| 研究課題/領域番号 |
16H02832
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
情報セキュリティ
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
後藤 滋樹 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30287966)
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| 研究分担者 |
森 達哉 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60708551)
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| 研究協力者 |
森 達哉
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2018年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2017年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2016年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
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| キーワード | セキュリティ / マルウェア / 大規模データ解析 / モバイル / セキュア・ネットワーク / マルウェア対策 / サイバー攻撃 / 悪性通信 / 機械学習 / モバイルマルウェア / 高信頼性ネットワーク / 人工知能 / インターネット高度化 / 情報通信工学 |
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| 研究成果の概要 |
ネットワーク社会の最大の脅威となっているのがサイバー攻撃である．攻撃対策技術を確立することが社会的な要請であるが，従来の対策技術は個々の攻撃に対処するものであり，しかも人間の介在が必要であった．
本研究は，データ科学からのアプローチを採り，サイバー攻撃対策技術の研究成果を有効に蓄積するためのマルウェア・インフォマティックスの確立を目指した．
本研究では，実際に大量のデータを蓄積した．さらにデータの特徴を抽出・選択する際の素性(feature)エンジニアリングの技法を体系的に整理して比較した．データの特徴を使う対策技術において中心的な役割を担う機械学習のアルゴリズムを評価する方法を提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ネットワークの利用が拡大するにつれてサイバー攻撃の脅威が高まっている．攻撃対策技術の確立が望まれるが，攻撃の手法・対象が多岐にわたるために対症療法的な対策になっている．このような現状を認識して，本研究では成果が蓄積されて後に活用されることを重視している．
本研究で提案したのはマルウェア・インフォマティックスという総合的な枠組である．この中には大量のデータを整理して蓄積して多くの研究者に活用されたものがある．またデータの特徴を解析して攻撃対策の技術を確立する際に重要となる素性(feature)エンジニアリングがある．さらに機械学習のアルゴリズムの比較評価がある．この枠組が活用されることを望む．
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