2020 Fiscal Year Research-status Report
Research on sensor security for environmental sensing
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19K12177
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| Research Institution | Tokyo National College of Technology |
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Principal Investigator |
冨沢 哲雄 東京工業高等専門学校, 機械工学科, 准教授 (60549707)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩切 宗利 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), 電気情報学群, 准教授 (00535362)
三村 守 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), 電気情報学群, 准教授 (60815017)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | センサセキュリティ / LiDAR / 汚損検出 / トラッキング / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
初年度は、センサデータから生成した時系列画像を解析するにより、汚損を検知する方法を提案していたが、この手法はセンサの光学中心を軸とした超信地旋回をする必要があった。一般的なロボットに取り付けられたセンサはこのような運動をすることが困難であったため、二年目にはより自由な運動をするセンサであっても汚損検知が可能となるように拡張を試みた。
具体的には、固定されたセンサの周辺を移動する任意の物体を追跡しながらデータを蓄積しする。同じ物体を追跡していれば、相対的にどの方角から観測しても「物体の見え方（大きさや色）」は概ね一定となるはずである。光学窓の一部に汚損がある場合には、特定の方角で異なる見え方をするため、この変化を捉えることで異常を検知しようとするものである。このアルゴリズムを二次元LiDARに搭載して実験を行った結果、僅かな汚損であっても検出できることが確認された。この成果は、計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会にて発表し、昨年度に引き続き二年連続で優秀講演賞に選ばれた。
また、センサへの攻撃を機械学習で検知する手法を検討するにあたり、実環境におけるクラス不均衡問題への対策を検討した。少量の悪性JavaScriptをオーバーサンプリングし、実環境におけるクラス不均衡問題を軽減する手法を検討した。実環境を模して作成したデータセットを用いて評価を実施した結果、悪性JavaScriptの検知精度が向上することを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
LiDARの光学面に対する汚損検出は、概ね当初の計画どおりに進んでいる。
提案した汚損検出手法を検証・評価した論文は、計測自動制御学会の講演会でも優秀講演賞を受賞しており、着実に成果を積み上げている。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでは、二次元センサを対象に手法の提案や検証実験を行ってきた。今後は、以下の３点についてさらなる拡張や深化を進める。
（１）三次元センサやカメラを対象とできるようにアルゴリズムを拡張する
（２）汚損を検出するだけでなく、その汚損の程度を推定し、汚損前の情報を推定・復元する
（３）実際の市街地にて実証試験を行う
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| Causes of Carryover |
当該年度は、コロナのため学会がオンライン開催になったり、学外実験を実施することができなかったりしたため、次年度に繰り越して使用する。
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