| 研究課題/領域番号 |
15H02783
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
佐藤 周行 東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (20225999)
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| 研究分担者 |
金井 敦 法政大学, 理工学部, 教授 (40524054)
谷本 茂明 千葉工業大学, 社会システム科学部, 教授 (90425398)
小林 透 長崎大学, 工学研究科, 教授 (90637399)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | サービス科学 / 個人のコンテキスト / IoT / 属性認証 / 高齢者見守り / 災害対応 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は「個人のコンテキスト情報に基づく適応的サービス再構成アーキテクチャの研究」と題して、個人の行動コンテキストをその環境をパラメタとしてサービスを適応的に提供するためのフレームワークの構築を目指すものである。2016年度は、このうち、個人の属性に応じた認証方式、そのリスク評価、セキュリティ対応方式を含めたサービス環境に関する研究、および実環境における提供サービスの研究をロボットやドローン等、今後有力になるIoTデバイスを利用して行った。具体的には、属性認証をアクセスポリシーに反映する認証方式CP-ABEの特に失効処理の効率化の研究を行った。対称暗号を併用することで大幅な効率化ができることが明らかになった。また、センサやスマートメーターやBYOD、特にウエアラブル端末等が環境に散在するときのセキュリティ、およびリスク評価、特に統制の困難さに関する研究を行った。IoTデバイスが散在する環境では、従来のトラストを拡張して、統制の効き具合そのものを評価対象にすることが求められることを明らかにした。さらに実際のシナリオにおけるサービス適応の研究では、高齢者の見守りの機械学習を利用した適応的なサービス提供、災害時のドローン利用といった具体的なシーンに対応しての研究を行った。特に機械学習による適応性に効果があることがあきらかになり、一般に提供されている機械学習サービスをコンポーネントとして利用することで、開発の加速が可能になった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
実際のシナリオに適応的なサービス提供を可能にするフレームワークを構築できるなど、一般に提供されている機械学習サービスの高度化を利用することで研究が加速されている。認証やセキュリティ、リスク管理の実際の要素技術の研究も順調である。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、（１）さまざまなIoTデバイスによるコンテキスト情報の収集の枠組みを完成させる（２）コンテキスト情報をもとにして、機械学習等を利用してサービスのリファクタリングと再構成を行う枠組みを完成させる（３）サービスの再構成をワークフローの再構成の形で表現する ことを実施する。
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