【研究領域課題番号】18K11257 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

IoT / セキュリティ / 設備ネットワーク / LAN Security / OT Security / LAN / サイバーセキュリティ

【研究成果の概要】

IoTデバイスが接続されるネットワークのセキュリティを向上させるネットワーク機器向けの通信学習＆制御アルゴリズムを開発した。また新たな手法によるLAN内部の異常検知装置も開発し、マルウェア感染が深刻な東南アジア地域に50台規模で展開して、IoTを取り巻くサイバー攻撃の実態を調査した。その結果として、LAN内不審活動の可視化や体系化に成功した。IoTシステムの末端となる設備ネットワークの物理的セキュリティを向上させるための新たな異常検知システムの開発も行った。

【研究の社会的意義】

ネットワーク・セキュリティの研究は、これまでネットワークの上流での異常検知や管理が一般的であったが、本研究はIoTを取り巻く環境すなわちLAN内部の通信管理や異常検知に主眼を置いている。また本手法で確立した装置をマルウェア感染が深刻な地域に実際に多数展開し、そこからLAN内不審活動の可視化・体系化を行ったことは、これまでにない学術的な意義を持つ。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【配分額】4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)

【研究分野】情報ネットワーク

【研究領域課題番号】26330101 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

サイバーセキュリティ / DNS / SDN / NFV / Hadoop / 深層学習 / セキュリティ / 機械学習 / トラフィック解析 / DDoS / Botnet / ボットネット / 攻撃緩和 / DDoS攻撃 / NTP / 増幅攻撃 / hadoop

【研究成果の概要】

本研究では、主にDNSを主としたパケット増幅攻撃に対して、その攻撃の予兆を分析するための手法提案とシステム実装を行った。実装したシステム、誰でも利用できるオープンな実装として公開した。また、本システムを使った検知の事例を示し、パケット増幅攻撃や情報漏えいにつながる攻撃をSDN技術を用いて防御するための手法を提案した。本防御手法は、インターネットの基幹部分であるインターネットエクスチェンジ (IX) において機能する手法であり、複数の IX にて連携動作させることで、より効果的な防御対策となる。さらに、プロアクティブな攻撃対策を行うために、深層学習を用いた攻撃予測の可能性について検討した。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31

【配分額】4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)

【研究分野】社会システム工学・安全システム

【研究領域課題番号】24310119 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

プラント制御システム / サイバーセキュリティ / セーフティ / 本質安全 / セキュリティ

【研究成果の概要】

本研究では、オープン化された制御システム系ネットワークを含むプラント並びに制御システムを対象として、安全性確保に加えてサイバー攻撃からのセキュリティ防御を含めた独立防御階層（IPL）の設計・運転手法の確立を目指した。この結果、サイバー攻撃の特徴である同時多発性を想定して、①プラント運転者の視点に立った攻撃検知方法、②攻撃者の視点に立った、攻撃妨害方法、③攻撃に対して抵抗力のあるサイバーレジリエントな組織構築方法の開発を行うことで、既存のIPLを最大限活用する方策を開発した。なお、本研究の成果は、学術論文8報、国際学会発表12件、国内学会発表16件、特許申請2件に纏められている。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2012-04-01 - 2015-03-31

【配分額】18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円)