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サイバー攻撃に対する日本政府のパブリック・アトリビューション事例についてまとめてみた - piyolog
2017年以降、サイバー攻撃に関与した国家や国家を背景とするグループを名指したうえでその行為を明らかにする取り組みであるパブリック・アトリビューションを日本政府は行っています。ここではこれまでに公表された取り組み事例について概要をまとめます。 これまでの事例概要 日本政府は2017年以降2024年7月に至るまで7件のパブリック・アトリビューションを行っている。日本政府が行った7例の内訳は、中国5例、北朝鮮2例。 外務報道官談話、注意喚起、共同署名等、公表の形態は様々であり、また公表対象の表現についても意図的に使い分けているかは定かではないが異なっていることが多い。（「拠点とする」、「背景に持つ」、「背景とする」、「下部組織とされる」など。）発出した政府組織は外務省、警察庁、内閣サイバーセキュリティセンター、金融庁。 公表は日本独自の内容及びタイミングで行われた事例は1例のみで開始当初は関係
北朝鮮のハッカー集団「ラザルス」が日本の暗号資産交換業者を狙ってサイバー攻撃をしていたとして、警察庁などは相手国を名指しし非難する「パブリック・アトリビューション」を行った。重要インフラや先端技術を狙うサイバー攻撃は激化する一方、国をまたいだ攻撃者の特定や摘発は難航。摘発できなくても「誰がやったか」や手口を公表することで、攻撃の抑止と被害拡大防止につなげる狙いもあり、日本政府も積極的に取り入れだしている。 共通点探り特定難警察庁と金融庁、内閣サイバーセキュリティセンターは１０月１４日、北朝鮮のハッカー集団「ラザルス」が日本の暗号資産交換業者を狙ってサイバー攻撃を行っていると連名で発表した。 「アトリビューション」とは英語で「特定」を意味する。捜査などで突き止めた攻撃実行者や背後にいる国を特定した上で名指しして公表、非難する手法が「パブリック・アトリビューション」だ。 国をまたいだサイバー攻
Google の脱ラストクリックアトリビューションは正解か？：必ずしも歓迎されているわけではない理由 | DIGIDAY［日本版］
いま、Googleはラストクリックに基づく広告パフォーマンスの測定から広告主を遠ざけようとしている。分析モデルを使って広告結果を測定するアプローチへシフトしたほうがいいと、広告主の説得を試みるGoogleだが、必ずしも全社が首を縦に振るとはかぎらない。 Appleをはじめとする各社のブラウザ内で、ユーザーがブランドとどんなやりとりを交わしているのかを示すシグナルが消えようとしている。そしていま、Googleはラストクリックに基づく広告パフォーマンスの測定から広告主を遠ざけようとしている。分析モデルを使って広告結果を測定するアプローチへシフトしたほうがいいと、広告主の説得を試みるGoogleだが、必ずしも全社が首を縦に振るとはかぎらない。 また、プライバシーに配慮した測定をめぐる騒動を考えると、Googleはその新たな手法を成功させるべく、顧客データの保管場所をさらに広く開放するよう働きかけ
Web広告は直接CVで評価すればよい。アトリビューションの実態調査 ｜WACUL TECHNOLOGY & MARKETING LAB | 株式会社WACUL
今回は「複数社のアトリビューション分析結果から具体的にどのような示唆が得られるのか」「現場では実際どのようにアトリビューション分析がおこなわれているのか」という2つの観点から、Web広告におけるアトリビューション分析の実態を調査。成果につなげるためにはどのように実施されるべきかを明らかにする。
サイバーセキュリティの専門家が一堂に会する、株式会社網屋の「Security BLAZE 2024」。現代の企業運営には、ランサムウェアに代表されるサイバー攻撃や内部不正など、さまざまなセキュリティリスクが伴います。本セッションでは、サイバーセキュリティの専門家が、脅威アクターの攻撃手法や対応策を解説しました。前編では、国が攻撃者に対して出す声明「パブリックアトリビューション」の効果や、サイバー攻撃者について知ることが重要な理由を語ります。 サイバーセキュリティの専門家が登壇寺岡篤志氏（以下、寺岡）：それでは、「彼れを知りて己を知れば、百戦して殆うからず 【スペシャル対談】専門家を唸らせた脅威アクター」。このタイトルで始めさせていただきたいと思います。まず、このブロックでお話しする人たちを紹介します。では大佐さん、よろしくお願いします。 大佐氏（以下、大佐）：よろしくお願いします。 寺岡：
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APTアクターの分類“中毒” ―Lazarus のサブグループ分類に見るアトリビューションの実務的課題― - JPCERT/CC Eyes
はじめに 「Lazarus」[1]は一つの攻撃グループを指す名称ではなく、実際には多数のサブグループの集合を指しています。もともとは一つのグループ、あるいは（今から見れば）ごく限られた規模の集団による活動を示すものだったところ、その後、活動体の規模が拡大し、複数のユニットに規模が拡大／枝分かれしたのではないかと筆者は推測していますが、この規模拡大に対して、旧来の「Lazarus」という呼称が当てはまらなくなってきたと考えるのが現実的です。 「この攻撃は〇〇（※Lazarusのサブグループ名）ではなくて、××のものだ」といった、Lazarusのサブグループレベルの粒度での特定／アトリビューションの話題を出すと、多くの方が怪訝な顔になるか無表情になりますが、後述のとおり、一見個人の“こだわり”、ややもすると“趣味”に見える考察が国全体の攻撃対処に極めて重要である点を解説したいと思います。 La
コンテンツ・アトリビューション分析とは？分析モデルと分析ツールのご紹介｜アタラ株式会社 Official note
こんにちは。アタラ合同会社のデータコンサルティングチームです。 Googleアナリティクスが、ユニバーサルアナリティクス（UA）からGoogle アナリティクス 4（GA4）にアップデートされたことで、UAにて利用していたいろいろな指標が刷新され、一部が利用できなくなってしまいました。その中の一つに「ページの価値」という指標があります。 自社サイトの担当者やマーケターは、コンバージョンへの貢献度を測るためのこの指標をサイト改善やマーケティング施策の参考としてきました。しかし、GA4では類似した指標を見ることができず、参考とする指標の一つがなくなってしまいました。 UAの「ページの価値」は目標値の合計値÷ページ別の訪問数が計算式となります。しかし、目標値が設定しにくいサイトや、単純に平均を求めるだけではなく過程に重みを付けたい場合などには対応できず、「ページの価値」だけでは正しく自社サイトの
【コラム】知ったかぶりデータドリブン アトリビューション アナリティクスアソシエーション 大内 範行 発信元：メールマガジン2021年10月27日号より Googleが、今後は広告の評価はデータドリブン アトリビューション（DDA)に移行していきますよ！（「The future of attribution is data-driven」）とアナウンスしました。 今まではラストクリック評価が、基準でした。コンバージョンが発生した直前にクリックした広告で、効果を評価していました。 これからは間接効果を加味した測定と入札に、大きく変わることになります。 もちろん、今までの基準も選べますので、無理に移行しなくてもよいわけですが、より正確な手法ですので、今後積極的に対応を検討していくことをお勧めします。 そこでDDAについて、知ったかぶりではありますが、少し解説をしていきたいと思います。 最初にこ
「Google アナリティクス 4 プロパティがクロスチャネル型データドリブン アトリビューションにアップグレードされます」とはどういうことか？｜and_a
「Google アナリティクス 4 プロパティがクロスチャネル型データドリブン アトリビューションにアップグレードされます」とはどういうことか？ この記事を読んで欲しい方1月21日深夜～早朝頃にGoogleから、「Google アナリティクス 4 プロパティがクロスチャネル型データドリブン アトリビューションにアップグレードされます」というお知らせを受け取った方も多いと思います。 「いきなりどういうこと？」と思われた方に向けて書かせていただきます。 結論から先にまとめると、こうなります UAの時代もGA4になってからも、複数の「アトリビューション モデル」を選んで比較ができていたため、アトリビューションの解析は十分できていたような気になっていた人も多いと思います。しかし実際は、階段状に割り振られるモデルなど、「あらかじめ決められた型」にはめ込むモデルを使った解析しかできていなかったというの
アトリビューション（Attribution）とは、「間接効果」とも呼ばれ、ユーザーが最終的にコンバージョンに至るまでに、間接的に影響を与えた「流入チャネルごとの貢献度合い」を正しく測定するために用いられる分析方法です。 多くの場合、消費者は広告やメディアと接触し、即座に商品やサービスの購入に至る訳ではありません。ブランドや商品を認知し、時間をかけて情報を集めながら興味や関心を高め、最終的に購入という意思決定に至ります。 高単価商材になるほどこのプロセスは長期化する傾向にあり、消費者が自動車を購入するには3ヶ月の間に、約900回デジタルコンテンツ（メーカーサイトや比較サイト、Web広告等）と接触すると言われています。 スマートフォンが普及し情報が簡単に手に入る現代において、ユーザーが最終的に購入の意思決定をするまでのストーリーは複雑化し、一つの広告ではなく複数の広告が間接的に作用することが多
Pythonではこんなリストをイメージしよう： conversions = [ (('Twitter', 'Instagram',), 2), (('Facebook',), 5), (('Instagram', 'Facebook', 'Twitter', ), 1), ... ] アウトプット（アトリビューション分析結果）として、チャネルごとに貢献度を示す何らかの値が得られるものとする： attribution = { 'Twitter': 0, 'Instagram': 0, 'Facebook': 0 } ※参考：『アトリビューションとは：5分でわかる意味と5つの基本モデル』 ラストタッチ (Last-Touch) 最も単純なアトリビューションモデルのひとつ、コンバージョン直前のタッチポイント全振りパターン。購買直前に見たのがTwitter広告なら、そのコンバージョンは「Twitt
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＜特報＞サイバー攻撃国特定し非難「パブリック・アトリビューション」
中国や北朝鮮によるサイバー攻撃を日本が名指しで非難 脅威アクターに対する「パブリックアトリビューション」の意義 | ログミーBusiness
iOS14と互換性がある粒度の細かいアトリビューション | Adjust
【コラム】知ったかぶりデータドリブン アトリビューション - コラムバックナンバー - アナリティクス アソシエーション
アトリビューションとは？広告における必要性や成功事例を解説 | 株式会社THE MOLTS
マーケティング最適化のためのアトリビューション：単一タッチポイント全振りパターンからShapley Valueモデルまで
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shonenjumpplus.com
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