2023 Fiscal Year Annual Research Report
深層学習と力覚で異常値判定を行いサイバーセキュリティ学習を支援するシステムの開発
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21K12186
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| Research Institution | Tokyo National College of Technology |
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Principal Investigator |
石原 学 東京工業高等専門学校, 電気工学科, 特任教授 (20211047)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 力覚 / セキュリティ / 触覚 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、１）フラットパネル上で接触している指へと振動を与えることで、接触している部位（指先）での粗さや硬さの再現について検討した。指先の皮膚感覚の再現のための条件を各種実験下において非接触で測定し心理実験を行い報告した。２）力覚装置を使用して実際に提示する摩擦力を測定し、垂直抗力を考慮した摩擦係数を実験的に計測し、そこから推定値を計算した。実際に筆記具を用いた場合の動作を仮想現実で再現を可能とした。これらの成果は、指先での変化の認知機能やVR中で書くことを実世界と同じように再現することを可能とする成果である。本研究課題である、異常値を力覚（や触覚）で感知する方法の再現方法および基本特性を明らかにしたものである。
初年度において、１）サイバーセキュリティ訓練システムの構築：ネットワーク環境中で、攻撃された、または踏み台となった情報端末の攻撃挙動についてネットワーク内でのトラフィック解析を行うことや、基本的なセキュリティ技術の訓練システムを構築した。 ２）機械学習によるスパムメールの判定法とその推定精度：システムでは、まず日本語のメールを迷惑メールと通常メールとに分類するものとする。迷惑メールのフィルタはメール本文のテキストを用い、メール本文のテキストの前処理・形態素解析・分類学習の3つで分類を行い分析した。その後、6種類の判定手法を用いて分析し、それぞれの分析手法と推定精度について評価した。これは、研究課題の深層学習を利用する方法の一つとして機械学習を用いた分析手法の整理と評価を行ったものである。
２年目には、力覚を使ったシステムでの動作確認実験の試作および実験を行った。この力覚装置の実験では、表面粗さの認識精度について検討し、試作および実験を行った。これらにより、人の識別能力の限界と差異について明らかにした。異常値の再現の範囲を示した。
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