Trajectoryに基づく脆弱性対応

ログイン後セキュリティ監視のためのGyroAuth応用モデル

抄録

AI支援による脆弱性探索が高度化する中で、既知の脆弱性を事前に防止または修正することだけに依存したセキュリティモデルは不十分になる可能性がある。本稿では、ログイン後セキュリティ監視のためのGyroAuth応用モデルとして、Trajectory-Based Vulnerability Responseを提案する。本稿の中心的主張は、攻撃が個別には正常で許可されたイベントから構成される場合であっても、その連なりとして本来許容されない不安定な操作Trajectoryを形成し得るという点にある。本モデルでは、脆弱性を「本来許容されないTrajectoryを正常処理として受理してしまう構造的弱点」として捉える。提案モデルは、予防策としてのBoundary / Negative Definition、通過後の異常遷移を検知するTrajectory Detection、被害限定・再認証・隔離・回復を行うStability Responseの三層から構成される。最小PoCでは、合成アクセスログからセッションTrajectoryを再構成し、順序、速度、文脈、範囲、量、権限、到達先のDeviationを評価し、重み付きDeviationからStabilityを算出し、段階的Responseへ写像する。本稿は、継続的認証、リスクベース／適応的認証、行動バイオメトリクスと関連するが、主たる対象はユーザー本人性の分類ではなく、正常イベント列によって形成される不安定Trajectoryの検知と応答である。本稿は脆弱性の自動発見や攻撃再現を目的とするものではなく、GyroAuthをログイン時の本人確認から継続的なTrajectory収束監視へ拡張する概念実証である。