2015 Fiscal Year Annual Research Report
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15J06381
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
久世 尚美 大阪大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2015-04-24 – 2017-03-31
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| Keywords | 管理型自己組織化 / 生物に着想を得た制御 / 経路制御 / Web攻撃検知 / 収束性 / クラスタリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
管理型自己組織化制御機構に関して、論文の投稿を行って受理され、発表予定である。この論文は、自己組織型システムに対してコントローラを導入し、システムを外部から観測、制御することにより所望の状態へと誘導する。ポテンシャルルーティングを題材として、一つの外部コントローラにより低コストで収束性の向上を行う低次元近似モデルを用いた制御手法を提案し、シミュレーションを通して、少ない計算・通信コストで収束速度が向上することを示している。
また、より大規模なネットワークへの適用に向け、先述の手法を発展させ階層型の手法について研究を行い、国内研究会、および国際会議で口頭発表を行うと共に、論文の投稿を行った。この論文では、ポテンシャルルーティングを題材とし、ネットワークを複数に分割し、複数の外部コントローラによる階層的な制御を行う階層型手法を提案している。シミュレーションを通して、階層型制御機構を用いた際に、先述の手法を用いた場合と同様の定常状態へと収束が可能であることを示した。また、先述の手法と比較して、ほぼ同等の収束速度を達成しつつ、制御に要する計算コストを大幅に削減可能であることを示した。
さらに、ネットワークセキュリティに関して、生物の環境適応性に基づくぜい弱性スキャン検知に関して研究を行い、国内研究会、および国際会議で口頭発表を行い、また、論文を執筆中である。この研究においては、Web攻撃の多様化により重要な課題となっている攻撃の自動識別について検討を行っている。特に、攻撃の準備動作であるぜい弱性スキャンの識別を行うために、ぜい弱性スキャンと類似した性質を持つクローラの識別に対し、多量かつ多様なデータの扱いに長けた生物の仕組みに着想を得たクラスタリング手法の適用を行った。実データを用いた実験を通して、従来の手法と比較して高い精度での識別が可能であることを示した。
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| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
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Research Products
(8 results)
