ディペンダブルシステム学研究室

アルゴリズムからネットワーク、ハードウェアまであらゆるレベルのディペンダビリティ

教員

  • 井上 美智子

    教授：井上 美智子

  • 大下 福仁

    客員教授：大下 福仁

  • WANG Wenyuan

    准教授：WANG Wenyuan

  • 新谷 道広

    客員准教授：新谷 道広

  • 江口 僚太

    助教：江口 僚太

  • 笹田 大翔

    助教：笹田 大翔

E-mail dsl-contact@is.naist.jp
研究室のサイト https://sites.google.com/view/dependablesyslab/

研究を始めるのに必要な知識・能力

研究に対する好奇心と熱意が必要ですが、バックグラウンドは文系・理系問わずどちらも歓迎します。ソフトウェアでもハードウェアでもよいのでプログラミング言語を１つ習得している、または数学が得意であると研究をスムーズに始められますが、初学者の方も研究を進められるようにしっかりサポートします。

研究室の指導方針

各学生の希望、バックグラウンドに応じて研究テーマを設定し、必要な知識や技術の習得から始め、国際会議・国際ジャーナルで発表できる研究成果を目指します。論理的に物事を考えて科学的に検証できる能力、研究成果を他者に伝える能力を身につけられるように指導します。アルゴリズムや量子鍵配送に関する研究では、システムを数学モデルで表し、論理的に手法や限界を考えて、理論的解析またはシミュレーションにより評価します。セキュリティに関する研究では、プログラムやシステムにおける脆弱性について議論し、攻撃評価も含めて実装による検証を行います。 ハードウェアに関する研究では、問題の本質を考えた解法を提案し、回路シミュレーション等で評価します。

この研究で身につく能力

いずれの研究テーマを選択しても、論理的に考え解析する技術、プレゼンテーション能力、英会話、英語の技術文書を読む能力・書く能力が身につきます。また、研究テーマに応じた専門知識として、アルゴリズムを設計・解析する能力、プログラムの実装技術、分散処理・回路・量子計算をシミュレーションで評価する技術、最先端の機械学習アルゴリズムを実装する技術、脆弱性とそれを悪用したハッキングに対する防御技術、ハードウェア設計・解析技術が身につきます。

修了生の活躍の場

SB Intuitions株式会社、旭化成、アナログ・デバイセズ、オムロン、キオクシア、クックパッド、ブレインパッド、サイボウズ、住友電工情報システム、ソニーLSIデザイン、ダイキン、大日本スクリーン製造、デンソー、野村総合研究所、VIC - Visible Information Center、富士通コンピュータテクノロジーズ、三菱電機、村田製作所、MonotaRO、リコー、ルネサスエレクトロニクス、ローム、島根大学、石川工業専門学校、Ateneo de Manila University、Prime University(Bangladesh)など

研究内容

図1：研究領域


今日の情報社会は、アプリケーション、ネットワーク、コンピュータ、VLSIなど様々なレベルの高度な技術に支えられています。ディペンダブルシステム学研究室では、分散システム、マルチコアコンピュータ、VLSI、脳型コンピュータ、量子計算、セキュリティなど、あらゆるレベルでユーザが安心して使えるシステムのための研究を行います。

分散アルゴリズム

図2：自律分散ロボット群

図3：さまざまな分散システム

分散アルゴリズムとは、自律動作する多数のプロセスやロボットを協調動作させるアルゴリズムです。インターネットのような大規模自律分散システムからナノスケールの素子を用いたナノスケール分散システムまで、さまざまなタイプの分散システムを効率よくディペンダブルに運用する分散アルゴリズムを開発しています。以下のような、新しい分散システムや分散アルゴリズムを積極的に研究しています。

  • システムを稼働させながら自己修復する自己安定アルゴリズム
  • システム内を自律的に駆け回るモバイルエージェント
  • 逐次処理等における乱択技法の分散アルゴリズムへの応用
  • ランダムウォークなどの自然な乱択手続きにおける確率的解析
  • 多数のロボットが協調する群ロボット
  • 通信相手が刻々と変わる動的グラフ向け分散アルゴリズム
  • ビットコインなどで用いられる分散型台帳
特に、群ロボットの研究に関しては、150台のKilobot、15台のKhepera IVを用いて、アルゴリズムの実証実験も行っています。

集積回路のディペンダビリティ

図4：ニューロモルフィック回路高信頼化

集積回路は様々なシステムの核となるデバイスです。トランジスタの微細化による集積回路の大規模化、高速化、低消費電力化が、今日の情報化社会、AIの進展を支えています。その一方で、集積回路のテストはますます複雑で困難な問題となり、さらには、運用時の劣化による信頼性の問題、集積回路のサプライチェーンの複雑化によるハードウェアトロイ回路混入などのセキュリティの問題など、ディペンダビリティに関する問題が懸念されています。また、CMOSトランジスタ の微細化が物理的な限界に達し、新しいデバイス、新しいアーキテクチャが期待され、その信頼性の確保が重要な課題となっています。本研究室では、メモリスタニューラルネットワークの高信頼化設計、ハードウェアトロイ回路検出による集積回路のセキュリティ向上、機械学習を用いた集積回路のテスト品質向上など、集積回路ディペンダビリティに関する様々な課題に取り組んでいます。

  • フォールトインジェクション型訓練によるメモリスタニューラルネットワークの信頼性向上
  • 2. ランダムばらつきを考慮した電力サイドチャネルの学習によるハードウェアトロイ回路の検出手法
  • 3. 機械学習を用いた集積回路のテスト品質向上

量子鍵配送

図5：セキュアな量子システム

量子情報科学は近年大きな注目を集めており、特に量子コンピュータによる公開鍵暗号への脅威に対する対策として、量子鍵配送(QKD)の開発が進んでいます。QKDは光子の偏光状態を利用して暗号鍵を生成し、盗聴を検知・評価できるシステムですが、実際の運用では送受信装置におけるサイドチャネルと呼ばれる脆弱性が課題となっています。この対策として、測定装置独立型プロトコルや完全受動型送信装置の開発が進められています。また、中規模でノイズを含む量子コンピュータ(NISQ)の発展に伴い、量子機械学習システムのセキュリティなど、新たな研究領域も注目されています。本研究室では、カナダやスペイン、香港の研究機関と連携し下記のトピックを中心に取り組んでいます。する様々な課題に取り組んでいます。

  • 測定装置独立型量子通信プロトコル
  • 完全受動型量子通信送信装置
  • 量子機械学習におけるセキュリティ

データのセキュリティ/プライバシ

図6：データ/AIのためのセキュリティとプライバシ

ハッカーによるセキュリティ上の脆弱性悪用や新種のマルウェア経由のサイバー攻撃は日々増加しており、情報通信技術の安全性を脅かす重大な問題となっています。こうしたサイバー攻撃に対処するには、通信の盗聴やなりすまし攻撃から守るためのネットワークセキュリティ技術、そしてデータに含まれる情報を保護するためのプライバシー強化技術が不可欠です。 本研究室では、マルウェア経由の情報漏洩を防ぐゼロトラストネットワークアクセス、AIモデル構築に必要なデータ収集・利活用時のプライバシ保護、AIモデル本体に対するポイズニング攻撃阻止など、セキュリティ・プライバシに関する様々な課題に取り組んでいます。アメリカやフランス、バングラディッシュの研究機関と協力し、現在は以下のような研究テーマに取り組んでいます。

  • マルウェアによるラテラルムーブメントの遮断に向けたゼロトラストアーキテクチャ設計
  • 差分プライバシによるセキュアなGPSデータ収集法
  • AIモデルのポイズニング攻撃阻止に向けた汚染データ分離法

研究設備

計算機サーバ、自律分散ロボット群（Kilobot 150台、Khepera IV 15台）、センサ機器

研究業績・共同研究・社会活動・外部資金など

  • 研究業績　業績リストのページ

  • 連携研究機関：Sorbonne University (France)、Telecom SudParis (France)、Angelo StateUniversity (United States)、University of Toronto、University of Vigo、University of HongKong、大阪大学、慶應義塾大学、福井工業大学、法政大学
  • 外部資金：科研費、Google Cybersecurity Research Award、公益財団法人栢森情報科学振興財団