| 研究課題/領域番号 |
17K12667
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトウェア
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
川本 裕輔 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60760006)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 情報セキュリティ / プライバシ / システム検証 / 形式手法 / 定量的情報流解析 / 差分プライバシ / 情報理論 / 様相論理 / 形式仕様 / 認識論理 / 確率分布 / 最適輸送理論 / 機械学習 / ゲーム理論 / プログラム検証 / 統計手法 |
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| 研究成果の概要 |
サイバーフィジカルシステム(CPS)の量的性質のモデル化・解析・検証技術およびその基礎理論について研究を行った。具体的には、プログラム解析と統計手法の融合により、プログラムからの情報漏洩量を推定するツールHyLeakを開発した。また、CPSからのプライバシ情報漏洩の定量化の基礎理論を研究し、ゲーム理論や差分プライバシを応用したプライバシ保護機構を提案し、CPSとして位置情報サービスを対象として、本研究の保護機構の有効性を実証した。さらに、統計手法と形式手法の融合により、統計的知識を記述できる様相論理StatELを提案し、CPS内部で用いられる機械学習モデルの統計的仕様の形式化手法を提案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
サイバーフィジカルシステム(CPS)の確率的な振る舞いをモデル化・解析・検証する上で、形式的アプローチと統計的アプローチの融合が有用であるということを様々な観点において明らかにした。具体的には、プログラム解析と統計手法の融合により、システムからの情報漏洩量の推定を高速化できることを示した。また、ゲーム理論と情報理論を組み合わせることで、適応的な攻撃者と防御者の下での情報漏洩のモデル化・解析を実現した。また、機械学習モデルを部品として用いるCPSの形式仕様を記述する手法を開発するために、統計的認識論理を導入し、機械学習モデルの統計的性質を論理式で形式化する手法を初めて提案した。
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