ワールドビジネスサテライト,8/12,特集,不正を暴く"デジタル鑑識":ワールドビジネスサテライト.Log

ワールドビジネスサテライト,8/12,特集,不正を暴く"デジタル鑑識"

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ワールドビジネスサテライト,8/12,特集,不正を暴く"デジタル鑑識"

7月21日
日本中に衝撃を与えた東芝の不正会計問題
指示を否定する田中社長

しかし
第三者委員会は歴代3社長の関与による組織的な不正を認定しました

その根拠となったのはある特殊な調査手法でした

第三者委員会が用いたのは
デジタル・フォレンジックという手法

対象者のパソコンからデータを収集したり
消えたメールを修復したり鑑識のデジタル版です

デジタルフォレンジック研究会 会長 東京電機大学 佐々木良一 教授
「専門家が調べるといろんな証拠が出てきて」
「隠したつもりであっても不正をしたかどうかが分かる」

4大監査法人の1つ

東京・中央区
PwC

この2人はデジタル鑑識の本場
アメリカでトレーニングを受けた専門家です

不正会計をどのように見抜くのでしょうか

まず取り出したのはデジタルカメラです

すり替えを防ぐためにパソコンの製造番号を記録した後で
記憶媒体を取り外します

次に取り出したのは特殊な機械
これでパソコンのオリジナルデータを完全にコピーできると言います

プライスウォーターハウスクーパース 池田雄一シニアマネージャー
「不正事案が明らかになっていない場合」
「本人に分からないようにデータを取る」
「夜や週末に(オフィスに)入って作業をすることも多々ある」

Q.出社したら既にコピーされていることも

「そうですね」

PwC
調査チームと会計チームが協力してデータを解析

プライスウォーターハウスクーパース 吉田卓マネージャー
「証拠収集する日の直前に」
「大量のデータを消した形跡とか」
「そういうのはこの段階で分かる」

消去済みを示すサイン
膨大なデータの中から何を隠そうとしているのかをあぶり出します

「断片的なモノも多いがメールに証拠となる情報が残っている」

証拠をもとに行うのが会計士による調査対象者からの聞き取り
デジタル鑑識は不正の解明に不可欠だと話します

PwCあらた監査法人 丸山琢永 パートナー
「断片的な証拠が調査チームから上がってくると」
「それは違う事実と違いますよねという指摘ができるようになる」

東京・港区
AOS

こちらの会社にもデジタル鑑識の専門家が
壊れたパソコンや携帯電話からデータを取り出す作業を行っていました

AOSリーガルテック 佐々木隆仁 社長
「不正事件の場合は削除されたり壊されたりするケースが多い」

普及作業はチリや埃が入らないよう
クリーンルーム内で行います

通常は不可能とされるようなハードディスクの復旧でも
数多くの成功事例があると言います

AOS技術者
「現状の技術で(記録部の)傷があるところの復旧はできない」
「ただ傷がない面の復旧は難易度が高いができなくはない」

こちらの携帯電話は海水に浸かって基板が腐食していました

しかし
内部のメモリーから写真や通話履歴などの
データを取り出すことができたと言います

AOSの佐々木社長は

最近不正を隠すため壊されたスマートフォンが
警察や弁護士から持ち込まれる例が増えたと言います

「膨大な証拠がスマホに入っている」
「この1,2年でスマホの証拠としての重要性は大きくなったと感じる」

不正調査の現場で威力を発揮するデジタル鑑識

一方
専門家はその活用には課題もあると言います

立命館大学 上原哲太郎 教授
「技術者はとても足りない」
「人手が足りないので単価が上がる」
「デジタル鑑識のコストが合わない」

こうした中
人工知能の活用でデジタル鑑識の効率化を目指すのが

東京・港区
UBIC

です

データ解析の心臓部の取材が特別に許可されました

UBIC 野崎周作 執行役員
「調査権限がある人しか入れない非常にセキュリティーの高い部屋」

UBICは人工知能を使って
調査に必要なメールを自動で選別できると言います

「不正の痕跡があるメールをまず赤い印をつけていく」
「関係ないメールは青と人工知能に教えていく」

こちらが実際の事例をもとに再現したメールの文面です

通常のメール
”今日の夜、予定ありますか?”
”久々に飲みにでも行けないかと思いまして”
”駅前の居酒屋に8時くらいでどうですか?”

飲み会に誘っていますが不審な点はありません

不正を示唆するメール
”最近はいかがですか?”
”もよ良ければ、今日か明日にでも飲みにいきませんか?”
”前回から時間も経ってますし、またお世話出来ればと思います”
”いい個室の居酒屋見つけたので、そこにしましょう。”
”○○さんも誘った方がいいですかね。”
”連絡は個人の方でも可です。お待ちしています。”

店が個室であることを強調しています
さらに個人アドレスの返信をうながしています

こうした不審な点を感じるやり取りを
人工知能に学習させるのです

「まず調査する人が一部を重要なモノ」
「重要でないモノに分ける」
「人工知能が学習して残りの重要なモノを判別していく」

従来はキーワード検索で絞り込み
→大幅に調査のスピードが上がる

さらに
人物同士のつながりを示す機能も

「四角それぞれがメールアドレス」

社内外とのメールのやり取り
全て網羅した複雑な相関図

これを人工知能が学習した疑わしいメールに絞り込むと

「何百もあったメールアドレスを人工知能が4名に絞り込んだ」

わずかな時間で
不審なメールをやり取りしている対象者を絞り込む事ができました

「計算能力だけなら人間の4000倍」
「調査時間が長くなるとコストもかかる」
「早く証拠を見つけることで調査のコストダウンにつながる」

膨大なデータの海から不正の証拠を探り当てるデジタル鑑識
専門家たちの活躍の場はさらに広がっていきそうです

*逆に言うと捏造なんかも簡単に行われそう
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