| 研究課題/領域番号 |
19K11968
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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 | 長崎県立大学 |
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研究代表者 |
加藤 雅彦 長崎県立大学, 情報システム学部, 教授 (00536493)
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| 研究分担者 |
小林 良太郎 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 教授 (40324454)
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | ハードウェアセキュリティ / IoTセキュリティ / サイバーセキュリティ / 異常動作検知 / 機械学習 / RISC-V / マルウェア対策 / プロセッサ / 組み込みセキュリティ / プロセッサ情報 / QEMU / セキュリティ / サイバー攻撃 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
【全体構想】サイバー攻撃等によるプログラムの異常動作を検知する機能を持ったプロセッサを開発する。CPU内部の動作情報を出力する機能を持ち、出力される情報を学習して、プログラム動作の正常/異常を分類する機能を持ったプロセッサを開発し、セキュリティ対策が困難なIoTデバイスでも、リソース消費が激しいセキュリティ対策ソフトを導入することなく、プロセッサ単体で高速かつ軽量な異常検知を可能とする。
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| 研究成果の概要 |
1)CPUの異常動作検知に有効なCPU内部情報は、実行アドレス、L1命令キャッシュ及びL1データキャッシュのヒット率(全体、カーネル空間、ユーザ空間)である。2)小型のハードウェアに機械学習回路を実装するには、ランダムフォレストが適している。3)CPU実装に影響を及ぼさない小規模回路で、本機能を実装可能である。4)特徴を損なわないビット幅削減や割り算表などによる計算量削減により、判定結果に影響しないよう回路規模の縮小、消費電力の削減ができる。5)ハードウェア実装された機械学習回路を再学習させることができる。6)小規模なFPGAを搭載したハードウェアで実際に動作させることができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は小規模なプロセッサで動作しているIoT機器に対して、アンチウイルスなどのソフトウェアに依存しないで、セキュリティ対策を行うことが出来るようにする方法を明らかにするものである。IoT機器のセキュリティ対策として、CPUの内部情報を機械学習させることで、ハードウェアのみで異常検知を行う研究は他に無く、学術的にも新規性がある。また、ハードウェア実装することで、ワイヤースピードでの動作が可能となるため、高速に移動する物体などのリアルタイム処理を行う必要があるようなIoT機器でもセキュリティ対策が可能となることを証明できた。再学習可能とする方法も検討しており、社会実装の実現性も高いと考える。
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