| 研究課題/領域番号 |
21K11849
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| 研究機関 | 宮崎大学 |
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研究代表者 |
油田 健太郎 宮崎大学, 工学部, 准教授 (30433410)
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| 研究分担者 |
岡崎 直宣 宮崎大学, 工学部, 教授 (90347047)
山場 久昭 宮崎大学, 工学部, 助教 (60260741)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 分散型攻撃 / Economic DoS / フラッシュイベント / クラウドサービス / ブロックチェーン技術 / CAPTCHA |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，クラウドサービスを標的にしている分散型攻撃（EDoS）の被害を減らすために，(1)攻撃をすばやく的確に検知するシステムと(2)その攻撃の規模を縮小化させるシステムを開発することである．
攻撃の中には一見して攻撃かアクセスの集中（フラッシュイベント）か分からないように巧妙化されたものもある．フラッシュイベントであれば，リソースを多く割り当てるなどの，正常にサービスを提供するための対策を取らなければならないため，攻撃であるか，フラッシュイベントであるか判別することが極めて重要である．また，攻撃の規模は年々大きくなっており，背景にマルウェアに感染した端末が攻撃に加担していることが挙げられる．そこで，マルウェアの拡大を防ぐことができる新しいシステムを開発することで，その攻撃規模の縮小化を目指す．
本研究では，これら(1)(2)により，クラウドリソースの効果的な利活用の実現を目指す．
令和3年度は，提案(1)EDoS攻撃とフラッシュイベントを判別するシステムを開発する．
(1)大量のデータを元に，攻撃やフラッシュイベントの特徴を見つけるために深層学習を利用して，検出精度95%を確立する．さらに，(2)大量のデータを効率良く処理できる統計的手法であるAggregation Pyramidを攻撃の検知に応用することで，処理量を改善し，攻撃の検知が30秒以内を目指す．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
令和3年度は，大量のデータを効率良く処理できる統計的手法であるAggregation Pyramidを攻撃の検知に応用した．データセットを用いて評価した結果，実際の攻撃期間と，検知期間のずれを減らすことができた．また，関連するブロックチェーン技術の検証や，人間であるか機械であるかを判別するCAPTCHA技術に関してDeep Learning技術を用いて機械耐性を検証した．これらの成果は，学会で発表している．
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度は，令和3年度の研究成果を踏まえ，以下のように研究を進める予定である．
提案(2)ブロックチェーン技術を使って新しいマルウェアの情報を共有するシステムを開発して(3)ブロックチェーン技術を用いたプロトタイプシステムを構築する．次に，(4)情報提供する側にはインセンティブを与える仕組みを検討する．そして，(5)提供された情報に対して，良性か悪性か判断する仕組みを検討する．この新しいシステムにより，新しいマルウェアに対して1週間以内の検知漏れを20%以下を目指す．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍で，予定していた学会への参加ができなかったため．
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