2022 Fiscal Year Research-status Report
オートマトン的技法を用いた、物理情報システムのための軽量形式検証の量的発展
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22K17873
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
和賀 正樹 京都大学, 情報学研究科, 助教 (00899007)
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2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 能動的MDP学習 / 確率的モデル検査 / ブラックボックス検査 / 準同型暗号 / 秘匿モニタリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
まず今年度は、申請者がこれまで行ってきた、ブラックボックス検査と呼ばれる自動テスト手法の量的な拡張に取り組んだ。ブラックボックス検査はテスト対象のシステムを近似するオートマトンの学習と、モデル検査によるオートマトンに対する形式検証を組み合わせることによる、ブラックボックスシステムのためのテスト手法である。ブラックボックス検査は特に近似オートマトンの再利用が可能な場合に効率的なテストが行えることが知られているが、決定的なオートマトンによってシステムの振る舞いを近似するため、確率的システムへの適用が難しいという欠点があった。特に物理情報システムは、例えばシステムの外乱などの確率的な要素が含まれるため、ブラックボックス検査の適用可能範囲が限定的であった。本研究では、テスト対象のマルコフ決定過程による近似と、確率的モデル検査によるその形式検証を組み合わせることにより、ブラックボックス検査を確率的に拡張した。本研究成果をまとめた論文を執筆し、現在査読中である。
また、本年度は監視対象となるログを秘匿したままモニタリングすることのできる、秘匿モニタリングについての研究も行なった。物理情報システムの中でも特にIoTシステムのような応用の場合、各機器によって得られた情報をサーバなどに収集し、異常事態の検出などを行うことが広く行われている。一方IoTシステムによって得られる情報は位置情報や生体情報などのプライバシーに関わるものを含むことも多く、モニタリング対象の情報を開示しないことが好ましい。本研究ではトーラス準同型暗号(TFHE)を用いることで、監視対象のログを秘匿したままモニタリングを行うことのできるアルゴリズムを提案し、計算機実験により実時間モニタリングに適用可能であることを示した。本研究の結果をまとめた論文はシステム検証におけるトップ国際会議CAV 2022に採択された。
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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
ブラックボックス検査の確率的拡張に関しては、従来の手法では適用できなかった確率的なシステムにも適用可能な手法を提案し、その有用性を実験的に示すことに成功した。
また、秘匿モニタリングという当初計画に盛り込んでいなかった内容についても、実時間での適用可能性を示すことに成功し、トップ国際会議で採択されるなど、高い評価を得ている。
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| Strategy for Future Research Activity |
まず第一に、秘匿モニタリングの手法をより現実的な物理情報システムに適用するため、数値データの処理を可能にする拡張や、複数の安全度合いを出力できるような拡張に取り組む予定である。これによって、現実的な物理情報システムに対する適用範囲を広げることができ、より実用的なモニタリング手法を実現することができると考えられる。また、実験に際しても、これまで用いてきた血糖値のモニタリングに加え、他の実用的なベンチマークにも取り組む予定である。
さらに、次年度は情報を秘匿しない通常の実行時モニタリングのさらなる量的な拡張にも取り組む。具体的には、以前申請者が提案したmodel-bounded monitoringの枠組みを観測されたログの時間方向の不確かさに対して拡張し、より幅広い応用に適用可能にする予定である。これによって、より実際的なシステムに対して有用なモニタリング手法を実現できると考えている。
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| Causes of Carryover |
今年度は計算機の購入の遅れや国際会議のオンライン開催などにより想定より次年度使用額が生じた。翌年度は今年度に購入できなかった計算機の購入などに当該助成金を使用する予定である。
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