近年，SNS上の普及に伴いユーザの様々な意見や行動の記録がSNS上に蓄積されるようになった．それに伴い，SNS上のデータから自然現象や社会現象をはじめとして様々な対象の観測や早期検知を試みている研究が増加している．他方，IT技術の浸透に伴い，情報セキュリティの瑕疵に起因する情報漏洩や不正利用に関する事例は近年増加の一途を辿っている．そのような背景において，早期にセキュリティインシデントを検知することが重要となる．　本研究では，SNSのデータを分析することで，そのようなシステム・ソフトウェアに関するセキュリティインシデント早期検知の実現可能性について検証を試みる．具体的には，社会的に大きなインパクトがあったセキュリティインシデントの事例について，インシデント発生前後のデータを収集する．収集データについて，自然言語処理・社会ネットワーク分析・時系列解析などのデータマイニングの手法を適用し，セキュリティインシデントの検知に有効となり得る手掛かりを明らかにすることを目指す．

In recent years, along with the spread on SNS, various opinions and logs of actions have been accumulated by users on SNS. There are many researchers attempt to observe and perform early detection of various objects such as natural phenomena and social phenomena from SNS data. On the other hand, the number of security accidents related to information leakage and fraudulent is increasing in recent years. Under such circumstances, it is important not only to generate accidents, but to detect security incidents early. In this research, we try to perform a feasibility study of early detection of security incidents by analyzing the SNS data. We collect data before and after the occurrence of large security accidents. We apply data mining methods such as natural language processing, social network analysis to collected data to clarify clue information and features that can be effective for early security incident detection.