JP2005151289A - ログ分析装置およびログ分析プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】 様々なネットワーク機器から出力されるログに基づいて、攻撃の周期性を考慮したログ分析を行うことができるログ分析装置およびログ分析プログラムを提供する。
【解決手段】 ログ収集部101はネットワーク20〜22の各機器から出力されるログを収集し、ログ保存部102へ出力する。ログ保存部102はログ収集部101によって出力されたログから、分析に用いるパラメータを抽出し、記憶部103に保存する。ログ分析部104は記憶部103から分析対象のパラメータを読み出し、そのパラメータに関するイベントの時間軸上の分布を求め、その分布を周波数軸上の分布へ変換する。ログ分析部104は周波数軸上の分布に対して比率分析や稀率分析を行い、分析結果を記憶部103に保存すると共に、インタフェース105を介してWebブラウザ301へ出力する。
【選択図】 図1
Description
前期パラメータとしては、IDS、Router、またはFirewallなどのネットワーク機器から出力されるログに記録されているパケット量、トラヒック量、プロトコル量、Port量、Attack Signature、Source/Destination Port、およびSource/Destination IPなどが挙げられる。
前記第1の値としては、前記ログ中のパラメータに属し、特定の所定期間内のイベントに関する前記分布の特定のグループ内のイベントの量が挙げられる。前記第2の値は、過去の複数の所定期間内のイベントに関する前記分布の特定のグループ内のイベントの量の平均値であることが望ましい。これにより、前記比率の値として1を基準とし、異常度の判断を行うことができる。
前記第1の値としては、前記ログ中のパラメータに属し、特定のネットワークのイベントに関する前記分布の特定のグループ内のイベントの量が挙げられる。前記第2の値は、前記特定のネットワークを除く他の複数のネットワークのイベントに関する前記分布の特定のグループ内のイベントの量の平均値であることが望ましい。これにより、前記比率の値として1を基準とし、異常度の判断を行うことができる。
前記確率分布に関しては、過去の所定期間に関する複数の前記分布に関する複数の値(例えば、特定のグループ内のイベントの量)の分布が正規分布、指数分布、ガンマ分布などの確率分布の中の1つに従うと仮定し、適宜確率分布を求めればよい。上側稀率とは、求めた確率分布における値が特定の所定期間における前記分布に関する値(例えば、特定のグループ内のイベントの量)以上となる確率であり、下側稀率とは、求めた確率分布における値が特定の前記分布に関する値以下となる確率である。
前記確率分布に関しては、前記特定のネットワークを除く他の複数のネットワークごとの前記第2の分布に関する複数の値(例えば、特定のグループ内のイベントの量)の分布が正規分布、指数分布、ガンマ分布などの確率分布の中の1つに従うと仮定し、適宜確率分布を求めればよい。上側稀率とは、求めた確率分布における値が前記第1の分布に関する値(例えば、前記特定のグループ内のイベントの量)以上となる確率であり、下側稀率とは、求めた確率分布における値が前記第1の分布に関する値以下となる確率である。
(a)パケット数
(b)トラヒック量
(c)プロトコル量
(d)Port量
(e)Attack Signature
(f)Source/Destination Port
(g)Source/Destination IP
の各パラメータを分析対象とする。
(a)頻度分析
(b)比率分析
(c)稀率分析
が挙げられる。
Claims (29)
- ネットワーク機器から収集したログに基づいて分析処理を行うログ分析装置において、
前記ネットワーク機器から出力されるログを収集する収集手段と、
前記収集手段によって収集された前記ログ中のパラメータに属するイベントの時間軸上の分布を求め、該時間軸上の分布を周波数軸上の分布へ変換する第1の変換手段と、
を具備することを特徴とするログ分析装置。 - 前記第1の変換手段によって生成された前記周波数軸上の分布を複数のグループに分割するグループ化を行うグループ化手段と、
前記グループ化手段によってグループ化された前記周波数軸上の分布を、各イベントが該イベントの量順に並んだ分布に変換する第2の変換手段と、
をさらに具備することを特徴とする請求項1に記載のログ分析装置。 - 前記第1の変換手段によって生成された前記周波数軸上の分布を複数のグループに分割するグループ化を行うグループ化手段と、
前記グループ化手段によってグループ化された前記周波数軸上の分布における各グループ内のイベントの量に基づいて、ネットワークの異常度に関する値を算出する異常値算出手段と、
をさらに具備することを特徴とする請求項1に記載のログ分析装置。 - 前記第1の変換手段によって生成された前記周波数軸上の分布を複数のグループに分割するグループ化を行うグループ化手段と、
前記グループ化手段によってグループ化された前記周波数軸上の分布における各グループ内のイベントの量に基づいて、エントロピー値を算出するエントロピー算出手段と、
前記エントロピー算出手段によって算出された前記エントロピー値に基づいて、ネットワークの異常度に関する値を算出する異常値算出手段と、
をさらに具備することを特徴とする請求項1に記載のログ分析装置。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、所定期間内のイベントに関する分布であり、
前記異常値算出手段は、前記グループ化手段によってグループ化された特定の所定期間における前記分布に関する第1の値と、前記グループ化手段によってグループ化された過去の所定期間における複数の前記分布に関する第2の値との比率を算出する
ことを特徴とする請求項3に記載のログ分析装置。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、特定のネットワークのイベントに関する第1の分布と、前記ログ中のパラメータに属し、前記特定のネットワークを除く他の複数のネットワークのイベントに関する複数の第2の分布とであり、
前記異常値算出手段は、前記グループ化手段によってグループ化された前記第1の分布に関する第1の値と、前記グループ化手段によってグループ化された前記複数の第2の分布に関する第2の値との比率を算出する
ことを特徴とする請求項3に記載のログ分析装置。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、所定期間内のイベントに関する分布であり、
前記異常値算出手段は、前記グループ化手段によってグループ化された過去の所定期間に関する複数の前記分布のイベントの量に基づいて確率分布を求め、前記グループ化手段によってグループ化された特定の所定期間における前記分布のイベントの量に関する上側稀率または下側稀率を前記確率分布に基づいて算出する
ことを特徴とする請求項3に記載のログ分析装置。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、特定のネットワークのイベントに関する第1の分布と、前記ログ中のパラメータに属し、前記特定のネットワークを除く他の複数のネットワークのイベントに関する第2の分布とであり、
前記異常値算出手段は、前記グループ化手段によってグループ化された前記第2の分布のイベントの量に基づいて確率分布を求め、前記グループ化手段によってグループ化された前記第1の分布のイベントの量に関する上側稀率または下側稀率を前記確率分布に基づいて算出する
ことを特徴とする請求項3に記載のログ分析装置。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、所定期間内のイベントに関する分布であり、
前記異常値算出手段は、前記エントロピー算出手段によって算出された特定の所定期間における前記分布に関する第1のエントロピー値と、過去の所定期間に関する複数の前記分布に関する第2のエントロピー値との比率を算出する
ことを特徴とする請求項4に記載のログ分析装置。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、特定のネットワークのイベントに関する第1の分布と、前記ログ中のパラメータに属し、前記特定のネットワークを除く他の複数のネットワークのイベントに関する第2の分布とであり、
前記異常値算出手段は、前記エントロピー算出手段によって算出された前記第1の分布に関する第1のエントロピー値と、前記第2の分布に関する第2のエントロピー値との比率を算出する
ことを特徴とする請求項4に記載のログ分析装置。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、所定期間内のイベントに関する分布であり、
前記エントロピー算出手段は、前記グループ化手段によってグループ化された特定の所定期間における前記分布に関する第1のエントロピー値と、前記グループ化手段によってグループ化された過去の所定期間に関する複数の前記分布に関する第2のエントロピー値とを算出し、
前記異常値算出手段は、前記第2のエントロピー値の確率分布を求め、前記第1のエントロピー値に関する上側稀率または下側稀率を前記確率分布に基づいて算出する
ことを特徴とする請求項4に記載のログ分析装置。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、特定のネットワークのイベントに関する第1の分布と、前記ログ中のパラメータに属し、前記特定のネットワークを除く他のネットワークのイベントに関する第2の分布とであり、
前記エントロピー算出手段は、前記グループ化手段によってグループ化された前記第1の分布に関する第1のエントロピー値と、前記グループ化手段によってグループ化された前記第2の分布に関する第2のエントロピー値とを算出し、
前記異常値算出手段は、前記第2のエントロピー値の確率分布を求め、前記第1のエントロピー値に関する上側稀率または下側稀率を前記確率分布に基づいて算出する
ことを特徴とする請求項4に記載のログ分析装置。 - 前記グループ化手段は、前記第1の変換手段によって生成された前記周波数軸上の分布を、所定の周波数ごとに複数のグループに分割することを特徴とする請求項1〜請求項12のいずれかの項に記載のログ分析装置。
- 前記グループ化手段は、前記第1の変換手段によって生成された前記周波数軸上の分布における各周波数のイベントに対して、各グループ内のイベントの総量が均等に近づくように前記イベントをグループ化することを特徴とする請求項3〜請求項12のいずれかの項に記載のログ分析装置。
- ネットワーク機器から収集したログに基づいて分析処理を行うログ分析方法において、
前記ネットワーク機器から出力されるログを収集するステップと、
収集した前記ログ中のパラメータに属するイベントの時間軸上の分布を求め、該時間軸上の分布を周波数軸上の分布へ変換するステップと、
をコンピュータに実行させるためのログ分析プログラム。 - 前記周波数軸上の分布を複数のグループに分割するグループ化を行うステップと、
グループ化した前記周波数軸上の分布を、各イベントが該イベントの量順にならんだ分布に変換するステップと、
をさらに具備することを特徴とする請求項15に記載のログ分析プログラム。 - 前記周波数軸上の分布を複数のグループに分割するグループ化を行うステップと、
グループ化した前記周波数軸上の分布における各グループ内のイベントの量に基づいて、ネットワークの異常度に関する値を算出するステップと、
をさらに具備することを特徴とする請求項15に記載のログ分析プログラム。 - 前記周波数軸上の分布を複数のグループに分割するグループ化を行うステップと、
グループ化した前記周波数軸上の分布における各グループ内のイベントの量に基づいて、エントロピー値を算出するステップと、
算出した前記エントロピー値に基づいて、ネットワークの異常度に関する値を算出するステップと、
をさらに具備することを特徴とする請求項15に記載のログ分析プログラム。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、所定期間内のイベントに関する分布であり、
前記グループ化した前記周波数軸上の分布における各グループ内のイベントの量に基づいて、ネットワークの異常度に関する値を算出するステップにおいては、グループ化した特定の所定期間における前記分布に関する第1の値と、グループ化した過去の所定期間における複数の前記分布に関する第2の値との比率を算出する
ことを特徴とする請求項17に記載のログ分析プログラム。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、特定のネットワークのイベントに関する第1の分布と、前記ログ中のパラメータに属し、前記特定のネットワークを除く他の複数のネットワークのイベントに関する第2の分布とであり、
前記グループ化した前記周波数軸上の分布における各グループ内のイベントの量に基づいて、ネットワークの異常度に関する値を算出するステップにおいては、グループ化した前記第1の分布に関する第1の値と、グループ化した前記第2の分布に関する第2の値との比率を算出する
ことを特徴とする請求項17に記載のログ分析プログラム。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、所定期間内のイベントに関する分布であり、
前記グループ化した前記周波数軸上の分布における各グループ内のイベントの量に基づいて、ネットワークの異常度に関する値を算出するステップにおいては、グループ化した過去の所定期間に関する複数の前記分布のイベントの量に基づいて確率分布を求め、グループ化した特定の所定期間における前記分布のイベントの量に関する上側稀率または下側稀率を前記確率分布に基づいて算出する
ことを特徴とする請求項17に記載のログ分析プログラム。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、特定のネットワークのイベントに関する第1の分布と、前記ログ中のパラメータに属し、前記特定のネットワークを除く他の複数のネットワークのイベントに関する第2の分布とであり、
前記グループ化した前記周波数軸上の分布における各グループ内のイベントの量に基づいて、ネットワークの異常度に関する値を算出するステップにおいては、グループ化した前記第2の分布のイベントの量に基づいて確率分布を求め、グループ化した前記第1の分布のイベントの量に関する上側稀率または下側稀率を前記確率分布に基づいて算出する
ことを特徴とする請求項17に記載のログ分析プログラム。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、所定期間内のイベントに関する分布であり、
前記算出した前記エントロピー値に基づいて、ネットワークの異常度に関する値を算出するステップにおいては、算出した特定の所定期間における前記分布に関する第1のエントロピー値と、過去の所定期間に関する複数の前記分布に関する第2のエントロピー値との比率を算出する
ことを特徴とする請求項18に記載のログ分析プログラム。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、特定のネットワークのイベントに関する第1の分布と、前記ログ中のパラメータに属し、前記特定のネットワークを除く他の複数のネットワークのイベントに関する第2の分布とであり、
前記算出した前記エントロピー値に基づいて、ネットワークの異常度に関する値を算出するステップにおいては、算出した前記第1の分布に関する第1のエントロピー値と、前記第2の分布に関する第2のエントロピー値との比率を算出する
ことを特徴とする請求項18に記載のログ分析プログラム。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、所定期間内のイベントに関する分布であり、
前記グループ化した前記周波数軸上の分布における各グループ内のイベントの量に基づいて、エントロピー値を算出するステップにおいては、グループ化した特定の所定期間における前記分布に関する第1のエントロピー値と、グループ化した過去の所定期間に関する複数の前記分布に関する第2のエントロピー値とを算出し、
前記算出した前記エントロピー値に基づいて、ネットワークの異常度に関する値を算出するステップにおいては、前記第2のエントロピー値の確率分布を求め、前記第1のエントロピー値に関する上側稀率または下側稀率を前記確率分布に基づいて算出する
ことを特徴とする請求項18に記載のログ分析プログラム。 - 前記周波数軸上の分布は、前記ログ中のパラメータに属し、特定のネットワークのイベントに関する第1の分布と、前記ログ中のパラメータに属し、前記特定のネットワークを除く他の複数のネットワークのイベントに関する第2の分布とであり、
前記グループ化した前記周波数軸上の分布における各グループ内のイベントの量に基づいて、エントロピー値を算出するステップにおいては、グループ化した前記第1の分布に関する第1のエントロピー値と、グループ化した前記第2の分布に関する第2のエントロピー値とを算出し、
前記算出した前記エントロピー値に基づいて、ネットワークの異常度に関する値を算出するステップにおいては、前記第2のエントロピー値の確率分布を求め、前記第1のエントロピー値に関する上側稀率または下側稀率を前記確率分布に基づいて算出する
ことを特徴とする請求項18に記載のログ分析プログラム。 - 前記周波数軸上の分布を複数のグループに分割するグループ化を行うステップにおいては、前記周波数軸上の分布を、所定の周波数ごとに複数のグループに分割することを特徴とする請求項15〜請求項26のいずれかの項に記載のログ分析プログラム。
- 前記周波数軸上の分布を複数のグループに分割するグループ化を行うステップにおいては、前記周波数軸上の分布における各周波数のイベントに対して、各グループ内のイベントの総量が均等に近づくように前記イベントをグループ化することを特徴とする請求項17〜請求項26のいずれかの項に記載のログ分析プログラム。
- 請求項15〜請求項28のいずれかの項に記載のログ分析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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