| 研究課題/領域番号 |
19H04103
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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60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
山本 寛 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (80451201)
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| 研究分担者 |
飯田 勝吉 北海道大学, 情報基盤センター, 教授 (00332768)
塚本 和也 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (20452823)
野林 大起 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40632906)
池永 全志 九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (50284716)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022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)
2021年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2020年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2019年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
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| キーワード | IoT/CPS / Blockchain / エッジコンピューティング / 情報滞留技術 / ブロックチェーン / AI / 情報滞留手法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、データの不正な改ざんを防止する技術として注目されているブロックチェーン技術を用いてIoT/CPSの機能要素(データ管理/解析など)を運用することで、高信頼なIoT/CPSの提供基盤の実現を目的とする。特に、ブロックチェーン技術に不足しているリアルタイム性/機密性を実現するために、IoT/CPS向けネットワーク制御技術であるエッジコンピューティングや情報滞留手法と連携する。その際、ブロックチェーンに記録されるIoT/CPSの提供履歴を解析するAI技術を用いて、将来的に発生するIoT/CPSとその性能要件を予測する独創的な設計を有する。
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| 研究成果の概要 |
本研究課題は高信頼なIoT/CPSを実現するための基盤技術を確立することを目的としており、ブロックチェーン基盤を活用して、現実空間に配備されているセンサノードが生成するデータの管理基盤を設計・試作した。また、ブロックチェーン上で管理されているデータを機械学習技術により解析することで、IoT/CPSに生じている異常を検知し、解析処理が正しく行われたことを検証する機能を実現した。さらに、IoT/CPSにおけるデータ管理/解析処理の局所性を実現するために、エッジコンピューティング技術や情報滞留技術を活用して、データを管理/解析するノードが特定のエリア内に存在することを保証できる技術を実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題の成果となるブロックチェーン基盤が実用化されることで、IoT/CPSにおけるデータの収集/解析/フィードバックの過程に攻撃者が介入して情報が不正に改竄される状況を防ぐことができ、高信頼なIoT/CPSが実現できる。これにより、IoT/CPSに関する技術が普及し、それらの技術を活用して人の社会活動や生活を支えるシステム/サービスの展開が加速する効果が期待できる。
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