2018 Fiscal Year Research-status Report
自己修復機能による高速・低消費電力設計対応IPSプロセッサ開発と標的型攻撃の防御
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16K00179
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| Research Institution | Hokusei Gakuen University |
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Principal Investigator |
佐藤 友暁 北星学園大学, 経済学部, 教授 (00336992)
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2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | RTL / ファインチューニング / 機械学習 / 標的型攻撃 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，バッテリで長時間駆動が求められるスマートフォンやタブレットPCにおいて情報漏洩やコンピュータウイルス等からの被害を防ぐことです。この研究目的を達成するために必要な高スループットかつ低消費電力において高精度でこれらの問題を検知し，防御するためのプロセッサを開発する必要があります。加えて高精度でこれらの検知を行うために，最新の技術の導入を検討する必要があります。本研究では，RTLレベルで設計が可能である再構成可能なプロセッサのさらなる高スループット化かつ低消費電力処理の達成と標的型攻撃に対応するために，以下について取り組みました。
（１）さらなる高速・低消費電力化を実現するために，ウェーブパイプライン化回路の性能を向上させる必要があります。ウェーブパイプライン手法の性能向上のための手法としてファインチューニングがありますが，これまでFPGAのような再構成可能なデバイス上での実現は本研究のみです。本研究ではさらに再構成可能なデバイスの特徴を生かしファインチューニングの自動化を提案しました。そのために必要な経路解析ツールの開発を行いました。
（２）今日，標的型攻撃の検知は機械学習が使用されています。機械学習の処理についても高速・低消費電力化が不可欠です。本研究ではこれまで開発してきたRTLレベルで開発可能なFPGAの適用が有益であることを提案しました。
（３）国内外の出張先においても，モバイル通信システム，公衆無線LANサービスにおけるセキュリティの状況について調査を行いました
これまでの成果は，国際会議論文として公表を行いました。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
本研究の計画段階では，標的型攻撃の検知するために再構成可能なハードウエアの特徴を生かしたサンドボックスを開発することでした。しかし，今日の研究においては，機械学習にて標的型攻撃の検知のほうが検知率とハードウェアコストの観点で有効であり，本研究においてもそのように変更を行ったためです。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究では，自動化ファインチューニング機能を搭載したFPGAの開発と評価を行います。
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| Causes of Carryover |
プロセッサの開発と評価を次年度に実施するため。主な使用用途は開発のための費用及び評価のための費用と成果発表とそのための打ち合わせ旅費に使用します。
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