| 研究課題/領域番号 |
16K00071
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
計算機システム
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
嶋田 創 名古屋大学, 情報基盤センター, 准教授 (60377851)
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| 研究分担者 |
小林 良太郎 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (40324454)
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 計算機アーキテクチャ / 情報セキュリティ / ネットワークセキュリティ / マルウェア検知/分類 / セキュリティ / 対サイバー攻撃 / 計算機システム / セキュア・ネットワーク / 情報システム |
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| 研究成果の概要 |
プロセッサ・アーキテクチャにおける電力性能比を改善する研究として、特に、超低消費電力志向プロセッサにおけるDVFS下での余剰時間利用による高速/低速最上位キャッシュ切り替え利用、および、ALUカスケーディングを行う3命令発行イン・オーダ実行プロセッサにおけるフォワーディング・パス制限において高い成果をあげた。対サイバー攻撃アルゴリズムの研究において、特に、APIコール・ログの多段DNN処理によるマルウェア・プロセス判別、および、リクエスト間隔とレスポンス・サイズによるマルウェア感染由来のHTTP/HTTPS通信検知において高い成果をあげた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的な意義が評価された研究成果として、APIコール・ログ利用のマルウェア検知における2段階DNN利用の検知アルゴリズムがある。この研究はICOIN2018 Best Paper AwardとCSS2017奨励賞の授与を受けた。また、社会的な意義も強い研究成果として、NIDSの攻撃検知研究向けにIDS検知結果を付与した10年分のハニーポットの観測データをKyoto 2016 Datasetとして整備するとともに、機械学習系攻撃検知における検知結果の変化についてまとめた論文が、本研究成果はIPSJ 論文誌ジャーナル/JIP特選論文として選ばれた。
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