研究課題
ネットワークとその構成要素の安全性と高速低消費電力性とを向上する上で学習論的アプローチが有効であること、および、VLSI(Very Large Scale Integrantion)技術が活用できることについて、多様な側面から研究した。得られた成果は次の通りである。1.VLSI技術を活用したネットワークの安全性向上高速速高精度のネットワーク型侵入検知システムを実現するため検知処理を多段化し、高速度を求められるステップにVLSIを、高精度を求められるステップにはソフトウェアを用いる手法を提案し、効果を確かめた。2.学習論的アプローチによるネットワークの低電力化と資源節約衝突確率の予測に基づき、無線ネットワークの消費電力を低減した。また、学習論的アプローチにより、インターネットの回線の輻輳を軽減し、ネットワーク資源を節約するとともに、公平性を向上させた。3.学習論的アプローチを用いたプロセッサの性能向学習論的アプローチを用いた低コスト高精度分岐予測手法により、ネットワーク構成要素としてのCPUを高速化した。4.VLSI技術を活用した構成要素の安全性向上暗号回路のへの電力差分攻撃に対しVLSI実装に適した対策を提案し、実験により効果を確かめた。5.マルチメディアネットワーク通信の安全性高速性の向上と高品質低消費電力化認証と改ざん防止のため2次元離散ウェーブレット変換(2D-DWT)の高速低消費電力化を行なった。また、2D-DWTアルゴリズムを改良し、画像のタイル化・復元処理の高速化高品質化を行なった。
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