特許7930433IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

セキュリティ脅威情報に関する投稿を分類するための、分類装置、分類方法、および、分類プログラム

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかし、の従来技術には以下の課題がある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

前記した課題を解決するため、本発明は、SNS（Social Networking Service）のセキュリティ脅威に関する投稿から前記投稿に含まれるテキストおよび画像それぞれの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、各投稿がセキュリティ脅威に関する投稿か否かの正解ラベルが付された教師データに対し、前記特徴量を用いた学習を行うことにより、入力された投稿に対し、前記投稿がセキュリティ脅威に関する投・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明によれば、有用なセキュリティ脅威情報を抽出することができる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 図１は、システムの構成例を示す図である。
【図2A】 図２Ａは、収集装置の構成例を示す図である。
【図2B】 図２Ｂは、収集装置が実行する処理手順の例を示すフローチャートである。
【図3】 図３は、収集装置が実行する処理手順の具体例を説明するための図である。
【図4】 図４は、セキュリティキーワードの例を示す図である。
【図5】 図５は、Co-occurrence Keywordsの生成例を説明するための図である。
【図6】 図６は、データ収集の対象のTweetの例を示す図である。
【図7】 図７は、Tweetのテキストおよび画像からURLとドメイン名を抽出する処理を説明するための図である。
【図8A】 図８Ａは、分類装置の構成例を示す図である。
【図8B】 図８Ｂは、分類装置が実行する処理手順の例を示すフローチャートである。
【図9】 図９は、分類装置が実行する処理手順の具体例を説明するための図である。
【図10】 図１０は、Tweetから生成される特徴量の例を示す図である。
【図11】 図１１は、TweetのAccount Featureの例を示す図である。
【図12】 図１２は、TweetのContent Featureの例を示す図である。
【図13】 図１３は、TweetのURL Featureの例を示す図である。
【図14】 図１４は、TweetのOCR Featureの例を示す図である。
【図15】 図１５は、TweetのVisual Featureの例を示す図である。
【図16】 図１６は、TweetのContext Featureの例を示す図である。
【図17】 図１７は、図８Ａの選定部により選定された特徴量の例を示す図である。
【図18】 図１８は、システムの分類精度の評価結果を示す図である。
【図19】 図１９は、所定期間にシステムが抽出したフィッシング攻撃の報告とフィッシング攻撃に関連したURLの件数を示す図である。
【図20】 図２０は、システムとOpenPhishとの比較結果を示す図である。
【図21】 図２１は、システムとPhishTankとの比較結果を示す図である。
【図22】 図２２は、ユーザの報告回数とフィッシングURL数の調査結果を示す図である。
【図23】 図２３は、動的にキーワードを選定することの効果を示す図である。
【図24】 図２４は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１０ 収集装置 １１，２１ 入出力部 １２，２２ 記憶部 １３，２３ 制御部 ２０ 分類装置 １３１ 第１の収集部 １３２ キーワード抽出部 １３３ 第２の収集部 １３４ データ収集部 １３５ URL・ドメイン名抽出部 １３６ 選別部 ２３１ データ取得部 ２３２ 特徴量抽出部 ２３３ 特徴量選定部 ２３４ 学習部 ２３５ 分類部 ２３６ 出力処理部

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