機械学習とドメイン知識を導入した攻撃データ生成技術と攻撃検知・防御の高度化

• 研究課題/領域番号: 25K03118
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60070:情報セキュリティ関連
• 研究機関: 神戸大学
• 研究代表者: 小澤 誠一 神戸大学, 数理・データサイエンスセンター, 教授 (70214129)
• 研究分担者: 井上 広明 神戸大学, 工学研究科, 助教 (10833171) ; 班 涛 国立研究開発法人情報通信研究機構, サイバーセキュリティ研究所, 主任研究員 (80462878)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円); 2028年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円); 2027年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2025年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
• キーワード: サイバーセキュリティ / AIセキュリティ / 機械学習 / 生成モデル / 攻撃データ生成

研究開始時の研究の概要

本研究では、攻撃シミュレーションで導入されるドメイン知識（ネットワークトポロジー，攻撃ベクトル，脆弱性，ユーザ行動，標的資産など）を考慮し、攻撃データの合成を、組織間プライバシーに配慮して行うプライバシー保護機械学習を提案する。また、提案する攻撃データの生成技術を使って、組織ネットワークへの攻撃とクラウドやオンプレミスで提供されるAI駆動型サービスへの攻撃を想定して攻撃データの合成手法を開発する。