| 研究課題/領域番号 |
16K00079
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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 | 広島市立大学 |
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研究代表者 |
永山 忍 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (10405491)
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| 研究協力者 |
笹尾 勤
Butler Jon T.
若林 真一
稲木 雅人
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | プログラマブルシステム / ネットワークセキュリティ / ネットワーク侵入検知システム / 機械学習 / 決定グラフ / 論理設計 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，Vectorized Edge-Valued Binary Decision Diagramという新たな決定グラフに基づく高速なプログラマブルネットワーク侵入検知システムとその設計支援ツールを開発した．当初は正規表現マッチングによる侵入検知を対象にしていたが，時代の流れとそれに伴う社会の要望に対応するために，機械学習による検知を主対象にする方向へ舵を切った．機械学習で増大しがちなハードウェアサイズを，決定グラフを用いることでコンパクトに圧縮し，ソフトウェア実装に比べ約11～25倍の処理性能が達成できるシステムを１チップのFPGAに実装可能であることを確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，機械学習（いわゆるAI）によってハッキングなどのネットワーク上の不正侵入を高速に検知するシステムを開発した．不正侵入検知の心臓部となる計算を高速に実行する専用ハードウェアを決定グラフによる新技術で設計したことにより，コンパクトな機器でも従来の約11～25倍に及ぶ処理性能の達成できるようになった．新たな侵入手口にも柔軟に対応できる機能を備えているため，ネットワークにおける安全性と利便性の両立が可能になった．開発したシステムは小型であるため，IoT機器に組込むことができ，身の回りの機器に組込まれるようになれば，より安全で快適なIoT社会が実現されるだろう．
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