ニュース NEWS

プレスリリース

株式会社網屋が東京工業大学とデータ解析に関する共同研究を開始 ~不正アクセスのスパース性に着目、低リソースでのAI機能活用に向けて~

株式会社網屋(東京都中央区 / 代表取締役社長:石田 晃太 / 以下、網屋)は、国立大学法人東京工業大学(東京都目黒区 / 学長:益 一哉 / 以下、東京工業大学)と、データ解析に関する共同研究を開始することを発表致します。

網屋が提供する「ALogシリーズ」は、様々な情報システムのログを収集し見やすく分かりやすい形で出力し、障害対応や内部不正対策、サイバー攻撃対策など、多様なシーンへログを戦略的に活用できる製品として、国内外問わず多くのお客様に導入いただいている製品です。
近年では「AIリスクスコアリング機能」が新たに実装され、これまで気付けなかった不正アクセスの兆候を、膨大なログデータの中から自動検知出来るようになりました。

今回の共同研究では、コンピュータネットワークの“アクセスログデータの中に不正アクセスに起因する特徴的なスパース性*が顕れる”ことに着目し、これを活用した異常検出法を開発します。
例えば、社内システムのログ全体において、不正アクセスに起因するログは”わずか”であると言えます。したがって、不正アクセスに起因するログの特徴的なスパース性を抽出できれば、少ないログから計算コストを抑えて異常を検出できると考えています。さらには本技術を「AIリスクスコアリング機能」へ搭載し、低リソース化と精度向上を目指します。
※スパース性とは、“まばら・わずか”という意味で、物事やデータの本質的な特徴を決定づける要素はわずかであるという性質を意味します。

研究内容

・コンピュータネットワークのアクセスログデータを用いた異常検出法を開発

研究実施場所

・株式会社網屋開発部および東京工業大学工学院山田研究室

共同研究教員


山田 功(やまだ いさお)
<経歴>
1985年筑波大学情報学類卒業、1990年東京工業大学大学院理工学研究科博士課程修了(工学博士)、同年東京工業大学助手、現在、東京工業大学工学院教授(情報通信系)。
専門: 信号処理、機械学習、最適化、逆問題を中心とした数理工学、情報通信工学。
受賞:電子情報通信学会業績賞(2009)、IEEE Signal Processing Magazine Best Paper Award (2015)、IEEE/IEICE Fellows (2015)、文部科学大臣表彰科学技術賞[研究部門](2016)など。

<研究内容>
(1) データサイエンスや機械学習の諸問題を解決する先進的アルゴリズムの創造と体系化
(2) 不動点理論や計算代数に基づく信号処理・機械学習・最適化の革新的アルゴリズム開発
(3) 信号処理・最適化アルゴリズムの画像・音響・通信・物理探査分野等の逆問題への応用

山岸 昌夫(やまぎし まさお)
<経歴>
2007年東京工業大学情報工学科卒業、2012年東京工業大学大学院理工学研究科集積システム専攻博士課程修了(博士(工学))、同年、東京工業大学大学院助教、現在、東京工業大学工学院助教 (情報通信系)。
専門:信号処理、機械学習、最適化、逆問題を中心とした数理工学。
受賞:電子情報通信学会学術奨励賞(2010)、東京工業大学挑戦的研究賞(2019)など。

<研究内容>
(1)データサイエンス・信号処理・機械学習の諸問題における「未知の正解が持つ(スパース性などの)本質的な特徴」の発見と、その特徴を積極的に活用するアルゴリズムの開発
(2)信号処理アルゴリズムのインターネット上のサイバー攻撃検知への応用

国立大学法人東京工業大学について

東京工業大学は、創立から130年を越える歴史をもつ国立大学であり、日本最高の理工系総合大学です。大岡山、すずかけ台、田町の3つのキャンパスに学士課程約5,000人、大学院課程約5,500人の計約10,500人の学生が学び、うち、約1,700名が海外からの留学生です。
世界を舞台に科学技術の分野で活躍できる人材の輩出と地球規模の課題を解決する研究成果によって社会に寄与し、長期目標である「世界最高の理工系総合大学」の実現を目指します。

東京工業大学WebサイトURL https://www.titech.ac.jp/
ページ先頭へ