JPWO2019043804A1 - ログ分析装置、ログ分析方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

サイバー攻撃における攻撃種類の判別、例えば自動攻撃であるか手動攻撃であるかの判別を容易にするログ分析装置を提供する。ログ分析装置は、攻撃に関連する通信のログから、攻撃の種別に関係のある情報を抽出する抽出手段と、攻撃の種別に関係のある情報と、攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、ログに関連する攻撃の種別を判定する判定手段と、を備える。前記抽出手段は、攻撃の種別に関係のある情報として時間に関する情報、データの大きさに関する情報、キーボードからの入力に関する情報を抽出する。

Description

本発明は、ログ分析装置、ログ分析方法及びコンピュータ読み取り可能記録媒体に関する。

遠隔地にあるコンピュータを操作するための手段を悪用して、不正アクセスやマルウェア感染等のサイバー攻撃が行われる場合がある。遠隔地にあるコンピュータを操作するための手段には、例えば、Ｔｅｌｎｅｔ（Teletype Network）やＳＳＨ（Secure Shell）等のＣＵＩ（Character User Interface）の手法や、ＲＤＰ（Remote Desktop Protocol）、ＶＮＣ（Virtual Network Computing）等のＧＵＩ（Graphical User Interface）の手法が含まれる。このようなサイバー攻撃が行われる場合に、攻撃者の目的や攻撃手法を明らかにするために、攻撃者の行動パターンを分析することが行われている。

非特許文献１は、ＳＳＨ（Secure Shell）を用いた不正アクセスについて、サーバ侵入後に実行されたコマンドの種類を７つのグループに分類し、コマンドグループの遷移図として表すことで攻撃者の行動パターンを示す技術を開示する。

非特許文献２は、ＩＲＣ（Internet Relay Chat）を悪用するボットネットを、人間がＩＲＣメッセージを使用する際に入力されるメッセージの特徴と比較して検知する手法を提案する。

また、特許文献１には、不正アクセス検知システム等が記載されている。特許文献２には、データ処理システムにおける脅威検出のための装置等が記載されている。

特開２０１６−７１３８４号公報 特表２０１３−５０３３７７号公報

D. Ramsbrock， R. Berthier， and M. Cukier, "Profiling Attacker Behavior Following SSH Compromises," in 37th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks, 2007. DSN ’07, 2007, pp. 119-124. 溝口誠一郎, "機械的通信挙動モデルに基づく階層型クラスタリングによるボット検知手法" 情報処理学会論文誌, vol.54, no.3, pp. 1087-1098, Mar. 2013.

サイバー攻撃における攻撃者の行動パターンに関する分析の一例として、攻撃手順が自動化されているか、又は手動での攻撃であるかの判別が行われる場合がある。そして、上述した文献に対して、攻撃の種別を容易に判別するための技術が求められている。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであって、サイバー攻撃における攻撃種類の判別を容易にするログ分析装置を提供することを主たる目的とする。

本発明の一態様におけるログ分析装置は、攻撃に関連する通信のログから、攻撃の種別に関係のある情報を抽出する抽出手段と、攻撃の種別に関係のある情報と、攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、ログに関連する攻撃の種別を判定する判定手段と、を備える。

また、本発明の一態様におけるログ分析方法は、攻撃に関連する通信のログから、攻撃の種別に関係のある情報を抽出し、攻撃の種別に関係のある情報と、攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、ログに関連する攻撃の種別を判定する。

また、本発明の一態様におけるコンピュータ読み取り可能記録媒体は、コンピュータに、攻撃に関連する通信のログから、攻撃の種別に関係のある情報を抽出する処理と、攻撃の種別に関係のある情報と、攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、ログに関連する記攻撃の種別を判定する処理と、を実行させるプログラムを非一時的に格納する。

本発明によると、サイバー攻撃における攻撃種類の判別を容易にするログ分析装置を提供することができる。

本発明の第１の実施形態におけるログ分析装置を示す図である。 本発明の第１の実施形態におけるログ分析装置のより詳細な構成の例を示す図である。 抽出部によって抽出される、攻撃の種別に関係のある情報の例を示す図である。 判定部において用いられる判定ルールの一例を示す図である。 判定部において用いられる自動操作定義の例を示す図である。 判定部において用いられる手動操作定義の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態におけるログ分析装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態におけるログ分析装置を示す図である。 本発明の第２の実施形態におけるログ分析装置のより詳細な構成の例を示す図である。 攻撃の種別毎に格納される通信のログのファイルを管理する表の一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態におけるログ分析装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態におけるログ分析装置を示す図である。 本発明の第３の実施形態におけるログ分析装置のより詳細な構成の例を示す図である。 本発明の第３の実施形態におけるログ分析装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の第４の実施形態におけるログ分析装置を示す図である。 本発明の第４の実施形態におけるログ分析装置のより詳細な構成の例を示す図である。 本発明の第４の実施形態におけるログ分析装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の各実施形態におけるログ分析装置等を実現する情報処理装置の例を示す図である。

本発明の各実施形態について、添付の図面を参照して説明する。本発明の各実施形態において、各装置（システム）の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置（システム）の各構成要素の一部又は全部は、例えば図１８に示すような情報処理装置１０００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。情報処理装置１０００は、一例として、以下のような構成を含む。

・ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１
・ＲＯＭ（Read Only Memory）１００２
・ＲＡＭ（Random Access Memory）１００３
・ＲＡＭ１００３にロードされるプログラム１００４
・プログラム１００４を格納する記憶装置１００５
・記録媒体１００６の読み書きを行うドライブ装置１００７
・通信ネットワーク１００９と接続する通信インターフェース１００８
・データの入出力を行う入出力インターフェース１０１０
・各構成要素を接続するバス１０１１
各実施形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム１００４をＣＰＵ１００１が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム１００４は、例えば、予め記憶装置１００５やＲＡＭ１００３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ１００１が読み出す。なお、プログラム１００４は、通信ネットワーク１００９を介してＣＰＵ１００１に供給されてもよいし、予め記録媒体１００６に格納されており、ドライブ装置１００７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ１００１に供給してもよい。

各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ別個の情報処理装置１０００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置１０００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、プロセッサ等を含む汎用または専用の回路や、これらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。

各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。

（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態におけるログ分析装置１００を示す図である。

図１に示すとおり、本発明の第１の実施形態におけるログ分析装置１００は、少なくとも、抽出部１１０と、判定部１２０とを備える。抽出部１１０は、攻撃に関連する通信のログから、攻撃の種別に関係のある情報を抽出する。判定部１２０は、攻撃の種別に関係のある情報と、攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、ログに関連する攻撃の種別を判定する。

また、図２は、ログ分析装置１００のより具体的な構成の一例を示す。図２に示す例では、ログ分析装置１００は、抽出部１１０及び判定部１２０に加えて、ログ取得部１０１と、出力部１０２と、記憶部１３０とを備える。この構成では、全ての要素が一つの装置として実現されてもよいし、記憶部１３０とその他の要素とが、通信ネットワークを介して接続される別個の装置によって実現されてもよい。

ログ取得部１０１は、攻撃種別の判定の対象となる通信のログを取得する。出力部１０２は、判定部１２０によって判定された攻撃種別の結果や、結果に関連する情報を出力する。記憶部１３０は、主に判定部１２０における攻撃の種別の判定に必要となる情報を記憶する。図２に示す例では、記憶部１３０は、判定ルール記憶部１３１と、自動操作定義記憶部１３２と、手動操作定義記憶部１３３とを有する。判定ルール記憶部１３１は、攻撃の種別を判定する際の条件を記憶する。自動操作定義記憶部１３２は、自動の操作によって行われる攻撃に関連する特徴を記憶する。手動操作定義記憶部１３３は、手動の操作によって行われる攻撃に関連する特徴を記憶する。

続いて、ログ分析装置１００の各構成要素について説明する。

ログ取得部１０１は、攻撃種別の判定の対象となる通信のログを取得する。ログ取得部１０１が取得するログは、主に、何らかの攻撃に関連する通信のログであることを想定する。ログ取得部１０１が取得するログの種類は特に限られず、ｐｃａｐ（packet capture）ファイルのようなバイナリファイルでもよいし、又はプロキシログのようなテキストファイルでもよい。また、攻撃の種類は特に制限されず、例えば、スキャン攻撃や不正アクセスを目的とした攻撃が、想定される攻撃に含まれる。

抽出部１１０は、攻撃に関連する通信のログから、攻撃の種別に関係のある情報を抽出する。通信のログは、例えばログ取得部１０１によって取得されたログである。抽出部１１０は、通信のセッションやその他の予め定められた期間を単位として、攻撃の種別に関係のある情報を抽出する。

セッションを単位として攻撃の種別に関係のある情報が抽出される場合には、セッションの区別には、送信元のＩＰ（Internet Protocol）アドレス、送信元のポート番号、宛先のＩＰアドレス、宛先のポート番号、プロトコル及びその他の情報が用いられる。

また、攻撃の種別に関係のある情報には、例えば、時間に関する情報や、データの大きさに関する情報、キーボードからの入力に関する情報が含まれる。抽出部１１０は、一例として、これらの情報をログから抽出する。なお、攻撃の種別に関係のある情報はこれらに限られず、抽出部１１０は、他の情報を攻撃の種別に関係のある情報として取得してもよい。

時間に関する情報には、例えば、送信元からの応答時間や、パケットの到達間隔、あるパケットとその前のパケットとの到達時間差が含まれる。また、これらの平均や標準偏差等の統計的な値が時間に関する情報として求められてもよい。データの大きさに関する情報には、例えば、対象となるセッションにおいて受信したパケットサイズが含まれる。また、パケットサイズの平均や標準偏差等の統計的な値が時間に関する情報として求められてもよい。キーボードからの入力に関する情報には、例えば、特定のキーの入力の有無が含まれる。ただし、時間に関する情報、データの大きさに関する情報及びキーボードからの入力に関する情報の各々には、上述した情報以外の情報が含まれてもよい。

抽出部１１０は、ログを順次参照して、上述した情報を抽出する。また、抽出部１１０は、抽出した情報を用いて、更に上述した統計的な値を求めてもよい。
ログを参照する場合には、抽出部１１０は、ログの種類に応じた手段を適宜用いてログを参照する。

ログがｐｃａｐファイルである場合には、抽出部１１０は、ファイルの先頭から順に、ｐｃａｐヘッダや各プロトコルレイヤーのヘッダに格納された値を取得する。抽出部１１０は、ＴＣＰ（Transmission Control Protocol）ペイロードのサイズやキーボードからの入力等、ヘッダに記録されていない情報も併せて取得してもよい。抽出部１１０は、取得された値をセッション毎にまとめ、例えば後述する図３のような形式にて記憶部１３０やその他の要素に必要に応じて適宜格納する。ｐｃａｐファイルの最後まで参照した場合には、抽出部１１０は、セッション毎に記録された情報から、パケット到達間隔やパケットサイズ等の平均や標準偏差を含む他の情報を更に求めてもよい。

図３は、攻撃の種別に関係のある情報がセッション毎に抽出された場合における、抽出部１１０によって抽出される情報の一例を示す。図３において、“ｉｄ”は、セッション毎に割り当てられる識別番号を示す。“ｓｒｃ＿ｉｐ”は、送信元のＩＰアドレスを、“ｓｒｃ＿ｐｏｒｔ”は、送信元のポート番号を示す。また、“ｄｓｔ＿ｉｐ”は、宛先のＩＰアドレスを、“ｄｓｔ＿ｐｏｒｔ”は、宛先のポート番号を示す。“ｓｒｃ＿ｉｐ”、“ｓｒｃ＿ｐｏｒｔ”、“ｄｓｔ＿ｉｐ”及び“ｄｓｔ＿ｐｏｒｔ”の各々の項には、具体的なアドレスやポート番号が記載されてもよい。“ｔｙｐｅ”は、当該セッションにおいて用いられたプロトコルの種類を示す。図３に示す例では、当該セッションにおいてはＳＳＨが用いられたことを示している。また、“ｋｅｙｂｏａｒｄ＿ｉｎｐｕｔ”は、指摘されたキーの入力の有無を示す。図３に示す例では、当該項目に対する値は「“ｂａｃｋｓｐａｃｅ”：Ｔｒｕｅ」である。すなわち、キーボードのバックスペースキーの入力が含まれることが示されている。

なお、抽出部１１０によって抽出するセッションの数は、特に限られない。また、図３に示す例において、セッション等の抽出の単位毎に、攻撃の種別に関係のある情報の数は限られない。すなわち、図３に示す例においては、送信元からの応答時間の統計値やパケットサイズ等、その他の情報が更に含まれてもよい。判定部１２０による判定の手順等によっては、図３に挙げられている情報の各々の少なくとも一部は、抽出されなくてもよい。

判定部１２０は、抽出部１１０によって抽出される攻撃の種別に関係のある情報と、攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、ログに関連する攻撃の種別を判定する。判定部１２０は、上述した単位毎に、当該ログに関連する攻撃が、スクリプトやマルウェア等によって自動的に行われる自動攻撃であるか、又は、攻撃者が手順を逐次実行する手動攻撃であるかを判定する。

より詳しくは、判定部１２０は、抽出部１１０によって抽出される攻撃の種別に関係のある情報と、攻撃の種別に応じた判定ルールとを照合することで、当該ログに関連する攻撃が、自動攻撃であるか、又は手動攻撃であるかを判定する。判定部１２０による手順について、更に説明する。

図４は、判定部１２０にて用いられる判定ルールの一例を示す。判定ルールは、例えば、判定ルール記憶部１３１に予め記憶される。なお、判定部１２０は、判定ルール記憶部１３１に予め記憶される判定ルールに限らず、例えば外部のサーバや他の外部の装置から適宜取得した判定ルールを用いて判定を行ってもよい。

図４に示す例において、“ＩＤ”は、各々の判定ルール毎に割り当てられ、各々の判定ルールを識別する識別情報を示す。“プロトコル”は、各々の判定ルールによって対象とされるプロトコルの種類を示す。“攻撃種別”は、各々の判定ルールによって対象とされる攻撃の種別を示す。
そして、“ルール”は、項目“プロトコル”が合致するログが、“攻撃種別”に示される攻撃の種別に関連するものであると判断するために満たすべき条件を示す。

すなわち、“ＩＤ”が“Ｒ１”の判定ルールは、プロトコルがＴｅｌｎｅｔである通信のログについて、条件Ａ１及びＡ２が共に成り立つ場合に、当該ログは自動攻撃に関するログであると判断可能であることを示す。同様に、“ＩＤ”が“Ｒ２”の判定ルールは、プロトコルがＳＳＨである通信のログについて、条件Ｍ２が成り立つ場合に、当該ログは手動攻撃に関するログであると判断可能であることを示す。

また、図４に示すルールの詳細は、自動操作定義又は手動操作定義として規定される。図５は、自動操作定義の例を示す。また、図６は、手動操作定義の例を示す。

自動操作定義又は手動操作定義の各々は、例えば、自動操作定義記憶部１３２又は手動操作定義記憶部１３３に予めそれぞれ記憶される。なお、判定部１２０は、自動操作定義記憶部１３２又は手動操作定義記憶部１３３に予め記憶される判定ルールに限らず、適宜外部のサーバ等から適宜取得した判定ルールを用いて判定を行ってもよい。

図５及び図６に示す例において、“識別子”は、各々のルールを識別する識別子である。“特徴”は、ログにおいて攻撃の種別に関連する特徴を示す。“条件”は、当該ルールが満たされると判断されるための特徴に対する条件を示す。

なお、図５及び図６の各々において、“特徴”欄の“ｒｅｓｐｏｎｓｅ＿ｔｉｍｅ”は、送信元ＩＰアドレスにて指定された相手からの応答時間を示す。また、“ｓｔｄ”は標準偏差を示し、“ｍｅａｎ”は平均を示す。また、図５及び図６の各々において、“条件”欄の“ｓ”は秒を示し、“ｉｓ＿ｔｒｕｅ”は、“特徴”欄において指定されたキーボードの入力が存在することを示す。すなわち、送信元ＩＰアドレスにて指定された相手からの応答時間の標準偏差が５秒未満である場合に、図５に示すルールＡ１が満たされると判断できる。

なお、図４に示す例では、プロトコル毎に１つずつの判定ルールが設定されている。しかしながら、プロトコル毎に複数の判定ルールが設定されてもよい。プロトコルの種類はＴｅｌｎｅｔ又はＳＳＨに限られず、これ以外のプロトコルであってもよい。また、図４に示す例では、自動攻撃又は手動攻撃の各々について、１つずつの判定ルールが設定されている。しかしながら、自動攻撃又は手動攻撃の各々について、複数の判定ルールが設定されてもよい。

また、図４に示す自動操作定義及び図６に示す手動操作定義の各々についても、条件の数は図示される数に限定されない。条件は、応答時間又はキーボードからの入力に限られない。例えば、パケットサイズに関する条件やその他の条件が、図４又は図６に示す条件として含まれてもよい。多くの判定ルール又はそのための条件が設定されることで、より多数の種類の攻撃に対する判定が可能となる。

図３から図６に示す例を用いて、抽出部１１０によって抽出された、攻撃の種別に関係のある情報に対して、判定部１２０が攻撃の種別を判定する場合の処理を説明する。

図３に示す、抽出部１１０によって抽出された“ｉｄ”が“００００１”である情報を参照すると、“ｔｙｐｅ”が“ＳＳＨ”である。そのため、判定部１２０は、図４に示す判定ルールのうち、プロトコルが“ＳＳＨ”であるルールを取得して判定を行う。つまり、判定部１２０は、図３に示す情報が、図４に示す判定ルールのうち、プロトコルが“ＳＳＨ”であるルールＲ２を満たすか否かを判定する。すなわち、判定部１２０は、ルールＭ２を満たすか否かを判定する。図３に示す情報がルールＭ２を満たす場合には、判定部１２０は、当該情報の抽出元となったログに関連する攻撃は、手動攻撃であると判定する。

図６を参照すると、ルールＭ２は、特徴が“ｋｅｙｂｏａｒｄ＿ｉｎｐｕｔ［“ｂａｃｋｓｐａｃｅ”］”であり、条件が“ｉｓ＿ｔｒｕｅ”である。すなわち、キーボードのバックスペースキーの入力がある場合に、当該ルールが成り立つことが示されている。一方、図３を参照すると、“ｋｅｙｂｏａｒｄ＿ｉｎｐｕｔ”との項目があり、当該項目に対する値は、「“ｂａｃｋｓｐａｃｅ”：Ｔｒｕｅ」である。これは、上述のように、キーボードのバックスペースキーの入力が含まれることが示している。すなわち、ルールＭ２は成り立つ。

したがって、この場合に、判定部１２０は、“ｉｄ”が“００００１”である情報の抽出元となるログに関連する攻撃は、手動攻撃であると判定する。

出力部１０２は、判定部１２０によって判定された攻撃種別の結果や、結果に関連する情報を出力する。出力部１０２による出力の対象は特に限られず、例えば、任意の表示装置（不図示）において表示されるコンソールであってもよいし、ファイルであってもよい。また、出力部１０２によって出力される結果やその他の情報は、判定された全ての結果であってもよいし、自動攻撃又は手動攻撃と判定された結果のいずれか一方であってもよい。また、出力部１０２は、抽出部１１０によって情報を抽出した際の単位や、抽出の基準を含む他の情報を出力してもよい。通信のセッションを単位として攻撃種別の判定が行われた場合には、出力部１０２は、判定結果と併せて、送信元のＩＰアドレス、送信元のポート番号、宛先のＩＰアドレス、宛先のポート番号、プロトコル等を、判定された攻撃種別の結果に関連する情報として出力してもよい。

続いて、図７に示すフローチャートを参照して、本実施形態におけるログ分析装置１００の動作を説明する。なお、この動作例は、ログ分析装置１００が図２に示す構成を備えることを想定する。

まず、ログ取得部１０１は、攻撃種別の判定の対象となる通信のログを取得する（ステップＳ１０１）。このステップにおいて、ログ取得部１０１は、複数のログを取得してもよい。

次に、抽出部１１０は、ステップＳ１０１にて取得された通信のログから、予め定められた期間やセッション等を単位として攻撃の種別に関係のある情報を抽出する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０１において複数のログが取得されている場合には、ステップＳ１０２の動作は、適宜繰り返して行われる。

次に、判定部１２０は、ステップＳ１０２において抽出された攻撃の種別に関係のある情報と、攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、攻撃の種別を判定する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０２において、複数の期間やセッション等を対象として情報の抽出が行われた場合には、ステップＳ１０３の処理は適宜繰り返して行われる。

次に、出力部１０２は、ステップＳ１０３において判定された、攻撃種別の結果等の情報を出力する（ステップＳ１０４）。

以上のとおり、本実施形態におけるログ分析装置１００は、通信のログから、攻撃の種別に関係のある情報を抽出し、当該情報と攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、ログに関連する攻撃の種別を判定する。ログ分析装置１００による分析では、攻撃の種別に関係のある情報として、種々の情報が利用可能であり、かつ、攻撃の種別に応じた複数の判定ルールが利用可能である。
そのため、ログ分析装置１００は、様々なパターンの攻撃を含む通信のログに関して、攻撃の種別を判定することができる。したがって、ログ分析装置１００は、サイバー攻撃における攻撃種類の判別を容易にする。

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。図８は、本発明の第２の実施形態におけるログ分析装置２００を示す図である。

図８に示すとおり、本発明の第２の実施形態におけるログ分析装置２００は、抽出部１１０と、判定部１２０と、判定ルール生成部２４０とを備える。抽出部１１０及び判定部１２０は、第１の実施形態におけるログ分析装置１００が備える要素と同様の要素である。判定ルール生成部２４０は、攻撃の種別が判定された通信のログに基づいて、判定ルールを生成する。すなわち、ログ分析装置２００は、判定ルール生成部２４０を備える点が、ログ分析装置１００と異なる。

また、図９は、ログ分析装置２００のより具体的な構成の一例を示す。図９に示す例では、ログ分析装置２００は、抽出部１１０、判定部１２０及び判定ルール生成部２４０に加えて、ログ取得部１０１と、出力部１０２と、記憶部１３０とを備える。ログ取得部１０１及び出力部１０２は、図２において同じ符号が付された要素と同様の要素である。また、図９に示す例では、記憶部１３０は、判定ルール記憶部１３１と、自動操作定義記憶部１３２と、手動操作定義記憶部１３３と、通信データ記憶部２３４とを有する。判定ルール記憶部１３１、自動操作定義記憶部１３２及び手動操作定義記憶部１３３の各々は、図２において同じ符号が付された要素と同様の要素である。通信データ記憶部２３４は、攻撃の種別が判定された攻撃に関連する通信のログを記憶する。すなわち、図９に示す例では、記憶部１３０が通信データ記憶部２３４を更に有する点が、図２に示すログ分析装置２００の具体的な構成例と異なる。

続いて、ログ分析装置２００の各構成要素について説明する。なお、上述したログ分析装置１００が備える要素と同様の要素については、説明を適宜省略する。

判定ルール生成部２４０は、攻撃の種別が判定された通信のログに基づいて、判定ルールを生成する。生成される判定ルールは、例えば、上述した図４から図６のような形式にて表されるが、これには限られず、判定ルールの生成方法に応じて適宜定められればよい。判定部１２０は、予め用意された判定ルールに限らず、判定ルール生成部２４０にて生成された判定ルールに基づいて攻撃の種別を判定する。

判定ルール生成部２４０は、一例として、機械学習の手法を用いて判定ルールを生成する。この場合に、判定ルール生成部２４０は、例えばランダムフォレストと呼ばれる手法を用いて判定ルールを生成する。

判定ルール生成部２４０が、ランダムフォレストにより判定ルールを生成する場合の一例を説明する。この場合に、判定ルール生成部２４０は、予め自動攻撃又は手動攻撃に関連すると判定されたログの各々から、上述した攻撃の種別に関係のある情報を抽出する。すなわち、判定ルール生成部２４０は、これらのログの各々から、時間に関する情報、データの大きさに関する情報、又はキーボードからの入力に関する情報を含む各種の情報を抽出する。抽出された情報は、例えば上述した図３のように表される。

そして、判定ルール生成部２４０は、上述した攻撃の種別に関係のある情報を自動攻撃と手動攻撃とに分類する複数の決定木を生成する。生成される決定木の数は特に制限されず、抽出された情報の量等に応じて適宜定められればよい。このように判定ルールが生成された場合に、判定部１２０は、生成された決定木に基づいて攻撃の種別を判定する。すなわち、判定部１２０は、生成された決定木の各々による自動攻撃又は手動攻撃の分類結果の多数決により、攻撃の種別を判定する。

なお、判定ルール生成部２４０は、ランダムフォレスト以外の他の機械学習の手法に基づいて判定ルールを生成してもよい。また、生成された判定ルールは、記憶部１３０の判定ルール記憶部１３１、自動操作定義記憶部１３２又は手動操作定義記憶部１３３の各々に適宜格納される。判定部１２０は、記憶部１３０の各要素に記憶された判定ルールを参照して攻撃の種別を判定する。

判定ルール生成部２４０が判定ルールの生成に際して用いる通信のログは、例えば、予め通信データ記憶部２３４に格納される。通信データ記憶部２３４に記憶される通信のログは、自動攻撃又は手動攻撃のいずれかであることが判定されているログである。通信データ記憶部２３４に記憶される通信のログは、判定部１２０にて攻撃の種別が判定されたログであってもよい。このようにすることで、精度の高い判定ルールに基づいて判定部１２０にて攻撃の種別が判定された通信のログが、判定ルールの生成においても利用可能となる。

通信データ記憶部２３４においては、通信のログは、攻撃の種別に応じて別個のファイルとして格納される。そのため、通信データ記憶部２３４は、ファイルを管理する表を保持する。図１０は、ファイルを管理する表の一例を示す。図１０に示すような表には、記憶されるファイルの各々について、攻撃種別とファイルを識別する情報が記載される。ファイルを識別する情報には、ファイルパスやファイルのハッシュ値が用いられる。
図１０に示す例では、自動攻撃に関するログのファイルは、＜ファイルパス＞にて指定されるファイルである。また、手動攻撃に関するログのファイルは、＜ファイルのハッシュ値＞によって特定されるファイルである。

なお、判定ルール生成部２４０は、通信データ記憶部２３４に記憶される通信のログとは異なるログを用いて判定ルールを生成してもよい。例えば、判定ルール生成部２４０は、予め種別が判定された、攻撃に関連する通信のログを外部のサーバ等から適宜取得し、取得した判定ルールを用いて判定ルールを作成してもよい。

続いて、図１１に示すフローチャートを参照して、本実施形態におけるログ分析装置２００の判定ルールの生成に関する動作を説明する。この動作例は、ログ分析装置２００が図９に示す構成を備えることを想定する。なお、ログ分析装置２００は、ログ分析装置１００と同様の動作にて情報の抽出や攻撃の種別の判定等を行う。

まず、判定ルール生成部２４０は、判定ルールの生成に際して用いられる通信のログを取得する（ステップＳ２０１）。判定ルール生成部２４０は、記憶部１３０の通信データ記憶部２３４を適宜参照して、通信のログを取得する。

次に、判定ルール生成部２４０は、ステップＳ２０１にて取得された通信のログを用いて、判定ルールを生成する（ステップＳ２０２）。

次に、判定ルール生成部２４０は、ステップＳ２０２において生成された判定ルールを記憶部１３０の各要素に記憶するように記憶部１３０の内容を更新する（ステップＳ２０３）。

以上のとおり、本実施形態におけるログ分析装置２００は、判定ルールを生成する判定ルール生成部２４０を更に備える。判定ルール生成部２４０が備えられることで、判定部１２０は、より多くの判定ルールを用いて攻撃の種別を判定することができる。また、判定ルール生成部２４０は、判定部１２０によって判定された通信のログを用いて判定ルールを生成することができる。すなわち、判定ルール生成部２４０において機械学習の手法が用いられる場合に、より多くのデータを学習データとして用いることができる。したがって、ログ分析装置２００は、ログ分析装置１００と同様の効果を奏し、かつ、より高い精度での攻撃種類の判別を可能にする。

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。図１２は、本発明の第３の実施形態におけるログ分析装置３００を示す図である。

図１２に示すとおり、本発明の第３の実施形態におけるログ分析装置３００は、抽出部１１０と、判定部１２０と、判定ルール生成部２４０と、受信部３５０と、第１の観測部３６０とを備える。抽出部１１０及び判定部１２０は、第１の実施形態におけるログ分析装置１００が備える要素と同様の要素である。判定ルール生成部２４０は、第２の実施形態におけるログ分析装置２００が備える要素と同様の要素である。受信部３５０は、攻撃に関連する通信を受信する。第１の観測部３６０は、受信部３５０が受信する通信を観測する。すなわち、ログ分析装置３００は、受信部３５０及び第１の観測部３６０を備える点が、ログ分析装置２００と異なる。

また、図１３は、ログ分析装置３００のより具体的な構成の一例を示す。図１３に示す例では、ログ分析装置３００は、抽出部１１０、判定部１２０、判定ルール生成部２４０、受信部３５０及び第１の観測部３６０に加えて、ログ取得部１０１と、出力部１０２と、記憶部１３０とを備える。ログ取得部１０１及び出力部１０２は、図２において同じ符号が付された要素と同様の要素である。

また、図１３に示す例では、記憶部１３０は、判定ルール記憶部１３１と、自動操作定義記憶部１３２と、手動操作定義記憶部１３３と、通信データ記憶部２３４と、観測データ記憶部３３５とを有する。判定ルール記憶部１３１、自動操作定義記憶部１３２、手動操作定義記憶部１３３及び通信データ記憶部２３４の各々は、図２又は図９において同じ符号が付された要素と同様の要素である。観測データ記憶部３３５は、第１の観測部３６０が、受信部３５０の通信を観測することで得た通信のログを記憶する。

なお、図１２及び図１３に示す例では、判定ルール生成部２４０及び通信データ記憶部２３４を備える構成が示されている。しかしながら、ログ分析装置３００は、これらの要素を備えなくてもよい。すなわち、ログ分析装置３００は、第１の実施形態におけるログ分析装置１００に対して、更に受信部３５０と、第１の観測部３６０とを少なくとも備える構成であってもよい。

続いて、ログ分析装置３００の各構成要素について説明する。なお、上述したログ分析装置１００又はログ分析装置２００が備える要素と同様の要素については、説明を適宜省略する。

受信部３５０は、攻撃に関連する通信を受信する。すなわち、受信部３５０は、少なくとも、攻撃に関連して外部から送信される通信を受信する。攻撃に関連する通信には、例えば、スキャン攻撃や、不正アクセスを目的とした通信が含まれるが、これ以外の通信が攻撃に関連する通信に含まれてもよい。また、受信部３５０は、その他の通信を受信可能であってもよい。受信部３５０は、更に、受信した通信に対して応答するような構成であってもよい。

受信部３５０は、ＴｅｌｎｅｔやＳＳＨ、又はその他のプロトコルをエミュレートするハニーポット等によって実現される。また、受信部３５０は、ＴｅｌｎｅｔやＳＳＨ又はその他のサービスが動作する任意の種類のコンピュータによって実現されてもよい。受信部３５０は、攻撃に関連する通信が受信可能であれば、この他の手段によって実現されてもよい。

第１の観測部３６０は、受信部３５０が受信する通信を観測する。第１の観測部３６０は、例えば、ｔｃｐｄｕｍｐやＷｉｒｅｓｈａｒｋ等により実現されるが、これらには限られない。第１の観測部３６０は、観測した通信を、上述したｐｃａｐファイルやテキストファイル、又はその他の種類のログファイルに記録する。

また、本実施形態において、受信部３５０は、外部からの通信に応じてデータを送信する場合がある。しかしながら、受信部３５０から送信されるデータは、一般に、外部からの攻撃には関係のないデータである。そのため、第１の観測部３６０は、受信部３５０から送信されるデータを除外してログに記録する。ただし、第１の観測部３６０は、受信部３５０から送信されるデータを含めてログに記録してもよい。

本実施形態においては、ログ取得部１０１は、第１の観測部３６０が、受信部３５０の通信を観測することで得た通信のログを取得する。ログ分析装置３００が記憶部１３０を備える場合には、ログ取得部１０１は、第１の観測部３６０が観測し、観測データ記憶部３３５に記憶されたログを取得してもよい。このような構成とすることで、攻撃が行われた場合に、迅速な攻撃の種別の判定が可能となる。

続いて、図１４に示すフローチャートを参照して、本実施形態におけるログ分析装置３００の主に受信部３５０及び第１の観測部３６０に関する動作を説明する。なお、ログ分析装置３００は、ログ分析装置１００と同様の動作によって情報の抽出や攻撃の種別の判定等を行う。また、ログ分析装置３００が判定ルール生成部２４０を備える場合には、判定ルール生成部２４０は、ログ分析装置２００と同様の動作によって判定ルールの生成を行う。

最初に、第１の観測部３６０は、観測を開始する（ステップＳ３０１）。第１の観測部３６０による観測は、受信部３５０が受信する通信の観測に漏れが生じないよう、受信部３５０による受信の開始に先行して開始される。

次に、受信部３５０は、攻撃に関連する通信の受信を開始する（ステップＳ３０２）。

次に、受信部３５０による受信した通信の処理、及び、第１の観測部３６０による当該通信の観測が行われる（ステップＳ３０３）。すなわち、受信部３５０は、外部からパケットを受信すると、当該パケットの処理及び応答を必要に応じて行う。この場合に、第１の観測部３６０は、受信部３５０によって行われる通信を観測する。第１の観測部３６０は、ログファイルのローテートやその他の必要な処理を一定時間毎、通信量やその他の条件に応じて行ってもよい。

以上のとおり、本実施形態におけるログ分析装置３００は、受信部３５０及び第１の観測部３６０を更に備える。受信部３５０及び第１の観測部３６０によって、攻撃に関する通信の受信及び観測が行われる。観測された攻撃に関する通信のログに対して、攻撃の種別の判定が行われる。したがって、ログ分析装置３００は、少なくとも、第１の実施形態におけるログ分析装置１００と同様の効果を奏する。また、ログ分析装置３００は、迅速な攻撃種別の判定を可能とする。

（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。図１５は、本発明の第４の実施形態におけるログ分析装置４００を示す図である。

図１５に示すとおり、ログ分析装置４００は、抽出部１１０と、判定部１２０と、判定ルール生成部２４０と、受信部３５０と、第１の観測部３６０と、マルウェア実行部４７０と、第２の観測部４８０と、制御部４９０とを備える。

抽出部１１０及び判定部１２０は、第１の実施形態におけるログ分析装置１００が備える要素と同様の要素である。判定ルール生成部２４０は、第２の実施形態におけるログ分析装置２００が備える要素と同様の要素である。また、受信部３５０及び第１の観測部３６０は、第３の実施形態におけるログ分析装置３００が備える要素と同様の要素である。

マルウェア実行部４７０は、取得されたマルウェアを実行する。第２の観測部４８０は、マルウェア実行部４７０において実行されるマルウェアによる通信を観測する。制御部４９０は、マルウェア実行部４７０及び第２の観測部４８０の動作を制御する。

また、図１６は、ログ分析装置４００のより具体的な構成の一例を示す。図１６に示す例では、ログ分析装置４００は、上述した要素に加えて、ログ取得部１０１と、出力部１０２と、記憶部１３０と、マルウェア取得部４５１とを備える。ログ取得部１０１、出力部１０２、及び記憶部１３０の各々は、第１から第３の実施形態までの各図において同じ符号が付された要素と同様の要素である。マルウェア取得部４５１は、受信部３５０が受信したマルウェアを取得する。

なお、図１５及び図１６に示す例では、判定ルール生成部２４０及び通信データ記憶部２３４を備える構成が示されている。しかしながら、ログ分析装置３００は、これらの要素を備えなくてもよい。

続いて、ログ分析装置４００の各構成要素について説明する。なお、上述した各実施形態において説明した要素と同様の要素については、説明を適宜省略する。

マルウェア取得部４５１は、受信部３５０が受信したマルウェアを取得する。より詳しくは、マルウェア取得部４５１は、受信部３５０が受信したデータから、マルウェアを検出して取得する。

マルウェア取得部４５１は、マルウェアの検出を、例えば、一般的なアンチウイルスソフトウェアと同様に行う。つまり、マルウェア取得部４５１は、受信したデータが予め定義された特徴に合致するか否か等によってマルウェアを検出して取得する。受信部３５０が能動的に外部への通信を行わない構成である場合には、マルウェア取得部４５１は、受信部３５０へ送信されるプログラムは全てマルウェアであるとして、送信されたプログラムを取得してもよい。取得されたマルウェアは、任意の記憶手段（不図示）に識別子と共に記憶されてもよい。

マルウェア実行部４７０は、例えばマルウェア取得部４５１によって取得されたマルウェアを実行する。マルウェア実行部４７０は、マルウェア取得部４５１以外の手段によって取得されたマルウェアを実行してもよい。

マルウェア実行部４７０は、マルウェアを実行するための一般的な環境にて実現される。すなわち、マルウェア実行部４７０は、ＯＳ（Operating System）の動作を模擬するエミュレータや仮想マシン等によって実現される。マルウェア実行部４７０を実現する手段はこれらに限られないが、マルウェアの動作に起因する問題が他の構成要素や別の装置に波及しないような態様であることが好ましい。また、マルウェアは、一般に外部への攻撃を行うことから、マルウェア実行部４７０において、外部への影響が生じないように通信のアクセス制御が行われてもよい。例えば、マルウェア実行部４７０においては、特定の外部のサーバのみへの通信が可能となるように制御が行われていてもよい。また、外部へのアクセスを制御する場合には、マルウェア実行部４７０には、外部のサーバに相当するダミーサーバが含まれてもよい。

第２の観測部４８０は、マルウェア実行部４７０において実行されるマルウェアによる通信を観測する。例えば、第２の観測部４８０は、エミュレータや仮想マシン等と、外部のサーバやダミーサーバ等との間の通信を観測する。第２の観測部４８０は、一例として、ｔｃｐｄｕｍｐコマンド等によって実現される。第２の観測部４８０は、観測した通信を、上述したｐｃａｐファイルやテキストファイルやその他の種類のログファイルに記録する。観測された結果は、マルウェアを特定するための情報と併せて通信データ記憶部２３４に適宜記憶される。

制御部４９０は、マルウェア実行部４７０及び第２の観測部４８０の動作を制御する。制御部４９０は、マルウェアのマルウェア実行部４７０への転送、マルウェア実行部４７０によるマルウェアの実行又は停止、第２の観測部４８０による観測の開始や停止、又はその他の必要な制御を行う。制御部４９０は、マルウェア取得部４５１の各動作を制御してもよい。

制御部４９０は、例えば、ＳＣＰ（Secure Copy）、ＳＦＴＰ（Secure File Transfer Protocol）又は共有フォルダ等の手段を用いてマルウェア実行部４７０へマルウェアを転送する。この場合には、セキュリティが確保された手順にて行われることが好ましい。

また、制御部４９０は、一例として、第２の観測部４８０による観測が、概ね、マルウェア実行部４７０によってマルウェアが実行されている間に限って行われるように制御する。つまり、この例では、制御部４９０は、マルウェア実行部４７０によるマルウェアの実行が開始される直前に第２の観測部４８０による観測を開始するように制御する。そして制御部４９０は、マルウェア実行部４７０によるマルウェアの実行が終了された直後に第２の観測部４８０による観測を停止するよう制御する。

マルウェア実行部４７０によってマルウェアが実行され、第２の観測部４８０がマルウェアの通信を観測することで、通信のログが得られる。得られた通信のログは、自動攻撃に関するログとなる。このように得られた通信のログを用いて、判定ルール生成部２４０によって新たな判定ルールが生成される。そして、判定部１２０は、生成された判定ルールを更に用いて攻撃の種別を判定する。判定部１２０が生成された判定ルールを用いて攻撃の種別を判定することで、分析の精度の向上が可能となる。

続いて、図１７に示すフローチャートを参照して、本実施形態におけるログ分析装置４００の主にマルウェア取得部４５１、マルウェア実行部４７０及び第２の観測部４８０に関する動作を説明する。

最初に、マルウェア取得部４５１は、受信部３５０が受信したデータからマルウェア取得する（ステップＳ４０１）。ステップＳ４０１において、マルウェア取得部４５１は、未取得であるマルウェアのみを取得するように動作してもよい。

次に、制御部４９０は、第２の観測部４８０がマルウェアによる通信の観測を開始するように制御する（ステップＳ４０２）。制御に応じて、第２の観測部４８０は、通信の観測を開始する。

次に、制御部４９０は、マルウェア実行部４７０がマルウェアを実行するように制御する（ステップＳ４０３）。制御に応じて、マルウェア実行部４７０は、マルウェアの実行を開始する。

次に、制御部４９０は、マルウェア実行部４７０がマルウェアの実行を停止するように制御する（ステップＳ４０４）。制御に応じて、マルウェア実行部４７０は、マルウェアの実行を停止する。

次に、制御部４９０は、第２の観測部４８０がマルウェアによる通信の観測を停止するように制御する（ステップＳ４０５）。制御に応じて、第２の観測部４８０は、通信の観測を停止する。

最後に、制御部４９０は、第２の観測部４８０によって観測された通信のログを通信データ記憶部２３４に格納する（ステップＳ４０６）。

以上のとおり、本実施形態におけるログ分析装置４００は、取得したマルウェアを実行し、マルウェアによる通信を観測するための構成を更に備える。このような構成とすることで、観測されたマルウェアによる通信のログに基づいて、自動攻撃に関する判定ルールが更に生成される。そして、生成された判定ルールを用いて、攻撃の種類の判定が行われる。

したがって、ログ分析装置４００は、少なくとも、第１の実施形態におけるログ分析装置１００と同様の効果を奏する。また、ログ分析装置４００は、精度の高い攻撃種別の判定を可能とする。

この発明の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
（付記１）
攻撃に関連する通信のログから、前記攻撃の種別に関係のある情報を抽出する抽出手段と、
前記攻撃の種別に関係のある情報と、前記攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、前記ログに関連する前記攻撃の種別を判定する判定手段と、
を備えるログ分析装置。
（付記２）
前記判定手段は、前記攻撃が自動攻撃であるか手動攻撃であるかを判定する、請求項１に記載のログ分析装置。
（付記３）
前記判定手段は、前記攻撃の種類に関係のある情報が、前記自動攻撃に関する前記判定ルール又は前記手動攻撃に関する前記判定ルールのいずれに合致するか否かに基づいて、前記攻撃が自動攻撃であるか手動攻撃であるかを判定する、付記２に記載のログ分析装置。
（付記４）
前記攻撃の種別に関係のある情報は、時間に関する情報、データの大きさに関する情報、又はキーボードからの入力に関する情報のうち一つ以上を含む、付記１から３のいずれか一項に記載のログ分析装置。
（付記５）
攻撃に関連する通信を受信する受信手段と、
前記受信手段が受信する通信を観測する第１の観測手段と、
を備える付記１から４のいずれか一項に記載のログ分析装置。
（付記６）
前記判定手段は、前記第１の観測手段が観測した前記通信のログから前記攻撃の種別に関係のある情報を抽出する、
付記５に記載のログ分析装置。
（付記７）
前記種別が判定された前記通信のログに基づいて、前記判定ルールを生成する判定ルール生成手段、
を備える付記１から６のいずれか一項に記載のログ分析装置。
（付記８）
マルウェアを実行するマルウェア実行手段と、
前記マルウェア実行手段において実行された前記マルウェアによる前記通信を観測する第２の観測手段と、
前記マルウェア実行手段及び前記第２の観測手段を制御する制御手段と、
を備える付記７に記載のログ分析装置。
（付記９）
前記判定ルール生成手段は、前記第２の観測手段によって観測された前記通信のログに基づいて、前記自動攻撃に関する前記判定ルールを生成する、
請求項８に記載のログ分析装置。
（付記１０）
攻撃に関連する通信のログから、前記攻撃の種別に関係のある情報を抽出し、
前記攻撃の種別に関係のある情報と、前記攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、前記ログに関連する前記攻撃の種別を判定する、
ログ分析方法。
（付記１１）
コンピュータに、
攻撃に関連する通信のログから、前記攻撃の種別に関係のある情報を抽出する処理と、
前記攻撃の種別に関係のある情報と、前記攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、前記ログに関連する前記攻撃の種別を判定する処理と、
を実行させるプログラム。

１００ ログ分析装置
１１０ 抽出部
１２０ 判定部
１０１ ログ取得部
１０２ 出力部
１３０ 記憶部
１３１ 判定ルール記憶部
１３２ 自動操作定義記憶部
１３３ 手動操作定義記憶部
２３４ 通信データ記憶部
３３５ 観測データ記憶部
２４０ 判定ルール生成部
３５０ 受信部
３６０ 第１の観測部
４５１ マルウェア取得部
４７０ マルウェア実行部
４８０ 第２の観測部
４９０ 制御部

本発明は、ログ分析装置、ログ分析方法及びプログラムに関する。

また、本発明の一態様におけるプログラムは、コンピュータに、攻撃に関連する通信のログから、攻撃の種別に関係のある情報を抽出する処理と、攻撃の種別に関係のある情報と、攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、ログに関連する記攻撃の種別を判定する処理と、を実行させる。

Claims (11)

1. 攻撃に関連する通信のログから、前記攻撃の種別に関係のある情報を抽出する抽出手段と、
   前記攻撃に関係のある情報と、前記攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、前記ログに関連する前記攻撃の種別を判定する判定手段と、
   を備えるログ分析装置。
2. 前記判定手段は、前記攻撃が自動攻撃であるか手動攻撃であるかを判定する、請求項１に記載のログ分析装置。
3. 前記判定手段は、前記攻撃の種類を表す情報が、前記自動攻撃に関する前記判定ルール又は前記手動攻撃に関する前記判定ルールのいずれに合致するか否かに基づいて、前記攻撃が前記自動攻撃であるか前記手動攻撃であるかを判定する、請求項２に記載のログ分析装置。
4. 前記攻撃の種別に関係のある情報は、時間に関する情報、データの大きさに関する情報、又はキーボードからの入力に関する情報のうち一つ以上を含む、請求項１から３のいずれか一項に記載のログ分析装置。
5. 攻撃に関連する通信を受信する受信手段と、
   前記受信手段が受信する通信を観測する第１の観測手段と、
   を備える請求項１から４のいずれか一項に記載のログ分析装置。
6. 前記判定手段は、前記第１の観測手段が観測した前記通信のログから前記攻撃の種別に関係のある情報を抽出する、
   請求項５に記載のログ分析装置。
7. 前記種別が判定された前記通信のログに基づいて、前記判定ルールを生成する判定ルール生成手段、
   を備える請求項１から６のいずれか一項に記載のログ分析装置。
8. マルウェアを実行するマルウェア実行手段と、
   前記マルウェア実行手段において実行された前記マルウェアによる前記通信を観測する第２の観測手段と、
   前記マルウェア実行手段及び前記第２の観測手段を制御する制御手段と、
   を備える請求項７に記載のログ分析装置。
9. 前記判定ルール生成手段は、前記第２の観測手段によって観測された前記通信のログに基づいて、自動攻撃に関する前記判定ルールを生成する、
   請求項８に記載のログ分析装置。
10. 攻撃に関連する通信のログから、前記攻撃の種別に関係のある情報を抽出し、
    前記攻撃の種別に関係のある情報と、前記攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、前記ログに関連する前記攻撃の種別を判定する、
    ログ分析方法。
11. コンピュータに、
    攻撃に関連する通信のログから、前記攻撃の種別に関係のある情報を抽出する処理と、
    前記攻撃の種別に関係のある情報と、前記攻撃の種別に応じた判定ルールとに基づいて、前記ログに関連する前記攻撃の種別を判定する処理と、
    を実行させるプログラムを非一時的に格納するコンピュータ読み取り可能記録媒体。

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