| 研究課題/領域番号 |
19H04084
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60050:ソフトウェア関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
末永 幸平 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (70633692)
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| 研究分担者 |
五十嵐 淳 京都大学, 情報学研究科, 教授 (40323456)
海野 広志 筑波大学, システム情報系, 准教授 (80569575)
池渕 未来 京都大学, 情報学研究科, 助教 (70961796)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2023年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2021年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2020年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2019年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
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| キーワード | モデル検査 / PDR / IoT / プログラム検証 / 形式検証 / 強化学習 / 機械学習 / ハイブリッドシステム / 形式手法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
IoT システムの安全性保証は，IoT の普及とその safety-critical な場面での利用が進むにつれ，大きな社会的課題となりつつある．この課題の解決のために大規模な IoT システムの非自明な安全性を保証するための形式検証手法を提案する．具体的には，ソフトウェア検証の分野で成功を収めている検証手法を拡張し，人間が援助することによって自動検証プロセスをガイドするための手法を目指す．
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| 研究実績の概要 |
IoTシステムのための形式検証手法として，以下の手法について研究を行った．
確率的な挙動を行い，かつ内部動作がブラックボックスであるようなIoTシステムを，モデル検査と動的検査を組み合わせて検証する手法を研究した．この手法では，ブラックボックスシステムに対してシステマティックに生成された入力を与え，その挙動に関するデータを得ることで，この挙動を模倣するMDPを得る．その上で，得られたMDPに対して確率的モデル検査を適用し，仕様の充足可能性を最大化するようなスケジューラを得る．このスケジューラをブラックボックスシステムに対して適用し，実際に動作させたうえで，同じ確率で仕様が充足されるかどうかを判断する．もし異なる確率が得られた場合には，再度MDPの学習を進め，より正確なMDPを得ることで，ブラックボックスシステムの検査を継続する．この手法により，確率的挙動を示すブラックボックスシステムの仕様の充足確率を，従来手法より高速かつ正確に見積もれることを実験的に確認した．
また，IoTシステムの重要な構成要素であるハイブリッドシステムについて，ブラックボックスなハイブリッドシステムからその挙動を模倣するハイブリッドオートマトンを得る手法を提案した．この手法では，ハイブリッドシステムに対して様々な入力を与え，得られた出力からハイブリッドオートマトンを構成する．上記の手法と同様に，ブラックボックス検査への応用が期待される．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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