特異値分解を用いて大量のデータから相関関係やパターンなどを探し出す当社独自のデータマイニング技術をベースに、ネットワークに対するアクセス数と通信状況の変化から、攻撃による被害の予兆を検知するアルゴリズム「DynamicSVD」（Dynamic Singular Value Decomposition）を採用。従来と比較して約3分の1以下の時間でワーム型ウイルスを検知する。さらに、監視対象ネットワークの通信状況から多次元マトリックス表現を生成し、さらに2次元の特徴量に縮小してグラフとして表す。このグラフ上ではメールやファイルの転送などの正常なアクセスの分布と、ワーム型ウイルスに代表される不正アクセスの分布が異なるので、正常な分布から逸脱した度合いから、攻撃を検知することができる。
