| 研究課題/領域番号 |
20H04184
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
木村 共孝 同志社大学, 理工学部, 准教授 (20756382)
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| 研究分担者 |
平田 孝志 関西大学, システム理工学部, 教授 (10510472)
井上 文彰 大阪大学, 大学院工学研究科, 准教授 (40779914)
阿萬 裕久 愛媛大学, 総合情報メディアセンター, 教授 (50333513)
桂井 麻里衣 同志社大学, 理工学部, 准教授 (70744952)
平栗 健史 日本工業大学, 基幹工学部, 教授 (90582817)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ネットワークセキュリティ / 機械学習 / サイバー攻撃 |
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| 研究成果の概要 |
近い将来，機械学習を悪用したサイバー攻撃が出現し，その被害が爆発的に増加することが懸念されている．機械学習は日々急速に進歩しつづけており，機械学習を悪用したサイバー攻撃は計り知れない脅威になり得る．本研究では，進化するサイバー攻撃を数理モデル化し，サイバー攻撃がネットワーク性能にどのような影響を与えるかを明らかにした．さらに，この分析を踏まえた上で，ネットワークの内部での対抗策としてDoS攻撃を緩和するルーチング方式や，ネットワークエッジでの対抗策としてフィッシング検知手法，マルウェア検知手法，ウェブページの異常検知手法を提案した．
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| 自由記述の分野 |
通信ネットワーク
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，近い将来，出現し得る機械学習を悪用したサイバー攻撃への対抗策を検討した．IoT 環境の急速な発展など新しいネットワークサービスの普及が行われている現在の情報通信ネットワークにおいては，インフラやサービスを保護するために，進化するサイバー攻撃に対抗する手段を検討することは非常に重要な課題である．本研究では，数理モデル化によって今後出現し得るサイバー攻撃の特性を明らかにし，その上でネットワーク内部やネットワークエッジでの対抗策を検討しており，今後のインターネットセキュリティの強化に役立つ．
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