| 研究課題/領域番号 |
22KF0137
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| 補助金の研究課題番号 |
21F40376 (2021-2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2021-2022) |
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| 応募区分 | 外国 |
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| 審査区分 |
小区分60020:数理情報学関連
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
石井 秀明 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (50376612)
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| 研究分担者 |
YAN JIAQI 東京工業大学, 情報理工学院, 外国人特別研究員
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 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 |
2,200千円 (直接経費: 2,200千円)
2023年度: 400千円 (直接経費: 400千円)
2022年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2021年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
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| キーワード | 制御システム / 分散アルゴリズム / サイバーセキュリティ / 合意問題 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
スマート社会の実現に向けてIoT技術を活用した無線センサネットワーク等への期待が高まっている．そこでは多数のセンサノードが自律的に情報交換を通じて意思決定を行い，システム全体が所望の目的を達成する．本研究ではこうしたマルチエージェントシステムに対するサイバーセキュリティに焦点を当て，レジリエントな分散アルゴリズムの高度化を目指す．とくに予期せぬ機器の故障や環境の不確かさ，さらに悪意性の高い攻撃に意思決定が影響されないよう安全性の向上を図る．制御理論と分散アルゴリズム論の成果を融合し，多次元のダイナミクスを有するエージェントのデータ改ざん攻撃に対するレジリエント化および分散最適化手法を開発する．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，マルチエージェントシステムにおけるレジリエント合意の問題に取り組んだ，とくにシステムがデータ改ざん攻撃を受け，一部エージェントが異常もしくは悪意のある行動を取った場合に対してロバストな合意アルゴリズムの高度化を図った．ここでは計算科学のビザンチン型故障に対する分散アルゴリズムのアプローチに則り，アルゴリズムとして各エージェントが自身の値を更新する際に，用いるデータの中から外れ値に相当するデータを求めて除去するものを活用した．計算面でシンプルな上，理論的に厳密な解析ができる特徴を有する．制御理論と分散アルゴリズム論の両分野の成果を融合させることで，従来研究では扱えなかった多次元のダイナミクスを有するエージェントのデータ改ざん攻撃に対するレジリエント化および分散最適化手法の開発を目指した.
本年度は最終年度であったが，分散アルゴリズムに関する研究を継続した．研究期間を通じて主に三つの課題に取り組み，成果は制御・信号処理分野トップの国際会議での発表や論文誌への投稿・採録され，国際的な評価も高い．
1. 動的システムの状態推定：ノイズや外乱の影響下にあるシステムの状態推定を分散するセンサを用いて実現する．一般的な確率的ノイズに対する場合を検討し，さらに通信頻度削減のために必要な時刻でのみ送信を行うイベント型通信法を採用した．
2. パルス型振動子ネットワークに対するレジリエント同期法：センサネットワークで重要な技術である時刻同期に対してパルス信号に基づく手法が知られる．本研究では一定数のセンサノードが故障・攻撃され，動作が異常な場合にも高精度で時刻同期を達成する手法を考案した．
3. パラメータ推定に対するレジリエントな分散計算法：ネットワーク上で計測される信号よりパラメータ推定を分散的に行う問題を考え，計測値が攻撃を受ける場合に対するロバストな分散推定法を提案した．
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