| 研究課題/領域番号 |
18K18040
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
久世 尚美 大阪大学, 基礎工学研究科, 助教 (20778071)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 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 |
2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | セキュリティ / 集団的行動選択 / 強化学習 / 移動制御 / アンチジャミング / 情報ネットワーク / サイバーセキュリティ / 意思決定 / ネットワークセキュリティ |
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| 研究成果の概要 |
申請者は、ネットワークの大規模化、多様化に伴う、サイバー攻撃の多様化への対策のため、脳の意思決定、学習の仕組みの応用について研究を実施した。
申請者は、ヒトのグループにおける集団的行動選択においてみられるflexible leadershipの概念を無線センサネットワークにおけるチャネル選択手法に適用し、不確実な情報化で適切なチャネル選択が可能であることを示した。また、移動ロボットを対象として、QoSに基づいた強化学習を利用した無線通信を妨害するジャミング攻撃にロバストな移動制御手法を提案し、ジャミングを回避するよう移動方策の学習が可能であることを示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
申請者は、ネットワークの大規模化、多様化に伴う、サイバー攻撃の多様化への対策のため、脳の意思決定、学習の仕組みの応用について研究を実施した。
申請者は、ヒトのグループにおける集団的行動選択においてみられるflexible leadershipの概念を無線センサネットワークにおけるチャネル選択手法に適用し、不確実な情報化で適切なチャネル選択が可能であることを示した。また、移動ロボットを対象として、QoSに基づいた強化学習を利用した無線通信を妨害するジャミング攻撃にロバストな移動制御手法を提案し、ジャミングを回避するよう移動方策の学習が可能であることを示した。
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