2021 Fiscal Year Research-status Report
モバイルにおけるブラウザ追跡技術の実用化に関する研究
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18K11305
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| Research Institution | Meiji University |
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Principal Investigator |
齋藤 孝道 明治大学, 理工学部, 専任教授 (90307702)
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2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 情報セキュリティ / ブラウザフィンガープリント / サイバーアトリビューション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究「モバイルにおけるブラウザ追跡技術の実用化に関する研究」は、COVID19の影響により、延長されたものである。
本提案は，ブラウザの電子的足跡・指紋（以降，フィンガープリントという）を用いて，ノートPCやスマートフォンなど継続的追跡を大規模に実現する方式を開発する研究である。本研究の応用としては、現在、Webシステムにおけるパスワード認証の強化手段の一つとして期待できる。
本提案は、これまで研究代表者が実施してきた「Web Browserの電子的足跡・指紋に関する基礎的研究（基盤研究(C)2014～2016年度実施）」の発展研究となる。そこでの研究で、一定期間ブラウザを特定することを高い確率で実現できることが判明したので、この成果を応用し、ノートPCやスマートフォンを継続的に追跡する方式を開発し、その精度を明らかにするものである。本提案では、これまでに、数千万サンプルの採取を扱う研究を実施し、高精度な追跡を実現した。また、論文の発表だけなく、社会実装に繋がってきている。
特に、デバイスフィンガープリンティング技術については、本研究提案者らの研究グループにて、2つのタイプの機械学習モデルの作成に成功した。一つは、二値分類モデル、もう一つは、多値分類モデルである。二値分類モデルでは、任意の二つのフィンガープリントが、同じデバイスからか、違うものからかを推定する。他方、多値分類モデルでは、学習済みのデバイスのフィンガープリントであった場合、学習済みのデバイスのいずれかであること、もしくは、いずれでもないことを推定する。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
デバイスフィンガープリンティング技術については、本研究提案者らの研究グループにて、2つのタイプの機械学習モデルの作成に成功した。その技術を、今後は応用し、社会実装に繋げるべく進めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
前述の通り、研究したデバイスフィンガープリンティング技術を用いた応用に繋げていく予定である。
特に、金融機関システムの不正行為を検出するシステムへの適用を進めている。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍により、研究活動が制限されてしまったため
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