JP7635856B2 - セキュリティ分析装置、セキュリティ分析方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、コンピュータシステムのセキュリティチェックを行うための、セキュリティ分析装置及びセキュリティ分析方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。

多くのコンピュータシステムは、ネットワークによって外部に接続されており、常に、外部からの脅威に晒されている。このため、従来から、コンピュータシステムの構築においては、ペネトレーションテスト、脆弱性診断、プラットフォーム診断等が行われている。

また、例えば、特許文献１は、サイバー攻撃による脅威の評価を行いながら、コンピュータシステムの開発を効率良く行う手法を開示している。特許文献１に開示された手法では、対象となるコンピュータシステムの設計情報に基づいて、モデルが作成され、モデルから、脅威となるデータを抽出することによって、脅威の評価が行われる。

更に、コンピュータシステムにおいては、分析ルールに基づいて、セキュリティチェックが行われることがある。このようなセキュリティチェックでは、分析ルールは、コンピュータシステムの用途に応じて予め設定されている。分析ルールは、例えば、NIST-SP800-53（米国政府内の情報システムをより安全なものにし、効果的にリスク管理するためのガイドライン）、PCIDSS(カード情報セキュリティの国際統一基準)等によって設定されている。

上述したセキュリティチェックでは、まず、コンピュータシステムの仕様書及び動作履歴に基づいて、データフロー図（ＤＦＤ）が生成される。データフロー図は、コンピュータシステムでのデータの流れを示した図である。次に、データフロー図上で、仕様書、利用ケース、及び運用手順等に基づいて、コンピュータシステムで行われる、プロセス（プログラム）の生起、ファイルアクセス、及び通信等の処理が想定される。その後、想定された処理を用いて、分析ルールを満たしているかどうかが判定される。

分析ルールとしては、例えば、以下が挙げられる。
・外部と通信しないホストのＩＰアドレスはプライベートアドレスにされていること。
・外部との通信においては、プロキシが経由されていること。
・必要のない通信に対してはフィルタが適用されていること。
・サービスネットワークと管理ネットワークとが分離されていること。

特開２０１７-６８８２５号公報

ところで、上述したセキュリティチェックは、通常、人手によって、データフロー図と分析ルールとを付き合わせることによって行われており、コンピュータシステムの管理者において大きな負担となっている。また、一般に分析ルールは、様々なシステム、様々なユースケースに適用できるように汎用的な記述となっているため、コンピュータを用いて、セキュリティチェックの自動化を行うことは困難である。

本開示の目的の一例は、コンピュータシステムにおける分析ルールに基づくセキュリティチェックの自動化を可能にし得る、セキュリティ分析装置、セキュリティ分析方法、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本開示の一側面におけるセキュリティ分析装置は、
分析に用いる分析ルールに対応した検索クエリを用いて、分析対象となるコンピュータシステムにおけるデータフロー図に記載されている情報を検索し、検索された情報に基づいて、前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、判定部を備えている、
ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、本開示の一側面におけるセキュリティ分析方法は、
分析に用いる分析ルールに対応した検索クエリを用いて、分析対象となるコンピュータシステムにおけるデータフロー図に記載されている情報を検索し、検索された情報に基づいて、前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
ことを特徴とする。

更に、上記目的を達成するため、本開示の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
分析に用いる分析ルールに対応した検索クエリを用いて、分析対象となるコンピュータシステムにおけるデータフロー図に記載されている情報を検索させ、検索された情報に基づいて、前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定させる、ことを特徴とする。

以上のように本開示によれば、コンピュータシステムにおける分析ルールに基づくセキュリティチェックが自動化されることになる。

図１は、実施の形態におけるセキュリティ分析装置の概略構成を示す構成図である。 図２は、実施の形態におけるセキュリティ分析装置の構成を具体的に示す構成図である。 図３（ａ）及び（ｂ）は、実施の形態で用いられるデータフロー図の一例を示す図であり、それぞれ異なるデータフロー図を示している。 図４は、データフロー図の管理に用いられる管理テーブルの一例を示す図である。 図５は、実施の形態においてルール管理部が分析ルールの管理に用いる管理テーブルの一例を示す図である。 図６は、実施の形態におけるセキュリティ分析装置の動作を示すフロー図である。 図７は、実施の形態におけるセキュリティ分析装置の変形例の構成を示す構成図である。 図８は、実施の形態におけるセキュリティ分析装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

（実施の形態）
以下、実施の形態におけるセキュリティ分析装置について、図１～図８を参照しながら説明する。

［装置構成］
最初に、実施の形態におけるセキュリティ分析装置の概略構成について図１を用いて説明する。図１は、実施の形態におけるセキュリティ分析装置の概略構成を示す構成図である。

図１に示す実施の形態におけるセキュリティ分析装置１０は、コンピュータシステムのセキュリティチェックを行う装置である。図１に示すように、セキュリティ分析装置１０は、判定部１１を備えている。

判定部１１は、まず、分析に用いる分析ルールに対応した検索クエリを用いて、分析対象となるコンピュータシステムにおけるデータフロー図に記載されている情報を検索する。続いて、判定部１１は、検索された情報に基づいて、データフロー図と分析ルールとの関係を判定する。

このように、セキュリティ分析装置１０は、コンピュータシステムのデータフロー図を検索して、分析ルールに関連する情報を抽出することができるので、コンピュータシステムにおける分析ルールに基づくセキュリティチェックを自動化することができる。

続いて、図２～図５を用いて、実施の形態におけるセキュリティ分析装置１０についてより具体的に説明する。図２は、実施の形態におけるセキュリティ分析装置の構成を具体的に示す構成図である。図３（ａ）及び（ｂ）は、実施の形態で用いられるデータフロー図の一例を示す図であり、それぞれ異なるデータフロー図を示している。

図２に示すように、実施の形態において、セキュリティ分析装置１０は、上述した判定部１１に加えて、データ取得部１２と、ルール管理部１３とを備えている。このうち、データ取得部１２は、分析対象となるコンピュータシステムにおけるデータフロー図を取得する。データフロー図は、予め人手によって作成されていても良いし、分析対象となるコンピュータシステムから取得されたデータに基づいて自動的に作成されていても良い。

データフロー図は、図３（ａ）及び図３（ｂ）に示すように、コンピュータシステムにおけるデータの流れを視覚的に表現する図である。データフロー図は、いくつかのシンボルによって構成される。図３（ａ）及び図３（ｂ）において、矢印のシンボルは、データの流れを示し、楕円形のシンボルはプロセスを示している。また、上下の二本線のシンボルは、データの蓄積を示し、矩形のシンボルは、外部のデータを送受信する外部のシステム（ソース又はシンク）を示している。

図３（ａ）は、ＥＣサイトを構成するコンピュータシステムにおけるデータフロー図を示している。図３（ｂ）は、ブラウザソフトがＷｅｂサーバと通信する際のデータフロー図を示している。

実施の形態では、データ取得部１２は、外部の装置からデータフロー図を取得することができる。データフロー図の取得先は特に限定されるものではない。また、実施の形態では、データフロー図は、コンピュータシステムにおけるテストシナリオ毎に構築されており、データ取得部１２は、テストシナリオ毎にデータフロー図を取得する。テストシナリオは、コンピュータシステムの実際の運用を想定して構築されている。

実施の形態では、データフロー図は、取得先において図４に示す管理テーブルによって管理されている。図４は、データフロー図の管理に用いられる管理テーブルの一例を示す図である。図４に示すように、データフロー図は、テストシナリオ毎に、管理されている。また、データフロー図には、対応するテストシナリオの属性情報、具体的にはメタ属性が関連付けられている。そのため、データ取得部１２は、テストシナリオ毎に構築されたデータフロー図に加えてテストシナリオ毎の属性情報も取得する。

ルール管理部１３は、予め設定された分析ルールを管理している。実施の形態では、ルール管理部１３は、管理テーブルによって、予め設定された分析ルールと、分析ルールに付与されている属性（メタ属性）とを管理している。図５は、実施の形態においてルール管理部が分析ルールの管理に用いる管理テーブルの一例を示す図である。また、図５に示すように、実施の形態では、各分析ルールと、それに対応する属性（メタ属性）とは、セキュリティ分析装置１０の利用者から入力されるので、ルール管理部１３は、入力された分析ルール及び属性を受け付ける。

判定部１１は、実施の形態では、分析に用いる分析ルールに付与された属性とテストシナリオ毎の属性情報とを対比して、分析対象となるテストシナリオを決定する。そして、判定部１１は、決定したテストシナリオに対応するデータフロー図について、検索クエリを用いて検索を行い、データフロー図が分析ルールに違反しているかどうかを判定する。

ここで、分析ルール（Ｒｕｌｅ１～４）の具体例を挙げて、判定部１１による判定処理について説明する。

Ｒｕｌｅ１:
Ｒｕｌｅ１は、例えば、「外部と通信しないホストのＩＰアドレスをプライベートアドレスに設定する」を規定する。

まず、判定部１１は、ルール管理部１３によって管理されている管理テーブルから、Ｒｕｌｅ１の対応メタ属性を特定する。メタ属性は「＊」であるので（図５参照）、判定部１１は、分析対象となるテストシナリオを、全テストシナリオに決定する。そして、判定部１１は、データ取得部１２から、テストシナリオＡ～Ｄそれぞれに対応するデータフロー図（ＤＦＤデータ：図４参照）を取得する。

続いて、判定部１１は、決定したテストシナリオＡ～Ｄに対応する、全てのデータフロー図を横断するように、Ｒｕｌｅ１に対応する検索クエリを用いて検索を実行し、外部と通信していないホストを特定する。

ここで外部と通信していないホストとは、データフロー図において、システム内部のホストのグローバルＩＰ又はプライベートアドレスのみを相手として通信を行う、ノード又はエッジのみを有するホストである。よって、この場合の検索クエリとしては、グローバルＩＰ、及びプライベートアドレス（0.0.0.0～10.255.255.255、172.16.0.0～172.31.255.255、及び192.168.0.0～192.168.255.255）が挙げられる。

そして、判定部１１は、特定したホストが、いずれかのデータフロー図においてグローバルＩＰを有しているかどうかを判定する。判定部１１は、判定の結果、特定したホストがグローバルＩＰを有している場合は、特定したホストが存在するデータフロー図はＲｕｌｅ１に違反していると判定する。

Ｒｕｌｅ２:
Ｒｕｌｅ２は、例えば、「必要のない通信に対してフィルタをする」を規定する。以下においては、ホストレベルのＦＷ（ファイアウォール）で、通信を許可するポートを制限するフィルタを例に説明する。また、Ｒｕｌｅ２では、判定部１１は、Ｒｕｌｅ２に違反しているかどうかを判定せず、判定結果として、セキュリティチェック項目充足のために必要となる情報を生成する。

まず、判定部１１は、ルール管理部１３によって管理されている管理テーブルから、Ｒｕｌｅ２の対応メタ属性を特定する。メタ属性は「＊」であるので（図５参照）、判定部１１は、分析対象となるテストシナリオを、全テストシナリオに決定する。そして、判定部１１は、データ取得部１２から、テストシナリオＡ～Ｄそれぞれに対応するデータフロー図（ＤＦＤデータ：図４参照）を取得する。

続いて、判定部１１は、決定したテストシナリオＡ～Ｄに対応する、全てのデータフロー図を横断するように、Ｒｕｌｅ２に対応する検索クエリを用いて検索を実行し、各ホスト間に発生しているプロトコルポート番号を特定する。

ここで、Ｒｕｌｅ２における検索クエリとしては、例えば、通信を行っているＩＰポートを示すノードの全ペアの内、プロトコルに依存しないエフェメラルポートを除いたものを特定する検索クエリが挙げられる。

そして、判定部１１は、特定したプロトコル番号を、許可するポート番号として出力する。この出力されたポート番号が、セキュリティチェック項目充足のために必要となる情報である。従って、利用者は、得られた許可するポート番号以外の通信を禁止することで、必要のない通信をフィルタするというチェック項目を充足できる。

Ｒｕｌｅ３:
Ｒｕｌｅ３は、例えば、「サービスネットワークと管理ネットワークとを分離する」を規定する。

まず、判定部１１は、ルール管理部１３によって管理されている管理テーブルから、Ｒｕｌｅ３の対応メタ属性を特定する。メタ属性は「サービス及び管理」である（図５参照）。よって、判定部１１は、メタ属性に応じてテストシナリオをグループ分けし、グループ毎に、対応するデータフロー図を検索クエリによって検索し、グループ毎の検索結果を対比して、対応するデータフロー図と分析ルールとの関係を判定する。

具体的には、判定部１１は、まず、メタ属性が「サービス」であるテストシナリオを、テストシナリオＡ及びＢに決定する。そして、判定部１１は、データ取得部１２から、テストシナリオＡ及びＢに対応するデータフロー図（ＤＦＤデータ：図４参照）を取得する。

そして、判定部１１は、テストシナリオＡ及びＢに対応するデータフロー図について、Ｒｕｌｅ３に対応する検索クエリを用いて検索を実行して、発生した通信の送信ＩＰアドレスと受信ＩＰアドレスとのペアのリストを作成する。

続いて、判定部１１は、メタ属性が「管理」であるテストシナリオを、テストシナリオＣ及びＤに決定する。そして、判定部１１は、データ取得部１２から、テストシナリオＣ及びＤに対応するデータフロー図（ＤＦＤデータ：図４参照）を取得する。

更に、判定部１１は、テストシナリオＣ及びＤに対応するデータフロー図について、Ｒｕｌｅ３に対応する検索クエリを用いて検索を実行して、発生した通信の送信ＩＰアドレスと受信ＩＰアドレスとのペアのリストを作成する。

ここで、Ｒｕｌｅ３における検索クエリとしては、例えば、「サービス」又は「管理」に関連する処理において使用された、全ての送信ＩＰアドレスと受信ＩＰアドレスとのペアを特定する検索クエリが挙げられる。

そして、判定部１１は、メタ属性「サービス」に関連して作成したペアリストと、メタ属性「管理」に関連して作成したペアリストとに基づいて、両方のペアリストに存在する送信ＩＰアドレスと受信ＩＰアドレスとを特定し、特定した送信ＩＰアドレスと受信ＩＰアドレスとを含むデータフロー図はＲｕｌｅ３に違反していると判定する。

Ｒｕｌｅ４:
Ｒｕｌｅ４は、例えば、「外部ＤＮＳサーバ直接利用は禁止する」を規定する。

まず、判定部１１は、ルール管理部１３によって管理されている管理テーブルから、Ｒｕｌｅ４の対応メタ属性を特定する。メタ属性は「＊」であるので（図５参照）、判定部１１は、分析対象となるテストシナリオを、全テストシナリオに決定する。そして、判定部１１は、データ取得部１２から、テストシナリオＡ～Ｄそれぞれに対応するデータフロー図（ＤＦＤデータ：図４参照）を取得する。

続いて、判定部１１は、決定したテストシナリオＡ～Ｄそれぞれのデータフロー図毎に、検索を行い、データフロー図毎の検索された情報に基づいて、対応するデータフロー図と分析ルールとの関係を判定する。

具体的には、判定部１１は、データフロー図毎に、Ｒｕｌｅ４に対応する検索クエリを用いて検索を実行し、外部ＤＮＳサーバとの通信を特定する。

ここで、Ｒｕｌｅ４における検索クエリとしては、例えば、ＤＮＳサーバのポートを介して、外部のＩＰアドレスと通信したものを特定する検索クエリが挙げられる。

そして、判定部１１は、外部ＤＮＳサーバとの通信を特定した場合は、対応するデータフロー図がＲｕｌｅ４に違反していると判定する。

［装置動作］
次に、実施の形態におけるセキュリティ分析装置１０の動作について図６を用いて説明する。図６は、実施の形態におけるセキュリティ分析装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１～図５を参照する。また、実施の形態では、セキュリティ分析装置１０を動作させることによって、セキュリティ分析方法が実施される。よって、実施の形態におけるセキュリティ分析方法の説明は、以下のセキュリティ分析装置１０の動作説明に代える。

図６に示すように、最初に、データ取得部１２は、外部の装置から、テストシナリオ毎に、分析対象となるコンピュータシステムにおけるデータフロー図を取得する（ステップＡ１）。

次に、判定部１１は、分析に用いる分析ルールに付与された属性とテストシナリオ毎の属性情報とを対比して、分析対象となるテストシナリオを決定する（ステップＡ２）。

次に、判定部１１は、ステップＡ１で取得されたデータフロー図のうち、決定したテストシナリオに対応するデータフロー図を特定する（ステップＡ３）。

次に、判定部１１は、ステップＡ３で特定したデータフロー図について、分析に用いる分析ルールに対応する検索クエリを用いて検索を実行する（ステップＡ４）。

その後、判定部１１は、ステップＡ４による検索の結果に基づいて、ステップＡ３で特定したデータフロー図と分析ルールとの関係を判定する（ステップＡ５）。

分析ルールが例えば上述したＲｕｌｅ１、３又は４の場合は、判定部１１は、データフロー図が分析ルールに違反しているかどうかを判定する。また、分析ルールが例えば上述したＲｕｌｅ２の場合は、判定部１１は、判定結果として、セキュリティチェック項目充足のために必要となる情報を作成する。

以上のように、セキュリティ分析装置１０は、分析ルールに対応する検索クエリを用いて、自動的に、コンピュータシステムのデータフロー図を検索して、分析ルールに関連する情報を抽出する。そして、セキュリティ分析装置は、抽出した情報を用いて、データフロー図と分析ルールとの関係を判定する。このため、実施の形態１によれば、人手によることなく、コンピュータシステムにおける分析ルールに基づくセキュリティチェックを実行することができる。

［プログラム］
実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図６に示すステップＡ１～Ａ５を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態におけるセキュリティ分析装置１０とセキュリティ分析方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、判定部１１、データ取得部１２及びルール管理部１３として機能し、処理を行なう。また、コンピュータとしては、汎用のＰＣの他に、スマートフォン、タブレット型端末装置が挙げられる。

また、実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、判定部１１、データ取得部１２及びルール管理部１３のいずれかとして機能しても良い。

［変形例］
次に、実施の形態におけるセキュリティ分析装置１０の変形例について、図７を参照しながら説明する。図７は、実施の形態におけるセキュリティ分析装置の変形例の構成を示す構成図である。

図７に示すように、変形例では、セキュリティ分析装置１０は、ネットワークを介して、分析対象となるコンピュータシステム３０に接続されている。また、コンピュータシステム３０には、エージェントプログラム２０がインストールされている。

また、図７に示すように、変形例では、セキュリティ分析装置１０は、データ取得部１２に代えて、動作履歴取得部２１と、メタ情報付与部２２と、データフロー図構築部２３と、動作履歴格納部２４とを備えている。

動作履歴取得部２１は、セキュリティ分析装置１０の利用者から分析が依頼されると、エージェントプログラム２０に対して、動作履歴の収集を指示する。動作履歴としては、システムコールの動作履歴、ファイルの権限設定、更に、ＮＩＣ（Network Interface Card）情報等のシステムのスナップショット、等が挙げられる。動作履歴取得部２１は、収集された動作履歴のデータを動作履歴格納部２４に格納する。

データフロー図構築部２３は、動作履歴格納部２４に格納されている動作履歴のデータを取得し、取得したデータに基づいて、テストシナリオ毎のデータフロー図を構築する。具体的には、データフロー図構築部２３は、予め設定されたテストシナリオに沿って、動作履歴のデータから、プロセス、ソース、及びシンクを抽出する。そして、データフロー図構築部２３は、抽出した情報を、データフロー図の作成ルールに当てはめて、テストシナリオ毎に、データフロー図を構築する。

また、データフロー図構築部２３は、構築した各データフロー図にデータ名を設定し、メタ属性を関連付けて、管理テーブル（図４参照）を作成する。そして、データフロー図構築部２３は、データフロー図と管理テーブルとを動作履歴格納部２４に格納する。

メタ情報付与部２２は、利用者によって指定されたメタ属性を、データフロー図構築部２３によって構築されたデータフロー図に付与する。なお、メタ情報付与部２２は、データフロー図の構築前に、データフロー図構築部２３に、付与すべきメタ属性を通知していてもよい。

判定部１１及びルール管理部１３の構成及び機能は、上述した例と同様である。変形例では、判定部１１は、データフロー図構築部２３によって構築されたデータフロー図を対象にして検索を行い、検索された情報に基づいて、このデータフロー図と分析ルールとの関係を判定する。

変形例によれば、データフロー図の作成から、データフロー図と分析ルールとの関係の判定までが、自動的に実行される。

［物理構成］
ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、セキュリティ分析装置１０を実現するコンピュータについて図８を用いて説明する。図８は、実施の形態におけるセキュリティ分析装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図８に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。

また、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。この態様では、ＧＰＵ又はＦＰＧＡが、実施の形態におけるプログラムを実行することができる。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、コード群で構成された実施の形態におけるプログラムをメインメモリ１１２に展開し、各コードを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。

また、実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。

データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。

なお、本実施の形態におけるセキュリティ分析装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。ハードウェアとしては、電子回路が挙げられる。更に、セキュリティ分析装置１０は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。

上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）～（付記１５）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
分析に用いる分析ルールに対応した検索クエリを用いて、分析対象となるコンピュータシステムにおけるデータフロー図に記載されている情報を検索し、検索された情報に基づいて、前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、判定部を備えている、
ことを特徴とするセキュリティ分析装置。

（付記２）
付記１に記載のセキュリティ分析装置であって、
前記データフロー図が、コンピュータシステムにおけるテストシナリオ毎に構築されており、
前記テストシナリオ毎に構築されたデータフロー図には、前記テストシナリオ毎の属性情報が付与されており、
前記分析ルールには、属性が付与されており、
前記判定部が、前記分析に用いる分析ルールに付与された前記属性と前記テストシナリオ毎の属性情報とを対比して、分析対象となるテストシナリオを決定し、決定した前記テストシナリオに対応する前記データフロー図について、前記検索クエリを用いて検索を行う、
ことを特徴とするセキュリティ分析装置。

（付記３）
付記２に記載のセキュリティ分析装置であって、
前記判定部が、決定した前記テストシナリオに対応する、前記データフロー図を横断するように、前記検索クエリを用いて検索を行う、
ことを特徴とするセキュリティ分析装置。

（付記４）
付記２に記載のセキュリティ分析装置であって、
前記判定部が、前記分析に用いる分析ルールに付与された前記属性に基づいて、決定した前記テストシナリオをグループ分けし、グループ毎に、対応する前記データフロー図を前記検索クエリによって検索し、グループ毎の検索結果を対比して、対応する前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
ことを特徴とするセキュリティ分析装置。

（付記５）
付記２に記載のセキュリティ分析装置であって、
前記判定部が、決定した前記テストシナリオ毎に対応する前記データフロー図毎に、検索を行い、前記データフロー図毎の検索された情報に基づいて、対応する前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
ことを特徴とするセキュリティ分析装置。

（付記６）
分析に用いる分析ルールに対応した検索クエリを用いて、分析対象となるコンピュータシステムにおけるデータフロー図に記載されている情報を検索し、検索された情報に基づいて、前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
ことを特徴とするセキュリティ分析方法。

（付記７）
付記６に記載のセキュリティ分析方法であって、
前記データフロー図が、コンピュータシステムにおけるテストシナリオ毎に構築されており、
前記テストシナリオ毎に構築されたデータフロー図には、前記テストシナリオ毎の属性情報が付与されており、
前記分析ルールには、属性が付与されており、
前記分析に用いる分析ルールに付与された前記属性と前記テストシナリオ毎の属性情報とを対比して、分析対象となるテストシナリオを決定し、決定した前記テストシナリオに対応する前記データフロー図について、前記検索クエリを用いて検索を行う、
ことを特徴とするセキュリティ分析方法。

（付記８）
付記７に記載のセキュリティ分析方法であって、
決定した前記テストシナリオに対応する、前記データフロー図を横断するように、前記検索クエリを用いて検索を行う、
ことを特徴とするセキュリティ分析方法。

（付記９）
付記７に記載のセキュリティ分析方法であって、
前記分析に用いる分析ルールに付与された前記属性に基づいて、決定した前記テストシナリオをグループ分けし、グループ毎に、対応する前記データフロー図を前記検索クエリによって検索し、グループ毎の検索結果を対比して、対応する前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
ことを特徴とするセキュリティ分析方法。

（付記１０）
付記７に記載のセキュリティ分析方法であって、
決定した前記テストシナリオ毎に対応する前記データフロー図毎に、検索を行い、前記データフロー図毎の検索された情報に基づいて、対応する前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
ことを特徴とするセキュリティ分析方法。

（付記１１）
コンピュータに、
分析に用いる分析ルールに対応した検索クエリを用いて、分析対象となるコンピュータシステムにおけるデータフロー図に記載されている情報を検索させ、検索された情報に基づいて、前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定させる、
プログラム。

（付記１２）
付記１１に記載のプログラムであって、
前記データフロー図が、コンピュータシステムにおけるテストシナリオ毎に構築されており、
前記テストシナリオ毎に構築されたデータフロー図には、前記テストシナリオ毎の属性情報が付与されており、
前記分析ルールには、属性が付与されており、
前記分析に用いる分析ルールに付与された前記属性と前記テストシナリオ毎の属性情報とを対比して、分析対象となるテストシナリオを決定し、決定した前記テストシナリオに対応する前記データフロー図について、前記検索クエリを用いて検索を行う、
ことを特徴とするプログラム。

（付記１３）
付記１２に記載のプログラムであって、
決定した前記テストシナリオに対応する、前記データフロー図を横断するように、前記検索クエリを用いて検索を行う、
ことを特徴とするプログラム。

（付記１４）
付記１２に記載のプログラムであって、
前記分析に用いる分析ルールに付与された前記属性に基づいて、決定した前記テストシナリオをグループ分けし、グループ毎に、対応する前記データフロー図を前記検索クエリによって検索し、グループ毎の検索結果を対比して、対応する前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
ことを特徴とするプログラム。

（付記１５）
付記１２に記載のプログラムであって、
決定した前記テストシナリオ毎に対応する前記データフロー図毎に、検索を行い、前記データフロー図毎の検索された情報に基づいて、対応する前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
ことを特徴とするプログラム。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の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、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

本開示によれば、コンピュータシステムにおける分析ルールに基づくセキュリティチェックが自動化されることになる。本開示は、分析ルールを用いたセキュリティチェックを実行するコンピュータシステムに有用である。

１０ セキュリティ分析装置
１１ 判定部
１２ データ取得部
１３ ルール管理部
２０ エージェントプログラム
２１ 動作履歴取得部
２２ メタ情報付与部
２３ データフロー図構築部
２４ 動作履歴格納部
３０ コンピュータシステム
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス

Claims (12)

1. 分析に用いる分析ルールに対応した検索クエリを用いて、分析対象となるコンピュータシステムにおけるデータフロー図に記載されている情報を検索し、検索された情報に基づいて、前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、判定部を備え、
   前記データフロー図は、コンピュータシステムにおけるテストシナリオ毎に構築されており、
   前記テストシナリオ毎に構築されたデータフロー図には、前記テストシナリオ毎の属性情報が付与されており、
   前記分析ルールには、属性が付与されており、
   前記判定部が、前記分析に用いる分析ルールに付与された前記属性と前記テストシナリオ毎の属性情報とを対比して、分析対象となるテストシナリオを決定し、決定した前記テストシナリオに対応する前記データフロー図について、前記検索クエリを用いて検索を行う、
   ことを特徴とするセキュリティ分析装置。
2. 請求項１に記載のセキュリティ分析装置であって、
   前記判定部が、決定した前記テストシナリオに対応する、前記データフロー図を横断するように、前記検索クエリを用いて検索を行う、
   ことを特徴とするセキュリティ分析装置。
3. 請求項１に記載のセキュリティ分析装置であって、
   前記判定部が、前記分析に用いる分析ルールに付与された前記属性に基づいて、決定した前記テストシナリオをグループ分けし、グループ毎に、対応する前記データフロー図を前記検索クエリによって検索し、グループ毎の検索結果を対比して、対応する前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
   ことを特徴とするセキュリティ分析装置。
4. 請求項１に記載のセキュリティ分析装置であって、
   前記判定部が、決定した前記テストシナリオ毎に対応する前記データフロー図毎に、検索を行い、前記データフロー図毎の検索された情報に基づいて、対応する前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
   ことを特徴とするセキュリティ分析装置。
5. コンピュータが実行する方法であって、
   分析に用いる分析ルールに対応した検索クエリを用いて、分析対象となるコンピュータシステムにおけるデータフロー図に記載されている情報を検索し、検索された情報に基づいて、前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定し、
   前記データフロー図は、コンピュータシステムにおけるテストシナリオ毎に構築されており、
   前記テストシナリオ毎に構築されたデータフロー図には、前記テストシナリオ毎の属性情報が付与されており、
   前記分析ルールには、属性が付与されており、
   前記データフロー図と前記分析ルールとの関係の判定においては、前記分析に用いる分析ルールに付与された前記属性と前記テストシナリオ毎の属性情報とを対比して、分析対象となるテストシナリオを決定し、決定した前記テストシナリオに対応する前記データフロー図について、前記検索クエリを用いて検索を行う、
   ことを特徴とするセキュリティ分析方法。
6. 請求項５に記載のセキュリティ分析方法であって、
   決定した前記テストシナリオに対応する、前記データフロー図を横断するように、前記検索クエリを用いて検索を行う、
   ことを特徴とするセキュリティ分析方法。
7. 請求項５に記載のセキュリティ分析方法であって、
   前記分析に用いる分析ルールに付与された前記属性に基づいて、決定した前記テストシナリオをグループ分けし、グループ毎に、対応する前記データフロー図を前記検索クエリによって検索し、グループ毎の検索結果を対比して、対応する前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
   ことを特徴とするセキュリティ分析方法。
8. 請求項５に記載のセキュリティ分析方法であって、
   決定した前記テストシナリオ毎に対応する前記データフロー図毎に、検索を行い、前記データフロー図毎の検索された情報に基づいて、対応する前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
   ことを特徴とするセキュリティ分析方法。
9. コンピュータに、
   分析に用いる分析ルールに対応した検索クエリを用いて、分析対象となるコンピュータシステムにおけるデータフロー図に記載されている情報を検索させ、検索された情報に基づいて、前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定させ、
   前記データフロー図は、コンピュータシステムにおけるテストシナリオ毎に構築されており、
   前記テストシナリオ毎に構築されたデータフロー図には、前記テストシナリオ毎の属性情報が付与されており、
   前記分析ルールには、属性が付与されており、
   前記データフロー図と前記分析ルールとの関係の判定においては、前記分析に用いる分析ルールに付与された前記属性と前記テストシナリオ毎の属性情報とを対比して、分析対象となるテストシナリオを決定し、決定した前記テストシナリオに対応する前記データフロー図について、前記検索クエリを用いて検索を行う、
   プログラム。
10. 請求項９に記載のプログラムであって、
    決定した前記テストシナリオに対応する、前記データフロー図を横断するように、前記検索クエリを用いて検索を行う、
    ことを特徴とするプログラム。
11. 請求項９に記載のプログラムであって、
    前記分析に用いる分析ルールに付与された前記属性に基づいて、決定した前記テストシナリオをグループ分けし、グループ毎に、対応する前記データフロー図を前記検索クエリによって検索し、グループ毎の検索結果を対比して、対応する前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
    ことを特徴とするプログラム。
12. 請求項９に記載のプログラムであって、
    決定した前記テストシナリオ毎に対応する前記データフロー図毎に、検索を行い、前記データフロー図毎の検索された情報に基づいて、対応する前記データフロー図と前記分析ルールとの関係を判定する、
    ことを特徴とするプログラム。
    

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