Research
研究について
ー 研究概要
本研究室では、情報技術を活用したセキュリティ対策や社会的課題の解決を目的としています。主に
「Web班」
「SNS班」
の2つのグループに分かれて研究を進めています。
Web班では、ブラウザフィンガープリンティングや耐量子暗号といった次世代セキュリティ技術に加え、Webアプリケーションの脆弱性に関する研究、オンライン上の不正行為の検知手法、またサイバーレンジにおける攻防シナリオの作成など、幅広い領域で実践的な研究に取り組んでいます。
一方、SNS班では、SNSを利用したデジタル影響工作への対策をテーマに、ボットアカウントの識別、投稿位置の予測、ユーザーのクラスタリングといった分析技術の研究を通じて、健全な情報環境の実現を目指しています。
これらの研究は、急速に変化する情報社会の中で求められるセキュリティと信頼性の向上に貢献することを目的としています。
ー Web班
オンライン不正検知
オンライン授業や遠隔試験の普及により、カンニングなどの不正行為の防止・検出が重要な課題となっています。
当研究室では、オンラインテストにおける受験者の行動や環境の変化をもとに、不正の兆候を検出する技術の研究を進めています。
実環境での応用を見据え、精度と実用性の両立を目指しています。
耐量子暗号
現在インターネット上ではTLSなどの通信プロトコルが使用されています。
しかし、将来的に量子コンピュータが実用化されると、
これらの暗号は短時間で解読される恐れがあります。
そこで注目されているのが
耐量子暗号(Post-Quantum Cryptography)です。
この暗号方式は量子コンピュータでも解読が困難とされる
数学的問題に基づいた新しい暗号方式で、現在NISTを中心に
標準化が進められています。
当研究室では、量子時代にも対応できる安全な通信の実現に向け、
量子暗号の研究に取り組んでいます。
サイバーレンジ
サイバーレンジとは、サイバー攻撃や防御の技術を実践的に
学ぶための仮想環境です。当研究室では、大学の実習において
使用されるサイバーレンジ向けに、実際の攻防を想定した
演習シナリオの作成を行っています。
これにより、学生が現実に近い状況でサイバーセキュリティの知識とスキル
を習得できるよう支援しています。
Webセキュリティ
近年、フィッシングやマルウェアなどのWebを介した攻撃が
深刻な脅威となっています。これらは個人情報の窃取や
システムの乗っ取りなど、社会に大きな影響を与える可能性があります。
当研究室では、これらの攻撃手法の仕組みを分析するとともに、
効果的な防御方法の調査も行っています。
ー SNS班
ボット判別
SNS上では、特定の意図を持って世論を誘導する「影響力工作」が問題となっており、その多くは自動化されたボットアカウントによって行われています。
当研究室では、投稿内容や行動パターン、アカウント同士の関係性などをもとに、ボットアカウントを高精度で検出する技術の研究を進めています。
情報操作の実態解明や、SNSの健全性向上に貢献することを目指しています。
クラスタリング
SNSでは、ユーザーの興味や行動に基づいて自然に形成されるコミュニティが存在しており、これらの構造を理解することは情報拡散の分析において重要です。
当研究室では、投稿内容やユーザー間の関係性をもとに、SNS上のアカウントを自動的に分類・可視化するクラスタリング技術の研究を進めています。
社会的なつながりや情報の偏在構造を明らかにすることで、より公正な情報環境の実現を目指しています。
仮想通貨の価格操作
仮想通貨市場では、SNSを通じて特定の銘柄に対する期待感や不安を煽り、価格を意図的に操作する行為が報告されています。
当研究室では、SNS上の投稿内容と仮想通貨の価格変動の関係に注目し、価格操作の兆候を検出する技術の研究を進めています。
市場の健全性を守るため、異常な投稿パターンや情報拡散の特性を分析し、信頼できる投資環境の実現を目指しています。
位置推定
SNSの投稿には、写真や文章から場所に関する情報が含まれていることがあり、これを活用することで投稿者のおおよその位置を推定することが可能です。
当研究室では、投稿画像の背景や文中の地名、時間帯などの情報をもとに、ユーザーの位置を高精度に推定する技術の研究を進めています。