LSI上でコアの動作データを用いてIoTマルウェアの展開・検知を行う階層防御
LSI上でコアの動作データを用いてIoTマルウェアの展開・ 検知を行う新たな階層防御の仕組みを開発します。 まず、難読化されたコードを展開する展開回路、既知コードの断片を同定する同一性識別器、振る舞いを検知する振舞い識別器の開発を行います。 つぎに、階層化された３つの回路が協調して既知・亜種・新種マルウェアを学習・分類する手法の開発を行い…
株式会社エクスブリッジ
株式会社エクスブリッジ
論文トラッカー｜東海・関東の大学の研究 × 国会の議論
サイバー攻撃・ランサムウェア・不正アクセスへの対策、重要インフラの防御、能動的サイバー防御について、東海三県（愛知・岐阜・三重）と関東の大学の研究者が何を研究しているかと、国会で何が議論されているかを、1ページで並べました。
論文トラッカー › サイバーセキュリティと能動的サイバー防御
科学研究費助成事業（科研費）で採択された研究課題のうち、東海三県の大学の研究者が代表・分担しているものです。名前を押すと、研究者ごとのページを開きます。
LSI上でコアの動作データを用いてIoTマルウェアの展開・ 検知を行う新たな階層防御の仕組みを開発します。 まず、難読化されたコードを展開する展開回路、既知コードの断片を同定する同一性識別器、振る舞いを検知する振舞い識別器の開発を行います。 つぎに、階層化された３つの回路が協調して既知・亜種・新種マルウェアを学習・分類する手法の開発を行い…
本研究は、タイ国内でサイバー犯罪被害が最も多い東北部を対象に、農民ユーザー向けサイバーセキュリティ対策の実践を先進事例として分析し、人間文化に根ざしたセキュリティ文化の構築過程を解明することを目的とする。そのため、文化人類学の方法論に基づく民族誌・フィールドワークを実施し、被害予防の実践が地域社会の文化・宗教・社会関係のなかでいかに受容さ…
二重脅迫ランサムウェア攻撃は高度化しており，甚大な被害を引き起こしている。申請者の先行研究では，国産の仮想計算機モニタ BitVisor によるストレージ・メモリ・ネットワークの「3次元監視」を用いて，「証拠保全・検知・解析」を統合した二重脅迫ランサムウェア防御の研究を進めてきた。本研究では，二重脅迫ランサムウェアにおける「情報流出」と「…
本研究は，次世代車載通信規格CAN-XLにおけるセキュリティ強化手法の確立を目的とする．CAN-XLは高帯域通信により車両の遠隔監視やOTA更新を可能とする一方，攻撃対象領域の拡大が懸念される．本研究では，リアルタイム性を考慮した軽量な認証方式，侵入検知技術，および遠隔監視に適した安全な通信プロトコルを設計・評価し，高信頼な車載ネットワー…
サイバー攻撃では、最初の糸口としてメール添付ファイル開封などの人の不注意を狙う場合もある。 人に焦点を当てたセキュリティ対策としてセキュリティ教育が挙げられる。セキュリティ教育は一定の効果はあれど、習熟度やセキュリティ意識は個人で異なるものである。しかし、セキュリティの技術的な対策は教育とは独立しており、習熟度などに関わらず平等に行われる…
機械学習技術の応用は"AI利用"として広く認知され、マルウェアや悪性通信検知のセキュリティ製品へ広く利用されている。一方、機械学習系に対し誤判定/誤検知を誘発させる中毒攻撃/回避攻撃の研究も広く行われており、攻撃者側がAI応用セキュリティへの攻撃を併用することは十分に考えられる。また、標的型攻撃もデータ窃取に加え標的型ランサムウェアの被害…
IoTプロセッサ上の通信データと動作データを特徴量としてサイバー攻撃の多層防御を行う新たな仕組みを開発します。まず、受信データの特徴量A、内部動作データの特徴量B、送信データの特徴量Cを抽出する手法の開発を行います。つぎに、各特徴量に対応するサイバー攻撃（外部からの悪性通信A、マルウェア実行B、外部への悪性通信C）を学習・分類する手法の開…
本研究は（１）国産の仮想計算機モニタ BitVisor を用いて PC の操作履歴を保全するシステム，（２）操作履歴を深層学習して攻撃を検知するシステム，（３）操作履歴から攻撃の状態を復元・解析するシステムの「証拠保全，検知，解析」の三つの研究からなる。先行研究システムはストレージとメモリしか監視しないため二重脅迫ランサムウェアのデータ流…
自動車内の電子制御システムは，ECUと呼ばれる制御用コンピュータが数十個配置され，それらが制御ネットワークを介して分散制御することにより，「走る・止まる・曲がる」の制御を実現している．現在，高度安全支援運転機能の搭載が進められており，近い将来には自動運転ECUの搭載が期待されている．しかしながら一方で，自動運転ECUを搭載する電子制御シス…
人間には解釈困難なバイナリコードに対し(1)操作的意味はレジスタ・フラッグ・メモリ・スタック上の状態遷移系として定義可能、(2)各命令仕様はリジッドな自然言語記述、(3)エミュレータ等テスト環境が完備などの観察に立脚し、英文マニュアルから命令の操作的意味自動抽出によりBE-PUM(x86), Corana(ARM), SiMIPS(MIP…
本研究ではサイバー攻撃を検知するIoT向けプロセッサを開発します。まず、プログラムの動作に関連する、コア内部の動作情報を特徴量として抽出する手法の開発を行います。つぎに、抽出された特徴量を元に、プログラムの正常動作、サイバー攻撃（不正アクセスやマルウェア実行）による異常動作を、高効率に学習・分類する手法の開発を行います。さらに、サイバー攻…
今日のサイバーセキュリティが直面する課題は（１）サイバー犯罪の増大に警察などの法執行機関が対処できなくなってきていること，（２）ファイルレス・マルウェアの増加と暗号化ファイルシステムにより従来のストレージ解析手法が役に立たなくなってきていること，（３）犯罪者による証拠隠滅や改ざんへの対策が不可欠になっていること，の３点である。これらの課題…
誤判定や誤検知を誘発させるための学習データを送りつける、敵対的学習という技術を応用し、攻撃に用いる特定マルウェアのみ検知率を下げ、他のマルウェアの検知率は落とさない形での敵対的学習を実現する、対機械学習系検知のマルウェア送付手法出現が懸念される。そこで、本研究では、特定のマルウェアの検知率低下を志向した敵対的学習用データが送られている環境…
Society 5.0では，エッジ（端末）からクラウド（データベース）へデータをあげ，クラウドでデータを解析し，その解析結果をエッジに提供する事を繰り返すことで，高度なサービスを実現する。 このようなサービスを持続可能にするための課題の1つに，電源配線や電池交換などのエッジの電源問題がある。また，エッジはネットワークに接続されるため，従来…
メタ解析は、複数の研究成果を統合して結論を出すものであり、根拠に基づく医療において最も高度なエビデンスと評価されている。しかし、複数の研究成果から探索的に有用な情報を見つけ出すことは容易ではない。そこで、形而上学の考え方をデータ解析に援用したシンボリックデータ解析(SDA)を利用することで、探索的メタアナリシスを構築する。また、顧客行動意…
以下の各テーマにつき、文献ベースの調査研究、および研究者、行政・医療情報・セキュリティ分野の各専門家との研究会、実態調査を実施する。また、ドイツでも現地研究者と協力し実態調査・意見交換を行う。結果は、提言等の形で社会に発信する。 ①日本の医療サイバーセキュリティ施策の内容と運用について、特に行政（および関係機 関）の民間への関与権限と責任…
本研究の目的は、サイバー攻撃が深刻化するデータ駆動型社会において、制御システムと逐次データ双方の完全性を保証する新概念「リアルタイムインテグリティ」を確立することである。本研究では、この課題に挑むため、① RTIの数理定義と評価指標の確立、② 高機能暗号の制御系適用指針の構築、③ FPGAによる高速実装と公開可能なIPモジュールの開発、④…
本研究では，コンテンツの生成に使用されたプログラム（スマートコントラクト）及びデータのトレーサビリティを満たしたコンテンツの真正性を保証するセキュリティ技術について研究開発を行う．より具体的には，ブロックチェーンを利用してコンテンツの真正性を保証する生成AI拡張スマートコントラクトシステムの提案・プロトタイプ実装・評価を行うとともに，サイ…
本研究では、不正競争防止法上の営業秘密侵害罪と技術的制限手段に係る罪の解明を目指す。2つの犯罪は、双方、事業活動の要となる有用な情報ないしコンテンツを保護する法制度だといえるが、その規制態様は異なる。 いずれの犯罪も、情報セキュリティの侵害行為によってなされる可能性があり、特に、情報セキュリティの維持、また情報の保護の在り方という観点から…
「組織の健全性とは何か」を高信頼性組織（High Reliability Organization/Organizing)および心理的安全性（Psychological Safety)の視点から検討していくものである。日本においては、品質安全やサイバーセキュリティ、組織不正など組織の健全性を揺るがす事象が頻発している。本研究では、高い信頼…
サイバーフィジカルシステム(CPS)の社会的な活用が広まり制御技術の情報化が進む中，セキュリティ面での脅威が急増している．本研究ではITベースの防御では対応困難な攻撃に対して，CPS内の物理システムの特性を考慮し，セキュリティ対策の多層化を目指す．とくに制御工学と計算科学の知見やツールを融合し，近年研究が盛んな制御論的なアプローチを深化さ…
実空間とサイバー空間の融合，すなわち「サイバーフィジカル融合」の進展は，地球規模の課題に対する国際社会の取り組みにいかなる変革をもたらしているのであろうか．本研究では，武力紛争や人道危機に対する国際社会，特に国連の対応に焦点をあて，この問題に取り組む．具体的には，紛争や人道危機が，実空間とサイバー空間の両面でいかに展開し，こうした展開に国…
本研究では，暗号化制御系における秘匿性指標(セキュリティメトリクス)の顕在化を目的と定め，つぎの4課題 i) セキュリティメトリクスの本質解明，ii) データ駆動制御への展開，iii) 遠隔操作ロボットへの展開，iv) 放射性医薬品製造への展開に対し，制御工学・情報セキュ リティ・医療ロボティクス・ソフトウェア工学を専門とする学際研究チー…
本研究では，サイバー攻撃の基盤となるボットネットのドメインや踏み台IPアドレス，マルウェア活動の情報など，断片的に得られる不完全な情報に専門家によるドメイン知識を導入してセマンティックギャップを解消し，実データから機械学習により攻撃生成過程を推定する手法を確立する．具体的には，悪性サイトのURLやウェブコンテンツ，JavaScriptなど…
サイバー攻撃における履歴の活用に際し、SIEM（ Security Information and Event Management）などで利用されている、機械学習等の既報手法での限界を打破するため、統計的データサイエンス分野において最先端の解析技法である集約的データ解析法を新たなアプローチとして拡充し、従来得られなかった攻撃パターンの抽…
本研究では，暗号資産ネットワークを含む，より一般的なブロックチェーンを基盤とした自律分散型ネットワークにおいて，スマートコントラクトを利用して悪意あるユーザを自動的に検出・追跡できるセキュリティ技術について研究開発を行う．より具体的には，ブロックチェーンハニーポット及び暗号理論的追跡機能を用いた自律分散型の自動監視手法を提案するとともに，…
安全な環境でサイバー攻撃を再現することで防衛手段を学ぶサイバーレンジ訓練は、組織や個人のサイバー攻撃に対する防御能力を効果的に向上させる手段である。サイバーレンジの演習環境は構築コストなどの観点から、主にLocal Area Network(LAN)環境内で閉じたシステムが一般的であるが、現実世界ではインターネットを通じて、国外から攻撃さ…
近年機械学習・AI分野で変化予兆検知というキーワードが注目されている．なぜならば，時系列データの変化はその背後にリスクが結びつくため，それらの予測によりリスクを未然に防ぎたいというモチベーションがあるからである．例えば経済データには経済危機，セキュリティログには不正アクセス，そして感染症流行データには感染爆発というような重大なリスクが結び…
本研究では、EUにおいて数年来急速な進展の続く各種のデジタル法制の新規立法（提案）やその運用の状況について、特にデータ・プラットフォーム・AIの3つの要素への対応に焦点を当て、その全体像と各種法制の相互関係を法分野横断的な研究により解明すると共に、我が国の法政策のあり方に対する示唆を見出す。本研究で取り上げる主なEUのデジタル法制としては…
本研究は，各IoT機器が，軽量な機構により，サイバー攻撃を自律的に検出して，その悪影響を局所化し，システム全体として稼働を維持できる超分散型サイバー防衛を実現するIoT処理基盤の構成法を確立する．具体的には，攻撃のための処理により，プロセッサの負荷が増減することに着目し，性能を犠牲にせずに，負荷を正確に観測可能とする．その上で，負荷を基準…
本研究の目的は，マルウェアプログラムの積極的改変によって，特徴や動作をより良く理解するマルウェア解析技術の構築である．多くのマルウェアで，複雑化や解析回避機能導入により，特徴や動作の把握が困難になっている問題を解決する．本研究は特に，解析側が様々な改変をマルウェアのプログラムに施した上で解析を適用する点に独自性と創造性がある．具体的には，…
スマート社会の実現に向けてIoT技術を活用した無線センサネットワーク等への期待が高まっている．そこでは多数のセンサノードが自律的に情報交換を通じて意思決定を行い，システム全体が所望の目的を達成する．本研究ではこうしたマルチエージェントシステムに対するサイバーセキュリティに焦点を当て，レジリエントな分散アルゴリズムの高度化を目指す．とくに予…
観測系のみに頼るリアクティブな対策では、攻撃検知に必要な情報が欠如して起こるセマンティックギャップが問題となる。特に、攻撃者は対策をすり抜けるために、攻撃手法をダイナミックに変化させ、対策側の追従を困難にする。この攻撃者有利な状況を打破するには、攻撃の観測で得られる断片的な情報に対して、セキュリティと機械学習の専門家がドメイン知識を駆使し…
本提案は申請者らが実施中の福島原発事故対応で直面している技術的な課題の解決を目指す野生動物装着センサの研究である。移動する動物にセンサを装着し、行動や周辺環境をモニタリングする構想はセンサネットワーク研究の初期から見られる。ここでの課題は電源・情報・道路・衛星インフラが存在しない高線量空間に生息する小型の哺乳類に対応可能な情報基盤技術の実…
本研究は、「一帯一路」構想（BRI）の安全保障構想としての側面に着目し、中国政府がいかにして新疆ウイグル自治区の安定的統治を目指しているかを分析することを目的とする。この目的を達するための具体的な研究タスクとして、①理論的枠組みの作成・普遍化、②テロ問題の分析、③海洋安全保障の分析、④エネルギー安全保障の分析、⑤サイバーセキュリティの分析…
ビックデータやIoTなどITの活用が注目されていることからクラウドの発展が求められている．ただ, クラウドのみに依存したシステムの場合, クライアントの機微情報をクラウドにて集中管理する事も懸念される事からサイバー攻撃によるクラウドからの情報漏えいのリスクが生じる．そこで, 本研究ではIntel Software Guard Extens…
本研究ではサイバー・フィジカル・セキュリティの維持・向上を図るための刑法的規制のあり方を研究する。いわゆるIoTの普及に伴い，従前は原則的にサイバー空間内で閉じていたサイバーセキュリティ侵害が，フィジカル空間への大打撃となって現れる可能性がある。既に社会的にも重要インフラの保護が意識され，サイバー・フィジカル・セキュリティの維持に関するフ…
近年の科学技術の発達等を背景に、日本のインテリジェンス機関は国際テロ対策やサイバーセキュリティ等の名目で権限・体制等の強化を図っている。しかし、国民世論の中にはこうした動向に対する懸念もある。かかる状況を踏まえ、本研究は「日本のインテリジェンス機関に対する民主的な監視制度の今後の具体的な在り方の解明」を目的とする。具体的には、日本における…
本研究では，大規模自然災害，サイバー攻撃，内部不正等のさまざまな危機に対応できる レジリエンスを備えた組織はどのようなものかを高信頼性組織論の視点から探っていく。われわれの研究は日本における高信頼性組織研究の先駆的なものであり，研究方法論としてナラティブやディスコースなど質的研究に関する豊富な実績をもっている。また，サイバーセキュリティ対…
本研究では，多くのマルウェアで処理や目的を解析で把握することが困難になっている問題を解決する．攻撃前に例外を発生させて実行を終了するマルウェアや，破損していて解析や実行に失敗するマルウェアを主に対象にする．取り組む具体的なテーマは第一に，ソフトウェア工学技術によるマルウェアの安定的実行である．研究代表者が開発中の例外処理や解析妨害対策の技…
本研究は様々な制御機器が協調・連携し，通常・縮退・回復時の制御システムのサイバー攻撃に対するレジリエンスを向上させる“協調多層型防御技術のための事象駆動型制御理論の構築”を目的とする．制御器の運転状態を最適化する事象駆動型制御手法を有向グラフ上の最適経路探索の観点から明らかにし，縮退・回復制御の能動的かつ最適な運用を実現する．また異なる機…
DNSに対する攻撃を緩和するシステムを提案した。端末情報を含めて履歴を収集し、利用の特徴抽出、学習などを行うとともに、キャッシュ側にある相手先についても同様に履歴ベースでの特徴抽出を行い、異常検出を行う。これについて、設計を行い、プロトタイプまでの実装を行った。経過において、DNSにおけるセキュリティに関するいくつかの知見を得て、研究発表…
日本語の題名と要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです（要旨が公開されていない論文は題名だけ）。正確な内容は、題名のリンクから原文を確かめてください。
An Integrated Design Specification Approach Using SCDL for the Co-engineering of Functional Safety and Cybersecurity in Automotive Control Systems
Hybrid Deep Learning and Artificial Intelligence Frameworks for Real-Time Data Analytics and Prediction
ハイブリッド深層学習とAIの手法を統合したフレームワークを提案し、多様な分野におけるリアルタイムなデータ分析や予測の精度向上と課題を調査した。
Clinical practice guidelines for telesurgery, 2nd Edition
日本外科学会は、技術的・法的・倫理的な側面や実地での運用を網羅した遠隔手術の臨床診療ガイドライン第2版を策定し、安全で責任ある普及を目指している。
AI-based cyber risk profiling of public IoT devices in Indonesia with blockchain logging mechanism
インドネシアの公共IoTインフラを対象に、VAEとHyperledger Fabricを用いたAIベースのリスクプロファイリング手法を開発し、異常検知やリスク層別化の有効性を検証した。
Outlier-Ratio Feature Augmentation for Graph-based Intrusion Detection in CAN Networks
CANネットワークの侵入検知において、ペイロード情報を組み込んだ新しい特徴量を導入することで、構造を維持するmasquerade攻撃の検知精度を向上させた。
Proposal of Malware Detection Method Based on Memory Access Log that Is Not Affected by ASLR
Formulating Cybersecurity Strategies in Corporate Management: Business Strategy and Cybersecurity
サイバーセキュリティを経営課題として捉え、Balanced Scorecardの概念を用いた対策推進の手法と、経営層とセキュリティ担当者の溝を埋めるための解決策を提案した。
A New Proposal of Onboard Certificate of Communication for Age of Internet
船舶のインターネット通信に関する国際基準や教育課程に技術知識が不足していることを指摘し、日常業務や機器接続のための新たな船上証明書の作成を提案した。
Proposal of Android Malware Detection Method Based on Component Graphs
Privacy-Aware Traffic Log Anonymization Method for Realizing Both Malicious Activity Detection and Privacy
低権限職員でも確認可能な匿名化トラフィックログを用いて悪意ある活動を検知する手法を提案し、主要な特徴量を維持しつつ匿名性を高めることで高い検知性能とプライバシー保護の両立を確認した。
An Experimental Evaluation on Proposing a Methodology for Assessment of Packing in DFIR of Ransomware Binaries
ランサムウェアの調査において、機密性や証拠保全を維持しつつ、マルウェアが自身を解凍する仕組みとその特徴を特定するための静的・動的解析を組み合わせた評価手法を提案した。
Efficient Curation of ICS Cybersecurity Information Using Large Language Models
組織のセキュリティ対策に役立つ情報を効率的に抽出するため、大規模言語モデルを用いて公開情報から攻撃に悪用される可能性のあるプロトコルやポートを特定できるかを調査した。
SuperSonic Glitch Physical Unclonable Function for Encryption and Device Authentication
低遅延のブロック暗号SuperSonicとglitchベースのPUFを組み合わせた回路を提案し、最小限のオーバーヘッドで強固な認証システムを実現した。
Trust-IVN : Proposal for Achieving a Trustworthy In-vehicle Network
各ECUが互いを監視する信頼モデルを用いることで、乗っ取られたECUの異常な挙動を検知する手法を提案し、その有効性を実証した。
Practical Performance of a Distributed Processing Framework for Machine-Learning-based NIDS
機械学習ベースのNIDS用分散処理フレームワークにおいて、5種類の代表的な分類器を実装し、処理能力や遅延などの性能差およびボトルネックを調査した。
Development of Easy Risk Assessment Tool for Factory Cybersecurity: Short Paper
Enhancing Detection of Malicious Traffic Through FPGA-Based Frequency Transformation and Machine Learning
FPGAを用いた周波数変換による特徴抽出とLinuxホスト上での機械学習を組み合わせた、リアルタイムな悪意あるトラフィック検出手法を提案した。
ODFa${}^{2}$: Overall Defense Framework Against Cyber-Attacks on Intelligent Connected Vehicles
ISO/SAE 21434に基づき、知能型コネクテッド車両のシステムエンジニアがセキュリティリスクや対策のトレードオフを理解するための総合的なサイバーセキュリティ保証フレームワークを提案した。
Evaluating Large Language Models in Ransomware Negotiation: A Comparative Analysis of ChatGPT and Claude
Decentralized Identity Verification System for Data Access to Prevent Data Exfiltration Ransomware
データ流出型ランサムウェアに対抗するため、ブロックチェーンや多要素認証を用いた分散型アイデンティティ検証システムを提案し、シミュレーションを通じてその有効性を確認した。
RansomCillin: Leveraging NTFS Spare Space to Recover from Ransomware Attacks
Windows OSのNTFS予備領域を活用してランサムウェアからデータを復旧するRansomCillinを開発し、その有効性を検証した。
Semantic Analysis of Phishing Emails Leading to Ransomware with ChatGPT
Using ChatGPT to Analyze Ransomware Messages and to Predict Ransomware Threats
The Geopolitical Divide, Norm Conflict, and Public–Private Partnership in Cybersecurity Governance
既存の地域的なサイバーセキュリティ条約を分析し、国家主導型と市場主導型のモデル間の差異や共通点、民間部門の役割、そして能力の格差を考慮した将来の国際協力のあり方について論じた。
Cyberthreats, Human Rights, and FDI Restrictions
サイバー犯罪による人権侵害から市民を保護するための国境措置と投資保護義務の間の緊張を分析し、現行の国際法枠組みにおける課題を明らかにした。
Introduction
サイバーセキュリティに関する国際規範の合意に向けた背景や課題を概観し、法学と国際関係論の多角的な視点からガバナンスの現状と限界を検討する。
International Relations Perspectives
サイバーセキュリティ統治における自由主義的な国際秩序の課題を分析し、民間部門の役割と公的・民間主体間の相互作用が国家に与える意味を明らかにした。
Lessons Learned for Practical penetration test against Industrial Control Systems
多様な産業制御システムのペネトレーションテストの経験から、デバイスやプロトコルの違いに関わらず有用なテストシナリオ、手法、結果の整理に関する実践的な教訓を提示した。
Zero-touch Networks for Intelligent Manufacturing: An End-to-end Serverless-based Learning Approach
大規模な分散AIアプリケーションを促進するZero-touchネットワークプラットフォームを開発し、O-RANとServerless技術を用いて効率的な学習タスクの割り当てと資源配分を実現した。
A Digital Watermark Method for In-Vehicle Network Security Enhancement
CANプロトコルにおけるサイバーセキュリティを強化するため、デジタルウォーターマークとHuffman符号を用いたメッセージ認証手法を提案し、低遅延かつリソース消費を抑えた性能を検証した。
Japan. Government Support Measures for Digital Transformation of Small and Medium-Sized Enterprises
日本の中小企業が直面するデジタルトランスフォーメーションへの障壁を整理し、政府による人材育成や税制優遇などの支援策が経済成長に不可欠な条件であることを明らかにした。
Emerging Importance of Cybersecurity in Electric Power Sector as a Hub of Interoperable Critical Infrastructure Protection in the Greater Metropolitan Areas in Japan
Modeling the Hierarchical Structure of Effective Communication Factors for Cyberattack Responses
Distributed Authorization in IoT and Edge Cybersecurity: A Standards-Informed Analytical Framework and Taxonomy
IoTやエッジ環境における分散型認可に関する研究を体系的に調査し、アーキテクチャの分散が必ずしも管理や信頼の分散を意味しないことや、DLT等の役割を明らかにした。
A Blockchain-Based Identity Management System Resistant to Ransomware
Cyber-physical resilience of coupled power and transportation systems with massive autonomous vehicles: Challenges and outlooks
自動運転車両を含む電力・交通・サイバーシステムの相互依存性を調査し、サイバー脅威の影響を考慮した評価枠組みと各段階におけるレジリエンス強化戦略を提示した。
Large-Scale Analysis of Malware Distribution via Fake Game Cheats and Cracked Software on YouTube
Empirical Insights of Test Selection Metrics under Multiple Testing Objectives and Distribution Shifts
多様なテスト目的、OODシナリオ、データ形式において既存の15のテスト選択指標を包括的に評価し、各指標の特性を明らかにした。
The End of Anarchy? Understanding the Life of HTTP Exploits Used in IoT Malware Infections
Considerations on Cybersecurity Measures for Facility Control Systems at Large-Scale International Events
Study on Cyber-Attacks to Vehicle-to-Vehicle (V2V) Communication Networks
V2V通信におけるプラートーニングと非プラートーニングの両シナリオを対象としたシミュレーション評価フレームワークを提案し、サイバー攻撃が交通の安全性や信頼性に与える影響を調査した。
CIC-YNU-IoTMal: A comprehensive multilayer dataset for static and dynamic analysis of IoT malware behavior
IoTデバイスを模倣した環境で多様なアーキテクチャのマルウェアを実行し、ネットワークパケットやシステムログを含む包括的なデータセットを構築して、マルウェアの挙動検知が可能であることを示した。
Evading Attention-based Dynamic Malware Detectors: An RL-Guided Method for Adversarial API Parameter Injection
文字列を引数に取る良性APIを呼び出して攻撃的なトークンを注入し、Attentionメカニズムを汚染することでマルウェア検知を回避する手法を提案した。
Resilient Adaptive Hybrid-Triggered Control for Cyber-Physical Direct-Drive-Wheel Systems Under Hybrid Cyberattacks
ハイブリッドサイバー攻撃に対するセキュリティと通信効率を向上させるため、攻撃情報を考慮した適応型ハイブリッドトリガー制御スキームを提案し、安定性と性能の確保を確認した。
IIoT/OT環境におけるサイバー運用において、複数の目的を調整しつつ意思決定の質を維持するための多層的な意思決定支援アーキテクチャであるACAAを提案した。
A Secure Cold Wallet System Against Unauthorized Transaction Issuance
MitMo攻撃による取引内容の改ざんを防ぐため、暗号技術、TrustZone、TUIを統合した新しいコールドウォレットシステムを提案し、マルウェア存在下での安全な送金を実現した。
Towards Cognitive Olympic Event Management Systems: AI, Kubernetes, and Intelligent Automation in Mega Sporting Events
大規模スポーツイベントの複雑な運用環境に対応するため、AI、DevOps、クラウドネイティブ技術を統合したスケーラブルなアーキテクチャを提案し、その有効性を評価した。
The Threat of Customized Malware Using Personally Identifiable Information for Target Identification
攻撃者が公開された個人識別情報を利用して特定のシステムを識別し、検知を回避するカスタマイズ型マルウェアの脅威とリスクを評価し、対策のideasを提示した。
Function-Level Syscall Fingerprinting for IoT Malware Capability Classification
Bio-Inspired Endpoint Security Detection Method Based on an Ecosystem Model
生態系の防御メカニズムに着想を得た手法を提案し、SDPを用いた環境においてエンドポイントのステータス検知精度や管理ポリシーの微調整を向上させる可能性を明らかにした。
A Dual-Model Deep Learning Framework With Consensus-Based Ensemble for Advanced Persistent Threat Detection in Industrial Internet of Things Networks
IIoTネットワークにおける高度標的型攻撃を検知するため、2つの事前学習済み畳み込みニューラルネットワークを統合したDTE-IDSを提案し、高い検出感度と低い誤検知率を実現した。
Can We Construct an Identity List Resistant to Malware Compromise?
Global Impact of AI by 2030 and Beyond: Roadmap for the Next Decade
AIの変革的な可能性とリスクを検証し、格差や安全保障への懸念に対し、包括的で多国間的な協力を通じた公平かつ責任ある開発のための優先事項を提示している。
X-POT: Adaptive Observation and Empirical Analysis of Emerging Cyber Attacks Targeting Various IoT Devices
多様なIoTデバイスを模倣し、実際のデバイスからの応答を反映させる適応型ハニーポットX-POTを提案し、広範なサービスへの攻撃やRCEを含む様々なエクスプロイトを捕捉できることを確認した。
Resilient Distribution Network Planning Against Dynamic Malicious Power Injection Attacks
配電網の計画手法にセキュリティ要件を組み込むことで、末端ノードへの動的な電力注入攻撃に対する電圧変動を許容範囲内に抑える防御戦略を提案した。
ScaleDefense: Ensemble-Based IoT Malware Detection Framework
TabRefine: A Post-Processing Framework for Enhancing Synthetic Tabular Data in Network Intrusion Detection Systems
Detection and Mitigation of Sensor-Data Tampering Attacks for Leader–Follower CACC Systems with Multiple Inter-Vehicle Distance Sensors
前後の車間距離測定とモデルベースの監視オブザーバを用いて、車両間の距離センサに対する偽データ注入攻撃を検知し、信頼性の高い入力を選択することで安全な制御を維持する手法を提案した。
Cyber security threats and web vulnerability analysis of higher educational institutions in Bangladesh
VAPTを用いてバングラデシュの大学のWebインフラを分析し、予算や意識等の要因による公立・私立間の脆弱性の差異と、教育部門に特化した強固なセキュリティ枠組みの必要性を明らかにした。
Learning and Generating Packet Arrival Processes Using Point Process Diffusion Model
拡散モデルに基づく生成フレームワークを提案し、再帰的な手法よりも複雑な時間的構造を保持した現実的なパケット到着プロセスの生成が可能であることを示した。
CHASE: LLM Agents for Dissecting Malicious PyPI Packages
LLMの弱点を補完するマルチエージェント構成のCHASEを提案し、高度な攻撃を含む悪意あるソフトウェアパッケージを高精度かつ実用的な時間で検知できることを示した。
Enhancing Graph-Based Advanced Persistent Threat Detection with LLM Sentence Embedding
システムログからLLMを用いて深い意味情報を抽出してグラフの特徴量に組み込むことで、高度標的型攻撃の検知精度を向上させる手法を提案した。
An Efficient Artificial Protozoa Optimizer with Quasi-Affine Transformation Evolutionary and Its Application for Intrusion Detection
A Zero Trust-Based Lightweight Trajectory Endorsement Model for Secure Communication in Connected and Autonomous Vehicles
CAVの軌道データの真正性と完全性を確保するため、Zero Trustの原則と軽量な検証メカニズムを組み合わせたZT-LTEを提案し、信頼性の高いリアルタイムな軌道承認を実現した。
A Longitudinal Analysis of LockBit 3.0’s Extortion Lifecycle and Response to Law Enforcement
LockBit 3.0のリークサイトを長期的に分析し、恐喝の段階的なライフサイクルや法執行機関による摘発がグループの活動に与える影響を明らかにした。
Implementing XAI for Enhanced Network Anomaly Detection with Unknown Attacks
未知の攻撃を特定するための深層学習モデルの開発と評価を行い、Kernel SHAPを用いてモデルの判断根拠を可視化することで、特徴量への注目度の違いが検知性能に与える影響を明らかにした。
MTRC: A self-supervised network intrusion detection framework based on multiple Transformers enabled data reconstruction with contrastive learning
Security and Resilience of a Data Space Based Manufacturing Supply Chain
データスペースと柔軟な製造システムを用いた、製造サプライチェーンにおける物理的・サイバーセキュリティリスクへの対応とレジリエンス強化のための包括的な戦略を提案した。
Security-by-Design Frameworks for Digital Health Through a Cross-Sectional Audit of Cybersecurity Implementation Across 156 Health Systems
156の医療システムを対象とした監査により、Security-by-Designの導入が脆弱性の低減や侵害率の低下、迅速な修正に関連することを確認した。
Narrowing the ‘expectations deficit’? Evolving Japanese expectations of the EU as an Indo-Pacific security actor (2020–2022)
日本が、米中対立やパンデミック等の国際情勢の変化を受け、EUを価値観を共有する同志と捉え、安全保障分野での協力への期待を高めていることを明らかにした。
Brewing nucleic acid therapies at the point of care
自動マイクロ流体カートリッジを用いたNANOSPRESSOコンセプトにより、個々の患者に合わせた核酸治療薬をオンデマンドで製造する手法を提案している。
Multi-version Machine Learning and Rejuvenation for Resilient Perception in Safety-critical Systems
複製されたMLアーキテクチャとリジュベネーションの適用により、故障やサイバー攻撃に対する正当性と安全性を向上できることを示した。
Adversarial Attacks on Machine Learning-Based IDS for V2X Networks: A CICIoV2024 Study
V2Xネットワークを標榜する様々なサイバー脅威を含むCICIoV2024データセットを用い、複数の敵対的攻撃が機械学習ベースのIDSに与える影響と防御策の有効性を調査した。
Post-GPT Policy: Risk and Regulation in EU AI Discourse
NLPと質的内容分析を用いて、ChatGPTの普及やEU AI Actの導入に伴うEUの政策文書およびメディア記事におけるリスクに関する言説の変化を調査した。
Digital Transformation in Pharmaceutical Operations: A Comprehensive Review of Industrial Internet of Things (IIoT) Applications
製薬業務におけるIIoTの変革的な応用を調査し、製造やサプライチェーン管理等の効率化への寄与と導入に向けた課題を明らかにした。
Integration of extended reality technologies in transportation systems: A bibliometric analysis and review of emerging trends, challenges, and future research
輸送システムにおけるXR技術の研究を計量書誌学的に分析し、主要な研究分野や現状の課題を明らかにするとともに、今後の研究に向けた戦略的な指針を提示した。
Steganography beyond space-time with chain of multimodal AI
視聴覚コンテンツを言語ドメインに変換してメッセージを埋め込む手法を提案し、空間や時間の制約を超えた秘匿性と堅牢性を検証した。
Xai-driven black-box adversarial attacks on network intrusion detectors
XAIを用いて特徴量を特定する手法を拡張し、実環境の複数のNIDSモデルに対して高い回避率を持つブラックボックス敵対的攻撃を実現した。
Unveiling IoT Threats: A Case Study on Darknet and Honeypot Analysis
Darknetの観察とHoneypot技術を用いて、IoTデバイスの脆弱性や高度な脅威検知、IoTマルウェアの分析について調査した。
Technology Transfer to Latin American Countries
ラテンアメリカにおける技術移転のプロセスを分析し、それが単なる経済的過程ではなく、地政学的ツールとして国際秩序や国家主権に影響を与えることを明らかにした。
Proactive AI-Driven Cybersecurity for Endangered Language Preservation: Safeguarding the Suba Linguistic Corpus
ケニアのSuba言語を事例に、機械学習やブロックチェーンを活用して言語データの不正アクセスや破損から保護するためのAI駆動型サイバーセキュリティの枠組みを提案した。
Detection and Cancellation of Multiplicative FDI Attack on Bilateral Encrypted Control System in Variable Periodic Motion
可変周期運動において、暗号技術の脆弱性を突く乗法的FDI攻撃を検知・除去するための改善アルゴリズムを提案し、その有効性を検証した。
Unsupervised representation learning with Hebbian synaptic and structural plasticity in brain-like feedforward neural networks
皮質回路の特性を組み込んだ順伝播型BCPNNモデルを構築し、多様なベンチマークにおいて従来手法や他の脳のようなニューラルネットワークと遜色ない性能で表現学習ができることを示した。
Kernel-Level Malware Analysis and Behavioral Explanation Using LLMs
Machine Learning-Based Classification of Programming Logic Understanding Levels by Mouse-Tracking Heatmaps
ブロックコーディング学習プラットフォームにおけるマウス追跡ヒートマップと機械学習を用いて、初年次学生のプログラミング論理理解レベルを自動的に評価する手法を提案した。
NAIBI: a neighbour-vehicle approach for anomaly detection of basic safety message falsification in internet of vehicles using machine learning
IoVにおける基本安全メッセージの改ざんを検知するため、単一車両のデータに依存せず近接車両の情報を用いる機械学習ベースの手法NAIBIを提案した。
Malware Traffic Classification via Expandable Class Incremental Learning With Architecture Search
Architecture Searchと拡張可能クラス増分学習を組み合わせた手法を提案し、過去の知識を保持したまま効率的に新しいマルウェアトラフィックを学習できることを示した。
Toward Secure Marine Navigation: A Deep Learning Framework for Radar Network Attack Detection
シミュレーション環境で生成したデータを用い、1D CNNによって海洋レーダーシステムに対する様々なサイバー攻撃の検知と分類が可能であることを示した。
Pre-processing of CSI signal for Wi-Fi sensing-based motion detection
CSIデータの振幅バイアスと高周波ノイズを抑制する前処理手法を提案し、CNNとLSTMを用いた深層学習により動作検知の精度向上と環境変化への堅牢性を確認した。
A SEMANTIC METRIC LEARNING APPROACH FOR ENHANCED MALWARE SIMILARITY SEARCH
深層ニューラル埋め込みを用いたセマンティックなメトリック学習手法を提案し、従来のシグネチャベースの手法よりも高精度にマルウェアの類似性を検索できることを示した。
Analysis of the Effectiveness of Cyber Security Education Employing Practical Exercises at the National Institute of Technology (KOSEN)
Cybersecurity
How to Use Your Brain for Cryptography Without Trustworthy Machines
サーバーやデバイスを完全に信頼できない環境下で、ユーザーの脳のみを信頼してメッセージを安全に署名する「server-aided in-brain signature」という概念と具体的な手法を提案した。
ETHICOMP 2025 22nd international conference on the ethical and social impacts of ICT Lisbon
倫理、技術、社会、教育の交差点における多角的な議論を促進するため、AIやサイバーセキュリティ等の多様なテーマを扱う学際的な会議を開催する。
Noise-Augmented Transferability: A Low-Query-Budget Transfer Attack on Android Malware Detectors
ノイズを付加することで、少ないクエリ数でも高い転送性を実現するAndroidマルウェア検知器への新しいブラックボックス転送攻撃手法を提案した。
A High-Throughput Network Intrusion Detection System Using On-Device Learning on FPGA
IoTデバイス向けに、オンデバイス学習と軽量な分類器を用いて、高スループットかつオンラインでのモデル更新が可能なネットワーク侵入検知システムを提案した。
DGA-Based Malware Communication Detection from DoH Traffic Using Hierarchical Machine Learning Analysis
DoHトラフィックにおけるDGAベースのマルウェア通信を検知するため、複数の機械学習モデルを組み込んだ階層的な検知システムを提案した。
Domain-adaptive entity recognition: unveiling the potential of CSER in cybersecurity and beyond
CSERモデルを提案し、サイバーセキュリティ等のデータ希薄性やOOVトークンが多い領域において、高い適応性と予測性能を持つことを明らかにした。
Optimizing intelligent penetration path planning using reinforcement learning: A focus on valid action masking and sample enhancement
MASK-SALT-DQNアルゴリズムを提案し、有効なアクションマスキングとサンプル拡張によって効率的な自動ペネトレーションテストを実現できることを示した。
Non-Contact Cross-Person Activity Recognition by Deep Metric Ensemble Learning
Wi-FiのCSIデータを用い、未知の人物の活動も認識可能な汎用性の高い深層学習を用いたクロスパーソン活動認識手法を提案した。
A Case Study of URL Blocklist Maintenance
新しいURLの追加と古いものの削除によるブロックリストの維持の有効性を評価し、最新の状態を保つことがユーザー保護に効果的であることを明らかにした。
Exploring the Impact of LLM Assisted Malware Variants on Anti-Virus Detection
GPT-3.5-turboを用いて作成したマルウェア変種を解析し、それらがアンチウイルスソフトによる検知を回避できるか調査した。
Technologies for well-being: a grand challenge in connected health
デジタルと現実が融合する世界において、コネクテッドヘルスを通じて身体的・精神的な健康を改善し、人々のウェルビーイングを実現するための取り組みについて述べている。
Privacy-Preserving Spatial Crowdsourcing in Smart Cities Using Federated and Incremental Learning Approach
スマートシティの空間型クラウドソーシングにおいて、Federated LearningとIncremental Learningを組み合わせた枠組みを提案し、プライバシー保護と継続的な学習の両立を検証した。
An Integrated Approach To Mitigating Systemic Cyber Risk In Autonomous Electric Vehicles
自動運転電気自動車へのサイバー攻撃によるシステム的リスクに対し、利害関係者の相互依存性を考慮した予防的なアプローチとEV特有の脆弱性への対策を提案し、安全性の向上と経済的安定への寄与を目指す。
Implementing Censorship-Resistant Trusted Email Using Blockchain Technology
Ethereumのブロックチェーン技術を用いて、デジタル署名の煩雑さを回避しつつ、検閲や監視に強い信頼された電子メールシステムを実装した。
Cybercrime in Association of Southeast Asian Nations
ASEAN諸国におけるサイバー犯罪への対応に関する地域的なアプローチの有効性を分析し、枠組み強化のための政策提言を提示した。
Outside the Comfort Zone: Analysing LLM Capabilities in Software Vulnerability Detection
ソースコード内の脆弱性を検知する際のLLMの能力を分析し、特定のタスクに対する微調整の効果やベンチマークデータの品質に関する課題を明らかにした。
Customized Malware: Identifying Target Systems Using Personally Identifiable Information
攻撃者が公開されている個人識別情報を標的の識別子として利用する攻撃シナリオを提案し、特定のメールアドレスが存在する場合のみペイロードを展開するマルウェアの検知困難性を検証した。
このページは、国会トラッカーと同じしくみで、当社が自動で集めて作っています。研究室や大学の広報、自治体の政策づくりで「この研究は国会でどう議論されているか」を示す資料が必要なときは、ご相談ください。
出典：OpenAlex（CC0）、CiNii Research・KAKEN（国立情報学研究所）、国会会議録検索システム（国立国会図書館）。データ取得 2026年10月21日。
Kurage.AI に相談AIが何でも答えます