２５Ｃは、リプレイアタックの非検知を表す検知結果を監視部２０Ｄへ出力する（ステップＳ８１２）。リプレイアタックの非検知を表す検知結果を入力された監視部２０Ｄは、ステップＳ８０２で分離された観測値を用いて、予め定めた監視処理等を実行する（ステップＳ８１４）。そして、本ルーチンを終了する。
【0216】
以上説明したように、本実施形態の検知システム１Ｄでは、乱数生成部１５Ｅが、第１ノイズ出力部１０Ｂから出力された第１ノイズ値に乱数を付加し、統合部１０Ｃへ出力する。そして、統合部１０Ｃおよび送信部１０Ｄは、乱数を付加された第１ノイズ値と、観測値と、の統合値を監視装置２５へ送信する。
【0217】
ここで、制御装置１５から監視装置２５へ順次送信される統合値の時系列データから機械学習等を利用することで、ノイズ生成に用いるアルゴリズムが推定される場合がある。
【0218】
一方、本実施形態の検知システム１Ｄは、乱数を付加した第１ノイズ値と、第１ノイズ値と、の統合値を監視装置２５へ送信する。
【0219】
このため、本実施形態の検知システム１Ｄでは、制御装置１５から監視装置２５へ送信された統合値に含まれる第１ノイズ値の生成に用いたアルゴリズムが推定されることを抑制することができる。このため、本実施形態の検知システム１Ｄでは、上記実施形態の効果に加えて、リプレイアタックを高精度に検知することができる。
【0220】
また、本実施形態の検知システム１Ｄは、上記第３の実施形態の検知システム１Ｃに比べて、制御装置１５および監視装置２５の各々で、１つの第１ノイズ出力部１０Ｂおよび第２ノイズ出力部２０Ｂのそれぞれでノイズ値（第１ノイズ値、第２ノイズ値）を生成する。このため、本実施形態の検知システム１Ｄは、計算負荷軽減を図り、且つ、リプレイアタックを高精度に検知することができる。
【0221】
次に、上記実施形態の制御装置１０、制御装置１１、制御装置１５、監視装置２０、監視装置２１、および監視装置２５のハードウェア構成の一例を説明する。
【0222】
図１４は、上記実施形態の制御装置１０、制御装置１１、制御装置１５、監視装置２０、監視装置２１、および監視装置２５の一例のハードウェア構成図である。
【0223】
上記実施形態の制御装置１０、制御装置１１、制御装置１５、監視装置２０、監視装置２１、および監視装置２５は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０Ｂなどの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０ＣやＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０ＤやＨＤＤ（ハードディスクドライブ）９０Ｅなどの記憶装置と、各種機器とのインターフェースであるＩ／Ｆ部９０Ａと、各部を接続するバス９０Ｆとを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【0224】
上記実施形態の制御装置１０、制御装置１１、制御装置１５、監視装置２０、監視装置２１、および監視装置２５では、ＣＰＵ９０Ｂが、ＲＯＭ９０ＣからプログラムをＲＡＭ９０Ｄ上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現される。
【0225】
なお、上記実施形態の制御装置１０、制御装置１１、制御装置１５、監視装置２０、監視装置２１、および監視装置２５で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＨＤＤ９０Ｅに記憶されていてもよい。また、上記実施形態の制御装置１０、制御装置１１、制御装置１５、監視装置２０、監視装置２１、および監視装置２５で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＲＯＭ９０Ｃに予め組み込まれて提供されていてもよい。
【0226】
また、上記実施形態の制御装置１０、制御装置１１、制御装置１５、監視装置２０、監視装置２１、および監視装置２５で実行される上記処理を実行するためのプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、上記実施形態の制御装置１０、制御装置１１、制御装置１５、監視装置２０、監視装置２１、および監視装置２５で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記実施形態の制御装置１０、制御装置１１、制御装置１５、監視装置２０、監視装置２１、および監視装置２５で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。
【0227】
なお、上記には、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許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。
【0228】
例えば、上記実施形態では、第１情報処理装置が、制御装置１０、制御装置１１、制御装置１３、または制御装置１５である形態を一例として説明した。また、上記実施形態では、第２情報処理装置が、監視装置２０、監視装置２１、監視装置２３、または監視装置２５である形態を一例として説明した。
【0229】
しかし、第１情報処理装置および第２情報処理装置は、ネットワーク等を介して通信可能に接続された情報処理装置であればよく、制御装置および監視装置に限定されない。例えば、第１情報処理装置がクライアントサーバシステムのクライアントとして機能し、第２情報処理装置がサーバとして機能する形態であってもよい。
【符号の説明】
【0230】
１、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ 検知システム
１０、１１、１３、１５ 制御装置
２０、２１、２３、２５ 監視装置
１０Ａ 取得部
１０Ｂ、１１Ｂ、１３Ｂ 第１ノイズ出力部
１０Ｃ 統合部
１０Ｄ 送信部
１１Ｅ 第１ノイズモデル部
１１Ｆ 第１スケーリング部
１３Ｅ 第１出力部
１５Ｅ 乱数生成部
２０Ａ 分離部
２０Ｂ、２１Ｂ、２３Ｂ 第２ノイズ出力部
２１Ｅ 第２ノイズモデル部
２１Ｆ 第２スケーリング部
２３Ｅ 第２出力部
２０Ｃ、２５Ｃ 検知部
１０、１１、１３、１５ 制御装置
２０、２１、２３、２５ 監視装置
１０Ａ 取得部
１０Ｂ、１１Ｂ、１３Ｂ 第１ノイズ出力部
１０Ｃ 統合部
１０Ｄ 送信部
１１Ｅ 第１ノイズモデル部
１１Ｆ 第１スケーリング部
１３Ｅ 第１出力部
１５Ｅ 乱数生成部
２０Ａ 分離部
２０Ｂ、２１Ｂ、２３Ｂ 第２ノイズ出力部
２１Ｅ 第２ノイズモデル部
２１Ｆ 第２スケーリング部
２３Ｅ 第２出力部
２０Ｃ、２５Ｃ 検知部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】