機械学習を悪用したサイバー攻撃に対抗するネットワークシステムの研究開発
研究和开发网络系统以应对利用机器学习的网络攻击
基本信息
- 批准号:20H04184
- 负责人:
- 金额:$ 11.48万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- 财政年份:2020
- 资助国家:日本
- 起止时间:2020-04-01 至 2023-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
近年,パソコンやスマートフォンの普及に伴い,SNS,ブログ,電子商品取引など,さまざまなオンラインサービスが提供され,情報通信技術が社会経済活動に不可欠な基盤となっている.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.さらに,世間に知られていないゼロデイ脆弱性を機械学習により発見し,その脆弱性を突くことで感染を拡大させるマルウェアの出現も示唆されている.このように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今後,計り知れない脅威になり得る.将来のサイバー攻撃の脅威に対抗するにはユーザ端末やゲートウェイのみではなく,ネットワーク内部においても対抗策を講じた多重防御の確立が必要である.2021年度は「ネットワーク内部での対抗策」と「ネットワークエッジ部での対策」に取り組んだ.「ネットワーク内部での対抗策」では,異常トラヒックを検知するために深層強化学習を用いた異常検知手法を提案し,トレースデータを用いた実験によって有効性を示した.また,「ネットワークエッジ部での対策」として呼び出しAPI列を入力とした深層学習を用いてランサムウェアを検知するシステムについて検討を行い,深層学習を用いることで,ランサムウェアに対抗できることを示した.さらに,Post-Exploitationを抑制する動的なネットワークの構成法についても検討を進め,動的にネットワークを変更することでPost-Exploitationを抑制できることを示している.これらの研究成果は英文論文誌,国際会議,国内研究会などで発表を行なっている.
In recent years, the popularity of ICT has been accompanied by SNS, web, electronic goods procurement, and the provision of information and communication technology (ICT) as a fundamental part of social activities. In the near future, mechanical learning will be used to attack, and the number of victims will increase. Today, the world is aware of the vulnerability of the virus, the virus, the vulnerability of the virus, The machine learning is rapidly advancing. The machine learning is used to attack the future. The plan is to know the threat. In the future, it is necessary to establish multiple defenses against the threat of attack. In 2021, it is necessary to select the "internal countermeasures". "Internal countermeasures" are used to detect anomalies. Deep reinforcement learning is used to detect anomalies. The API column entry force is used for deep learning. The API column entry force is used for deep learning. The API column entry force is used for deep learning. In addition, Post-Exploitation is suppressed in the formation of dynamic production. English papers, international conferences, domestic research conferences, etc.
项目成果
期刊论文数量(61)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
An Automated Evaluation of Variable Name Using Program Slicing and Doc2Vec
使用程序切片和 Doc2Vec 自动评估变量名称
- DOI:10.11309/jssst.38.4_9
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:山中 啓太;阿萬 裕久;川原 稔
- 通讯作者:川原 稔
HDBSCANとDeep SVDDを用いたWebページの異常検知
使用 HDBSCAN 和 Deep SVDD 进行网页异常检测
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:野地勇佑;木村共孝;程俊
- 通讯作者:程俊
[依頼講演]Delay Tolerant NetworksにおけるAoIの分析
【特邀讲座】延迟容忍网络中的AoI分析
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ryota Nakada;Zhetao Li;Tingrui Pei;Kien Nguyen;Hiroo Sekiya;木村共孝
- 通讯作者:木村共孝
Inhibition modeling of future malware diffusion with an evolutionary game theory
用进化博弈论对未来恶意软件扩散进行抑制建模
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:H. Miura;T. Kimura;K. Hirata
- 通讯作者:K. Hirata
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
木村 共孝其他文献
障害発生を考慮した仮想マシン配置によるエッジコンピューティング設計
考虑故障的虚拟机放置边缘计算设计
- DOI:
- 发表时间:
2021 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
平田 孝志;三浦 秀芳;木村 共孝 - 通讯作者:
木村 共孝
自由空間法による誘電率推定についての研究
自由空间法介电常数估计研究
- DOI:
- 发表时间:
2017 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
福地 裕;木村 共孝;吉田 孝博;A. N. Nguyen and H. Shirai;Yutaka Fukuchi;R. Sato and H. Shirai;Yutaka Fukuchi and Taichi Matsuura;ヌェン ヌゴック アン,白井 宏 - 通讯作者:
ヌェン ヌゴック アン,白井 宏
A new Interest forwarding method coping with the publisher migration in NDN
一种应对NDN中发布者迁移的新兴趣转发方法
- DOI:
- 发表时间:
2021 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
大隅 博文;伊藤 友輔;木村 共孝;平田 孝志;程 俊;Taichi Iwamoto and Tetsuya Shigeyasu - 通讯作者:
Taichi Iwamoto and Tetsuya Shigeyasu
NFV環境におけるネットワーク負荷低減のためのルーティング手法
NFV环境下减少网络负载的路由方法
- DOI:
- 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
四方 航輔;濱田 恭平;木村 共孝;平田 孝志 - 通讯作者:
平田 孝志
木村 共孝的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('木村 共孝', 18)}}的其他基金
安全でセキュアなドローンネットワークシステムの研究開発
安全可靠的无人机网络系统研发
- 批准号:
23K11077 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 11.48万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
相似海外基金
機械学習アルゴリズムを用いた敗血症性凝固線溶障害の早期予測モデルの開発
使用机器学习算法开发脓毒性凝血和纤溶性疾病的早期预测模型
- 批准号:
24K12133 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 11.48万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
アニーリングと機械学習の融合による説明可能AI基盤の研究
结合退火和机器学习研究可解释的人工智能基础设施
- 批准号:
24KJ1081 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 11.48万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
機械学習による滑走路の離着陸容量の短期的予測手法に関する研究
基于机器学习的跑道起降能力短期预测方法研究
- 批准号:
24K07722 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 11.48万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
機械学習を用いた波形解析による高速中性子エネルギー測定法の技術開拓
利用机器学习进行波形分析的快中子能量测量方法的技术开发
- 批准号:
24K08298 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 11.48万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
調理シミュレーションと機械学習の融合および非接触計測による加熱制御システムの構築
结合烹饪模拟与机器学习和非接触测量构建加热控制系统
- 批准号:
24K05572 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 11.48万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
肝臓内酸素動態を含む透析低血圧発症予知モデルの構築:統計・機械学習分析による解析
构建预测透析低血压发作(包括肝内氧动态)的模型:使用统计和机器学习分析进行分析
- 批准号:
24K15796 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 11.48万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
臨床情報による高精度分娩進行予測モデルの開発: 機械学習の活用
利用临床信息开发高精度的分娩进展预测模型:利用机器学习
- 批准号:
24K13948 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 11.48万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
新興感染症のシステマティック・レビューを機械学習を用いて簡易に実施するための研究
利用机器学习轻松对新发传染病进行系统评价的研究
- 批准号:
24K13518 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 11.48万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
独立成分分析を活用した信頼性の高い機械学習手法の構築
使用独立成分分析构建可靠的机器学习方法
- 批准号:
24K15093 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 11.48万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
学習過程情報に基づき理由を説明可能な高速論理型機械学習器の開発の提案
开发可根据学习过程信息解释原因的高速逻辑机器学习装置的提案
- 批准号:
24K15095 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 11.48万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)