| 研究課題/領域番号 |
21K12186
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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62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 東京工業高等専門学校 (2022-2023)
小山工業高等専門学校 (2021) |
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研究代表者 |
石原 学 東京工業高等専門学校, 電気工学科, 特任教授 (20211047)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | サイバーセキュリティ / スパムメール / 力覚 / 触覚 / 機械学習 / セキュリティ / 表面粗さ / 人工知能 / 深層学習 / ネットワーク工学 / 標的型攻撃メール |
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| 研究開始時の研究の概要 |
最近増加している標的型攻撃メール等のインシデント行為について、脅威評価と自動分析を行いその結果を用いて、サイバーセキュリティの学習を支援するシステムを開発する。情報セキュリティ教育は、情報倫理教育との関係から紙ベースや、ディジタルデータを利用した教材が多い。本システムは従来の可視化技術の次にある仮想現実を導入することで、サイバーセキュリティの理解を深める教育システムの構築を目指す。①パケット量の振る舞いをパターン分析しパケット量に応じた力覚量として、②ヘッダ等に埋め込まれた悪意情報をパターン認識等を使い情報から危険性を抽出し、③そのデータ群からディープラーニングを用いて判定する。
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| 研究成果の概要 |
ネットワーク環境中で、攻撃された、または踏み台となった情報端末の攻撃挙動についてネットワーク内でのトラフィック解析を行うことや、基本的なセキュリティ技術の訓練システムを構築した。次に、日本語のメールを迷惑メールと通常メールとに分類する方法を考案した。迷惑メールのフィルタはメール本文のテキストを用い、メール本文のテキストの前処理・形態素解析・分類学習の3つで分類を行い分析した。
さらに、力覚装置の実験およびフラットパネル上での触感覚の実験で、表面粗さの認識精度について検討し、試作および評価実験を行い明らかにした。その結果、表面粗さの違いを判定できるシステム構築の基準を構築することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
サイバーセキュリティは、現代社会における重要な課題である。本研究では、サイバーセキュリティ学習のためのプラットフォームを構築し、攻撃された状態・踏み台となったPC・水飲み場攻撃、スパムメールなどを再現して学習できるシステムを構築した。さらに、スパムメールを分析して、スパムメール判別のためのフィルタを設計して評価実験を行った。これらの現象からトラフィック異常値を検出することを試みた。異常値をネットワーク上で感知したら、その異常値を出力する方法として、力覚や触覚を利用したインタフェースを検討した。変化の大きさから知覚できる範囲を明らかにした。これらの成果は、判定結果を認知する方法として有効である。
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