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公開番号2025010320
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-20
出願番号2024190848,2022016554
出願日2024-10-30,2022-02-04
発明の名称情報処理装置
出願人キヤノン株式会社
代理人個人
主分類G06Q 10/10 20230101AFI20250109BHJP(計算;計数)
要約【課題】推定される機器の利用環境を提示し、セキュリティ対策に係る適切な設定を支援できるようにする。
【解決手段】情報処理装置は、第1の機器が行った通信の特徴情報を取得し、複数の第2の機器が行った通信の特徴情報と第2の機器に設定された利用環境の設定情報とに基づいて機械学習を行い生成された学習済モデルと、取得した第1の機器に係る通信の特徴情報とに基づいて第1の機器の利用環境を推定し、推定した第1の機器の利用環境を通知する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
第１の機器が行った通信の特徴情報を取得する取得手段と、
複数の第２の機器が行った通信の特徴情報と該第２の機器に設定された利用環境の設定情報とに基づいて機械学習を行い生成された学習済モデルと、取得した前記第１の機器に係る前記通信の特徴情報とに基づいて前記第１の機器の利用環境を推定する推定手段と、
推定した前記第１の機器の利用環境を通知する通知手段とを有することを特徴とする情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、システム、情報処理装置の制御方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
セキュリティ対策として、情報機器が持つ各種セキュリティ関連機能は適切に設定されている必要がある。利用環境が単一固定的な情報機器であれば、その単一の利用環境に合わせこんだ設定値を出荷時に適用しておくことで、ユーザは何も意識することなく適切にセキュリティ対策が施された情報機器を利用することができる。
【０００３】
例えば、複合機の利用環境に着目すると、オフィス環境での利用に限らず、在宅勤務での利用や、不特定多数の人で共有する公共スペースでの利用など利用環境が多様化している。利用環境に応じて適切なセキュリティ設定は異なるため、利用環境にあった適切な設定を行う必要がある。セキュリティの専門知識を持つ情報機器の管理者であれば、利用環境毎に設定変更が必要なことを認識し、利用環境にあわせて設定変更を行った上で利用するといった対策が取られている。
【０００４】
特許文献１には、予め設定したセキュリティポリシーとネットワークの動作状況の特徴を紐づけて管理し、ネットワークの動作状況の特徴が変化したことを検知することで、セキュリティポリシー更新を支援する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０１９－２２０９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
個人利用する情報機器の増大、在宅ワークの増加などの背景から、専門的なセキュリティ知識を持たない利用者が情報機器の管理を行うケースが増えている。近年では、個人管理の情報機器は、セキュリティ管理者が対策を行っている企業ネットワーク内の情報機器よりも不十分なセキュリティ対策となりがちなことから、攻撃者からの情報機器に対する攻撃を受ける可能性が高まっている。セキュリティ対策における利用環境毎の推奨設定値の設定入力を支援する機能を情報機器に設けることが考えられるが、セキュリティの専門家ではない利用者は、利用する情報機器の利用環境がどの利用環境に該当するのか判断できないことがある。
【０００７】
本発明は、推定される機器の利用環境を提示し、セキュリティ対策に係る適切な設定を支援できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る情報処理装置は、第１の機器が行った通信の特徴情報を取得する取得手段と、複数の第２の機器が行った通信の特徴情報と該第２の機器に設定された利用環境の設定情報とに基づいて機械学習を行い生成された学習済モデルと、取得した前記第１の機器に係る前記通信の特徴情報とに基づいて前記第１の機器の利用環境を推定する推定手段と、推定した前記第１の機器の利用環境を通知する通知手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、推定される機器の利用環境を提示でき、セキュリティ対策に係る適切な設定を支援することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
ＭＦＰと学習・推定サーバの接続形態を説明する図である。
ＭＦＰのコントローラ部の構成例を示す図である。
学習・推定サーバの構成例を示す図である。
ＭＦＰのコントローラ部の機能構成例を示す図である。
学習・推定サーバの機能構成例を示す図である。
セキュリティ設定に係る画面構成を示す図である。
学習モデルを用いた入出力の構造を説明する図である。
学習モデルを利用したシステムの動作を説明する図である。
ＭＦＰのデータ送信処理の例を示すフローチャートである。
学習・推定サーバの学習済モデルの生成・更新処理の例を示すフローチャートである。
ＭＦＰのデータ送信処理の例を示すフローチャートである。
第１の実施形態における推定フェーズでの処理例を示すフローチャートである。
第２の実施形態における推定フェーズでの処理例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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