2021 Fiscal Year Final Research Report
Highly-reliable IoT platform based on autonomous collaboration of edge cooperation and secure computation
Project/Area Number |
19H04101
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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Research Institution | Toho University |
Principal Investigator |
SATO Fumiaki 東邦大学, 理学部, 教授 (40273164)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金岡 晃 東邦大学, 理学部, 准教授 (00455924)
白鳥 則郎 中央大学, 研究開発機構, 機構教授 (60111316)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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Keywords | エッジコンピューティング / IoT / 負荷分散 / 秘密計算 / 分散処理 |
Outline of Final Research Achievements |
In this research, we were able to form an ultra-reliable IoT platform by providing high reliability and security in edge computing. The feature of this research is that secret calculations can be distributed between the edge and cloud, and IoT systems and distributed systems can be constructed in a secure state. In this study, we were able to dynamically distribute the load by dividing the roles according to the load on the cloud and the edge. In addition, as an example of an IoT system, it could be applied to automatic driving control of electric wheelchairs and construction of dangerous vehicle detection / alert system by recognizing the image in front of the vehicle.
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Free Research Field |
情報科学
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は、近年普及しつつあるクラウドを用いたIoTシステム開発において、遅延や負荷の集中の問題を解決するための研究である。この問題を解決するため、エッジとクラウドを連携させ、適切に役割分担や負荷分散をする方法の研究を実施した。また、複数のエッジやクラウドを活用するため、データの流出を考慮して、秘密計算を使ってデータを扱う方法の研究を行っていることが、この研究の特徴である。秘密計算を使った機械学習の研究により、データ流出に強い機械学習システムの構築が可能となっている。これらの成果は、クラウド・エッジ連携システム上のIoTシステム開発にとって重要な成果である。
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