| 研究課題/領域番号 |
18K11299
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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60070:情報セキュリティ関連
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| 研究機関 | 広島市立大学 |
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研究代表者 |
井上 博之 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (60468296)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 車載ネットワーク / 組込みセキュリティ / CAN / セキュリティゲートウェイ / なりすまし / ファジング / 車載セキュリティ / ネットワークセキュリティ / CANプロトコル / 鍵配布 |
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| 研究成果の概要 |
コネクティッドカーの外部インタフェースを介した攻撃に対する事例分析と対策案の検討を行い動的なフィルタリング機構のソフトウェアでの実現および実車での評価を行った．車載システムにおける攻撃のパターンをいくつかに分類し標準的なデータセットとして提供できるようにし，攻撃としての有効性の評価には機械学習モデルr-VAEというアルゴリズムを適用することでファジングデータを生成できることを確認した．また，取得した車載LANのデータをCANデータ向け圧縮アルゴリズムを考案し，サーバ上で分析したり速度やエンジン状態などの意味のある情報として可視化することができるプロトタイプを完成した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
コネクティッドカーと呼ばれる広域ネットワークに常時接続されるような自動車や自動運転車の普及に伴い，外部からの攻撃や潜在的な脅威が高まっている．自動車に搭載されるコンピュータ同士が通信を行うための車載ネットワークにおける不正アクセスに対する防御および認証の手法について，機械学習を使用した動的なフィルタリングや脆弱性評価のためのファジングデータの生成，またクラウドへ送信する際の高効率なCANデータ圧縮方式等についてプロトタイプの開発を行った．
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