| 研究課題/領域番号 |
20K11818
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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 | 工学院大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
嶋田 創 名古屋大学, 情報基盤センター, 准教授 (60377851)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | サイバーセキュリティ / IoT / プロセッサ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではサイバー攻撃を検知するIoT向けプロセッサを開発します。まず、プログラムの動作に関連する、コア内部の動作情報を特徴量として抽出する手法の開発を行います。つぎに、抽出された特徴量を元に、プログラムの正常動作、サイバー攻撃（不正アクセスやマルウェア実行）による異常動作を、高効率に学習・分類する手法の開発を行います。さらに、サイバー攻撃を検知するIoT向けプロセッサのハードウェアによる実装を行います。
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| 研究成果の概要 |
IoT向けプロセッサによる不正アクセス対策の研究により、機械学習のアルゴリズムを使うことで高い精度の検知が可能になりました。また、デコイファイルを用いた研究により、低負荷かつ高精度なランサムウェアの検知が可能であることが示されました。これらの成果は、IoT向けのマルウェア対策の強化に大きく貢献しています。
さらに、IoT向けのマルウェア対策に、ハードウェア実装された判別器をLSI上のコアに隣接させました。プログラム実行中に、1命令ごとに悪性か良性かを判定して、最終判定を行います。この研究では、IoT機器に必要な判別器をより省スペースで、消費電力を削減する提案をしました。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
マルウェア対策の研究では、機械学習を使うことで高精度な検知が可能になり、デコイファイルによって低負荷かつ高精度なランサムウェア検知が可能となりました。これらの成果は、IoT機器への攻撃の脅威が高まる中で、プロセッサによる攻撃検知の重要性を示すものであり、IoT機器のセキュリティ強化に貢献すると言えます。更にLSI上のコアに隣接したハードウェア判別器は、IoTセキュリティにおける重要な一歩となり、今後も注目されることでしょう。IoTセキュリティの課題は多岐にわたり、今後も重要性が高まっていくと予想されます。
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