情報収集

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その他

フットプリンティング:攻撃前の情報収集

情報技術を用いた攻撃は、複雑な手順で行われる場合もありますが、多くの場合、綿密な準備段階を経て実行されます。しっかりと土台を築いて建物を建てるように、攻撃の成功も事前の情報収集にかかっています。この情報収集活動は、攻撃の土台作りであり、フットプリンティングと呼ばれます。フットプリンティングとは、攻撃対象の機器や情報網の弱点を探る偵察活動のようなものです。まるで敵陣を探る斥候のように、様々な方法で情報を集めます。 フットプリンティングでは、公開されている情報源から情報を集めることが多くあります。例えば、組織の公式発表や従業員の公開情報、技術関連の発表資料などです。インターネット上には、思いの外多くの情報が公開されています。これらの情報を丹念に集め、分析することで、攻撃者は組織の全体像を把握し、弱点を見つけ出そうとします。また、特定の機器を狙って情報を集めることもあります。これは、特定の機器に接続されている情報網の構造や、機器の種類、使用されている技術などを調べることで、攻撃の糸口を探るためです。 フットプリンティングで得られた情報は、後の攻撃計画を立てる上で非常に重要になります。敵の守りの弱点や、侵入経路を特定することで、攻撃の成功率を高めることができるからです。例えば、古い機器を使用していることが分かれば、その機器の既知の脆弱性を突いた攻撃を計画できます。また、組織の情報網の構造が分かれば、最も効果的な侵入経路を選択できます。このように、フットプリンティングは、攻撃の成否を左右する重要な最初の段階と言えるでしょう。しっかりと準備された攻撃に対抗するためには、フットプリンティングについて理解し、自らの組織の情報がどのように見えているのかを把握することが重要です。
その他

監査の要、インタビュー法を紐解く

組織の情報システムが適切に運用され、安全に管理されているかを確かめるための仕組み、それがシステム監査です。システム監査は、組織の信頼性を守る上で欠かせない役割を担っています。このシステム監査を行う上で、情報収集は監査の成否を左右すると言っても過言ではありません。様々な情報収集方法の中でも、関係者への直接聞き取り、すなわちインタビュー法は特に重要です。 インタビュー法は、書類だけでは見えてこない情報を引き出す力を持っています。システムの現状把握に役立つだけでなく、システムに関わる人々の意識や考え方を理解するのにも役立ちます。例えば、日々のシステム運用状況や、問題発生時の対応手順、内部統制の状況などは、実際に運用している担当者に話を聞くことで初めて見えてくる部分が多くあります。マニュアルや報告書に書かれた内容と、現場の実態が異なるケースも少なくありません。インタビューを通して両者のずれを明らかにすることで、より正確で詳細な監査結果を得ることが可能になります。また、単に事実確認をするだけでなく、担当者の生の声を聞くことで、潜在的なリスクや改善点が見えてくることもあります。 インタビューは、準備段階から綿密な計画が必要です。事前に十分な資料調査を行い、質問内容を検討することで、限られた時間の中で効果的に情報を引き出すことができます。さらに、インタビュー時の言葉遣いや態度にも配慮が必要です。相手との信頼関係を築き、リラックスした雰囲気を作ることで、率直な意見や隠れた問題点を聞き出すことができます。インタビューで得られた情報は、整理・分析し、監査報告書に適切に反映させることが重要です。 本稿では、システム監査におけるインタビュー法について、その目的や具体的な進め方、注意点などを詳しく解説していきます。より良いシステム監査の実施に向けて、インタビュー法を効果的に活用するための知識と技術を深めていきましょう。
機械学習

情報収集:課題と展望

近頃は、技術がめまぐるしく進歩しています。特に、まるで人間のように文章や絵などを作り出す人工知能の技術は、驚くほどの速さで進化を続けています。この技術の進歩を支えているのが、莫大な量の学習データです。まるで人間の脳が多くの知識や経験を蓄積することで賢くなっていくように、人工知能も膨大なデータを学習することで、より正確な予測や自然な文章を生成できるようになるのです。 高性能な人工知能を実現するためには、質の高いデータを集めることが欠かせません。そのため、インターネットで検索した言葉の記録や、私たちが書き込む文章、日々の買い物データ、サービスを使った人からの意見など、様々な情報が積極的に集められています。例えば、私たちがインターネットで調べ物をすると、検索履歴が記録されます。また、商品の感想を書き込んだり、アンケートに答えたりする際にも、情報は集められています。これらのデータは、人工知能が学習するための教材として使われるだけでなく、サービスの質を向上させたり、新しい機能を開発するためにも活用されています。 集められた情報は、丁寧に整理され、人工知能が理解しやすい形に変換されます。そして、この整理されたデータを使って、人工知能は学習を進めていきます。学習を重ねることで、人工知能はより賢く、より人間らしくなっていくのです。膨大な量のデータが、人工知能の成長を支える栄養のような役割を果たしていると言えるでしょう。人工知能の進化は、私たちの生活をより便利で豊かにしてくれる可能性を秘めています。そのためにも、質の高いデータを集める取り組みは、今後ますます重要になってくるでしょう。
WEBサービス

クローリングとは?仕組みと重要性を解説

インターネット上の膨大な情報を自動的に集める技術、それがクローリングです。まるで蜘蛛が糸をたどるように、指定された場所から次々と情報を集めていきます。この作業を行うプログラムは、クローラーと呼ばれています。クローラーは、まず初めに、指定されたホームページにアクセスします。ホームページは、インターネット上の家の玄関のようなものです。家の中に入るには玄関を通る必要があります。同じように、インターネット上の情報にアクセスするには、まずホームページにアクセスする必要があります。 クローラーは、ホームページに到着すると、そのページに含まれる情報を集めます。そして、ページ内のリンクを見つけます。リンクは、他のページへとつながる道のようなものです。クローラーは、このリンクをたどって、次のページへと移動します。まるで探検家が、地図を見ながら新しい土地を探検するように、クローラーはリンクをたどって、インターネットという広大な世界を巡ります。 クローラーが各ページで集める情報は、文字情報や画像、動画など様々です。集めた情報は、整理されてデータベースと呼ばれる大きな情報倉庫に保存されます。データベースは、図書館の書庫のようなものです。様々な情報が整理されて保管されており、必要な時にすぐに取り出すことができます。 クローラーは、この作業を繰り返し行います。新しいページを見つけたら、そのページの情報も集め、さらにそこからリンクをたどって、また次のページへと移動します。このようにして、インターネット上の情報は、まるで網の目のようにつながり、クローラーは網をたどることで情報を集めていきます。集められた情報は検索エンジンの基盤となり、私たちが情報を探す際に役立ちます。