| 研究課題/領域番号 |
21K17742
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分60070:情報セキュリティ関連
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| 研究機関 | 大阪大学 (2022-2023)
立命館大学 (2021) |
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研究代表者 |
鄭 俊俊 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 特任助教(常勤) (80822832)
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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 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 耐侵入システム / 確率モデル / マルコフ再生過程 / 位相型近似 / 感度分析 / パッチ管理 / 空間信頼性 / 定常解析 / プル型セキュリティパッチ管理 / 定常アベイラビリティ / 信頼性評価 / マルコフ型到着過程 / セキュリティパッチ管理 / 情報セキュリティ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，耐侵入システムの最適なパッチ適用戦略について検討する．システムの振る舞いを正確に表現するために，一般分布による状態遷移を含むマルコフ再生過程を用いてシステムのモデル化を行う．また，位相型近似によりマルコフ再生過程を解析する．数値解析によりシステムのセキュリティ評価とコスト評価の両方の観点から最適なパッチ適用タイミングを明らかにする．さらに，提案されたパッチ管理戦略に基づくパッチ管理ツールを開発する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，耐侵入システムの最適なパッチ適用戦略を確率モデルに基づいて検討し，セキュリティパッチ管理ツールを開発した．システムの振る舞いをマルコフ再生過程を用いてモデル化し，セキュリティ評価とコスト評価の両観点から最適なパッチ適用タイミングを明らかにした．また，感度分析を行うことで，システムの最適化を図った．深層学習でマルウェアの検出と分類方法を提案し，システムの安全性と可用性を向上させた．さらに，階層的モデリングで多状態システムの性能指標の評価方法を提案し，異なる視点から最適なパッチ適用戦略の策定を可能にした．この研究は耐侵入システムの理論基盤を強化し，実用化への重要なステップとなった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，耐侵入システムの理論的基盤を強化し，最適なセキュリティパッチ管理を実現するための新しいアプローチを提供した点で学術的意義がある．確率モデルと深層学習を組み合わせることで，システムの信頼性と安全性を向上させる手法を確立した．また、これによりシステム管理者がより効率的にセキュリティパッチを適用できるようになり，サイバー攻撃に対する防御力が向上する社会的意義も大きい．実用化に向けた重要なステップを踏み出した本研究は，セキュリティ技術の発展に寄与している．
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