[ICT基盤強化] 2022年度採択課題

穐山 空道

アドレスの秘匿によるサイドチャネル攻撃に頑健なOS

研究者
穐山 空道

立命館大学
情報理工学部
准教授

研究概要

メモリサイドチャネル攻撃では攻撃者が攻撃対象のコンピュータ上でプログラムを実行するだけで通常はアクセス不能な情報を読み出し・書き換えできます。本攻撃の成立要件は、(1)攻撃者と被攻撃者でデータの保管場所が共有されること、(2)データのアドレスから共有された保管場所がわかること、です。そこでメモリ管理をOSから分離し隔離された環境内で実行することで要件(2)を不成立とし、この攻撃を根本から防ぎます。

安藤 洸太

協調エッジAI学習によるユーザ主体データ利活用基盤

研究者
安藤 洸太

北海道大学
大学院情報科学研究院
助教

研究概要

現状のAI構築・学習は大規模な計算能力とデータを持つクラウドが主体ですが、これをユーザが自身のデータで運用可能なユーザ主体の技術へと移してゆく必要があります。複数端末で協調的にニューラルネットワークを学習する連合学習を用い、興味の異なる複数ユーザがモデルを共有しながら相利的に学習するアルゴリズムと軽量プロセッサにより、個々人のデータと計算資源を活用可能とするプラットフォームの創出を目指します。

柏 祐太郎

プログラム異常動作の自動検出技術の創出:機械が実現するセキュアな自動テスト

研究者
柏 祐太郎

奈良先端科学技術大学院大学
先端科学技術研究科
助教

研究概要

本研究では、人手で作成した入出力テストに頼らず、機械が不具合(異常)を検出することを目指します。具体的には、変更前後のソフトウェアを動作させ、動的解析によりトレースログ(プログラムがどのように動いたかを示すログ)を生成します。そして、変更後の動作が変更前の動作と著しく異なる場合や、開発者の変更意図(コミットメッセージ等)から逸脱している場合を異常な変更として検出する予測モデルを構築します。

魏 博

通信センシング統合による知的なネットワーク管理

研究者
魏 博

早稲田大学
理工学術院総合研究所
次席研究員(研究院講師)

研究概要

ミリ波は、高速通信を実現する次世代技術ですが、直進性が強いため障害物で遮断されやすい弱点があります。一方、波長が短く高精度センシングには有望です。本研究では、通信センシング統合技術とソフトウェア基盤の開発により、物理情報を活用した通信中断のない安心安全で信頼性の高い知的なネットワーク管理技術の創出を挑みます。自動運転、遠隔医療、スマートシティ、Society5.0の実現などに幅広く貢献します。

小島 拓也

機密性と完全性を保証する先鋭的な再構成システムの設計手法

研究者
小島 拓也

東京大学
大学院情報理工学系研究科
助教

研究概要

本研究では、エネルギー効率や処理性能の観点で有望視される再構成可能ハードウェアをベースにした次世代計算機システムにおいて、情報の機密性と完全性を保証するSW/HWの協調設計手法を実現します。その要素技術として、ハードウェア構成情報の改ざん防止、サイドチャネル攻撃に対する耐タンパー技術、秘密計算のための完全準同型暗号を高速に処理可能な計算システムの設計手法などの確立を目指します。

畑 秀明

ソフトウェアエコシステムを保守するメタメンテナンスの社会実装

研究者
畑 秀明

信州大学
工学部
准教授

研究概要

オープンソースソフトウェアエコシステムを包括的に保守するメタメンテナンスの社会実装に向け、オープンソースソフトウェア開発プロジェクト群から有用な知見を探索する大規模な実証分析、有用な知見特定とオープンソースソフトウェアエコシステムのモニタリングのためのシステム開発、特定・集約した知を全体へ流通させるためのヒューマンインザループな技術と仕組みの開発と実証実験に取り組みます。

藤木 大地

メモリ駆動形DBシステムによるデータ処理基盤強化

研究者
藤木 大地

慶應義塾大学
理工学部
助教(テニュアトラック)

研究概要

本研究では、広く関連DBで使用されているB木の読み取り性能と、NoSQL/NewSQL等で使用されているLSM木の更新性能の両立をインメモリ計算IMCにより達成します。さらに、全エントリに対する準同型暗号演算が前提となっている完全秘匿型データベースについて、IMCにより静的データ近傍のメモリ資源を計算に転用し、データ移動を抑えながら超並列演算を行うことで、計算時間を低減させます。

宮西 大樹

リスクポテンシャルを考慮した都市ナビゲーションAIの研究開発

研究者
宮西 大樹

(株)国際電気通信基礎技術研究所
認知機構研究所
専任研究員

研究概要

本研究では、ユーザーの言語指示に従い、困難な状況下でも安全な経路を移動エージェントに提案できるナビゲーションAIの実現を目指して、(1)都市レベルの3D地図作成と意味情報の自動付与、(2)3D地図データへの言語データのグラウンディング手法の開発、(3)言語指示に従う都市ナビゲーションAIの開発、(4)シミュレーションを用いた災害・事故リスクを考慮したナビゲーションAIへの改良を行います。

三輪 忍

HPCユーザのためのTEE利用支援フレームワーク

研究者
三輪 忍

電気通信大学
大学院情報理工学研究科
准教授

研究概要

本研究では、REE用に記述された並列アプリケーションコードからTEE実行すべき処理を自動抽出する技術、ならびに、REEとTEEのハイブリッド実行およびTEE間の高速な暗号通信を行うコードを自動生成する技術を開発します。また、以上の技術を要素とするLLVMベースのコード変換フレームワークを開発し、開発したフレームワークの有用性を実アプリケーションを含む複数のアプリケーションを用いて評価します。

吉岡 健太郎

サイバーとフィジカルを横断したセンサセキュリティ研究

研究者
吉岡 健太郎

慶應義塾大学
理工学部
専任講師

研究概要

自動運転車が備えるLiDARセンサの脆弱性を突くセンサ幻惑攻撃は自動運転社会の重大な脅威であり、悪用すると衝突事故を誘発可能です。本研究は自動運転車をセンサ幻惑の脅威から守るため、サイバーとフィジカル領域を横断したセンサセキュリティ研究を行います。センサとソフトウェアの協調設計による新セキュリティ技術を創出し、サイバーとフィジカル領域間の情報交換を促進することで脆弱性の早期発見を実現します。

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