# サイバー攻撃被害を自動解析するフォレンジック技術｜富士通（6702）の変遷

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## 経過

- FY2017-Q1 初出 「今般、大量のネットワーク通信から、正常な業務による通信と攻撃の可能性の高い通信を識別し、自動的に分析する技術を開発しました。」 — 遠隔操作の特定、コマンド操作の証跡収集、調査を可能にし、情報漏えい等の被害が拡大する前の対策を目指す技術として初めて記載された。 (https://komori.app/company/6702/filing/2016-q1)
- FY2017 前進 「サイバー攻撃の被害状況の全貌をネットワーク通信の自動解析で把握するフォレンジック技術を開発しました。マルウェア攻撃の全体像を自動で把握することが可能になり速やかな対応につなげます。」 — 個別通信の識別にとどまらず、マルウェア攻撃の全体像を自動把握する機能として整理された。 (https://komori.app/company/6702/filing/2016-fy)
- FY2018-Q2 前進 「マルウェア対策研究人材育成ワークショップ「MWS2017」の研究用データセットを用いて攻撃を判別する試験をし、既存の機械学習「Support Vector Machine」が76％の精度に対し、本技術は時間変化の複数痕跡を学習することで93%の精度で検知できました。」 — Deep Tensorを拡張して通信ログの関係性を時系列で学習し、マルウェア検知精度を既存の機械学習の76％から93％へ高める技術を開発した。 (https://komori.app/company/6702/filing/2017-q2)
- FY2019 前進 「業務ネットワークがサイバー攻撃を受けた際、対処の要否を自動判断するAI技術を開発しました。現在、対処が必要なマルウェアか否かの判断はサイバー攻撃分析の専門家が手動で調査・確認しています。今回、攻撃情報の学習データを確保する技術を開発・活用することによりAI判定モデルを生成しました。12,000件のデータで評価実験を行った結果、専門家の手動による分析結果と95%一致しました。」 — フォレンジック技術を、攻撃被害の把握から対処要否のAI自動判断へ拡張し、12,000件の評価データで専門家判断との95%一致を確認した。 (https://komori.app/company/6702/filing/2018-fy)