| 研究課題/領域番号 |
18K11257
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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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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
落合 秀也 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (10615652)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021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)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018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 | IoT / セキュリティ / 設備ネットワーク / LAN Security / OT Security / LAN / サイバーセキュリティ |
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| 研究成果の概要 |
IoTデバイスが接続されるネットワークのセキュリティを向上させるネットワーク機器向けの通信学習＆制御アルゴリズムを開発した。また新たな手法によるLAN内部の異常検知装置も開発し、マルウェア感染が深刻な東南アジア地域に50台規模で展開して、IoTを取り巻くサイバー攻撃の実態を調査した。その結果として、LAN内不審活動の可視化や体系化に成功した。IoTシステムの末端となる設備ネットワークの物理的セキュリティを向上させるための新たな異常検知システムの開発も行った。
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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・セキュリティの研究は、これまでネットワークの上流での異常検知や管理が一般的であったが、本研究はIoTを取り巻く環境すなわちLAN内部の通信管理や異常検知に主眼を置いている。また本手法で確立した装置をマルウェア感染が深刻な地域に実際に多数展開し、そこからLAN内不審活動の可視化・体系化を行ったことは、これまでにない学術的な意義を持つ。
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