情報セキュリティ「見せる化」勉強会：金岡資料
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![カーセキュリティの研究例
・Entropyに基づくDoS攻撃検知機構[1]を回避する
攻撃⼿法とその防御⼿法
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- 1. 情報基盤システム学研究室 Internet Architecture and Systems Laboratory 教授 藤川和利 / 准教授 新井イスマイル/助教 垣内正年, 遠藤新/客員准教授 樫原茂, 油⾕曉 The Internet IoT 情報処理学会論文誌 Vol.53 No.4 1349–1359 (Apr. 2012) 階層から階段に入る入口アイコンの対として，階段から上 の階層に出る出口アイコンに相当する．このような入口と 出口の関係を対と表現する．対となるアイコンが水平視野 角内に存在しない場合，画面の上部の端に矢印を表示し， その方向にビューを向けると対となるアイコンが存在する ことをユーザに提示する（図 5） ．Google Street View と Gooraffiti のパノラマ写真を撮影した緯度・経度は厳密に は一致しないが，階層のつながりを示すアイコンを提示す ることによってユーザは階層間をつなぐ施設とその対応に ついて的確に認識することができる．詳細情報はパノラマ マウスオーバ前 マウスオーバ後 図 5 視野角内につながりがない場合 Fig. 5 The case the odd end is not visible. 表 1 パノラマ情報の詳細 Table 1 The details of a panoramic information. 名称 型 詳細 panoId text パノラマ写真の識別子 latlng geometory point パノラマ写真撮影地点の緯度・経度 yawdeg float パノラマ写真撮影方位（0〜360，0：北） link panoId text 隣接する panoId 表 2 DB のアイコン情報の詳細 Table 2 The details of a icon information in DB. 名称 型 詳細 id int DB 内の識別子 content type int 階層間をつなぐ施設の種類（ 「0：上り階段」など） latlng geometory point 階層間をつなぐ施設の緯度・経度 height double アイコンを表示する高さ title text 階層間をつなぐ施設の名称と識別子 comment text 階層間をつなぐ施設の名称 user id int コンテンツ作成者の識別子 created at date コンテンツ作成時刻 ビューを用いて，また周辺の大局的な情報は 2 次元地図を 用いることを想定した提案手法のインタフェースを図 6 に 示す． 地上と地下それぞれのパノラマ写真が持つパノラマ情 報を表 1 に，階層間をつなぐ施設に表示するアイコンが 持つアイコン情報を表 2 に示す．パノラマ写真撮影地点 の座標は緯度・経度で記録されており，実装したパノラマ ビューの球の中心を示す．アイコンにも緯度・経度と高さ による座標が与えられているため，パノラマ写真撮影地点 との相対的な方位と距離，そして仰角を求めることで描画 できる．このときのアイコンの高さについては，パノラマ 写真の大まかな水平線に合わせて 0 としている．1 つの階 層間をつなぐ施設に対し，地上と地下それぞれのパノラマ 写真に合わせて 2 つのアイコンの座標を計算し，描画して いる．地上のアイコンは地上のパノラマ写真上のみに，そ して地下のアイコンは地下のパノラマ写真上のみに表示す ることで，モード切替えにともない球の中心となる緯度・ 経度がずれても，正しい位置にアイコンを描画できる． 図 6 提案手法のインタフェース Fig. 6 The proposed interface. c ! 2012 Information Processing Society of Japan 1352 - Smart phone Other vehicle Smart home Security Operation Center/ Insurance company/… Internet Edge server Wi-Fi/ Bluetooth 4G/5G, LTE Domain Controller/IDS IDS ECU ECU ECU ECU ECU In-vehicle Infotainment Central Gateway Router ECU ECU ECU ECU CAN/CAN FD Ethernet CAN/CAN FD OBD-II port Switch Switch Switch ECU ECU ECU ECU Domain Controller Domain Controller/IDS In-vehicle network Ethernet Hardware Trojan, Malware Connected equipments Sensing data Sensors Actuators DoS attack 情報基盤システム学研究室(B206) LAN LAN Wireless LAN H27年度政府総合防災訓練の様子(2015年9月1日) ネットワーク運用技術 Software Defined Network トラフィック解析 超高精細画像IP伝送 セキュリティ マルウェア解析 ペアリング暗号 暗号のGPU実装 ユビキタスネットワーク Delay Tolerant Network MANET/VANET Sensor Network
- 2. スタッフの紹介 総合情報基盤センター所属の職員で運営 AKIRA YUTANI MA SAT OSH I KAKIUCHI M KAZUTOSHI FUJIKAWA 教授 藤川和利 准教授 新井イスマイル 助教 垣内正年 客員准教授 油谷曉 ISMAIL ARAI 客員准教授 樫原 茂 SHIGER U KASHIH ARA 助教 遠藤新 ARATA ENDO
- 3. 曼陀羅ネットワーク • 4000+端末 2017/6/20 6 総合情報基盤センター ・ 学内インフラ ► 学⽣が使うネットワークや計 算機リソースを管理 ・ 世界最速レベル ► 25.4PB （テープドライブ含） ► TFLOPSクラスの計算サーバ群 ► 100Gbpsの基幹ネットワーク ► 1⼈1台のワークステーション （ラップトップ）
- 4. 研究キーワード センターや共同研究先からの 実データなどの実環境 インターネット センサ ビッグデータ ユビキタス モバイル セキュリティ クラウド ネットワーク運用 ＩｏＴ 災害時通信 電子図書館 高性能計算（HPC）
- 5. バス会社との共同研究 運⾏管理者向けWebシステムへの取り組み
- 6. バスBigdata ・6年間で30台弱のバスから約1TBのデータ収集 5 • GPS (Lat., Lng., Alt., Azimuth) • Vehicle speed • Engine speed • Travel distance • Engine pulse • Direction • Atmospheric pressure • Temperature • Humidity • Amount of fuel • Near future • Accelerometer • Gyroscope • CAN data
- 7. バス企業の課題 ・労働者不⾜＆煩雑な機器操作 Too many operations of drivers 6 1運行管理者で20人以上の運転者を管理
- 8. 運⾏状態推定 ・現状は運転者が運⾏中に11種類の運⾏状態を ⼿⼊⼒・・・ ・⾃動化で解決したい 7 👆 tive fica- ion fica- f 2 orst ded State Definition Maintenance inspection work before dispatching Washing car washing and cleaning the bus Dispatching moving towards the first bus stop Waiting waiting at the first bus stop In service bus is in service Taking a break taking less than 4 hours break Out of service moving to the garage after the bus finishes service Refueling refueling at a gas station At garage parking at the garage
- 9. センシングで解決 ・⼿⼊⼒より精度向上 8 👆 81% 93% 手入力 12特徴量 11状態 ランダムフォレスト 分類器 Takuya Yonezawa, Ismail Arai, Toyokazu Akiyama, Kazutoshi Fujikawa, “Random Forest Based Bus Operation States Classification Using Vehicle Sensor Data,” 2018 International Workshop on Pervasive Flow of Things (PerFot 2018), IEEE PerCom 2018, pp.819--824, Greece, March, 2018.
- 10. 乗降者数推定 ・正確に乗降者数がカウントできると ► 路線の最適化 ► ⼈数課⾦の送迎バスの利益最適化 ・専⽤品は⾼価 9
- 11. センサフュージョンによる 乗降者数判定 10 Hayato Nakashima, Ismail Arai, Kazutoshi Fujikawa, “Passenger Counter Based on Random Forest Regressor Using Drive Recorder and Sensors in Buses,” 2019 International Workshop on Pervasive Flow of Things (PerFot 2019), IEEE PerCom 2019, pp. 561—566, Kyoto, March, 2019. 他 乗車: 89.6% 降車: 82.6% 乗車: 96.7% 降車: 87.9% 乗車: 98.6% 降車: 98.6% 改善 肉薄 画像処理のみ (YOLOv3 + Deep SORT) 提案手法 専用品
- 12. 危険運転分析 ・6連勤で急ブレーキ・スピード違反が増加 11 Figure 1. Architecture for data acquisition 1st day 6th day Figure 2. Comparison of same driver’s driving history by continuous work Figur ing to the ideal oper tion for th operation delay dist result, it b the bottlen be useful Operation In the above, the neous ope tion of the sensor dat ified. Ran and data f
- 13. 環境はますます充実 ・ 初期 (-2014) ► GPS ► ⾞速、エンジン回転数、燃料残量 ・ 追加 (2014-) ► 温度・湿度・気圧 ► ドア開閉、ワイパー ► ドラレコ6ch (70GB/⽇・台) ・ 未アップロード or 追加検討中 (2018-) ► 加速度、ジャイロ、RTK GNSS ► CO2 ► CAN data ► バス停のサイネージ、カメラ ・ 街中のセンシングに必要なもの (2019-) ► 熱画像、⼤気汚染、⼈流… 12 みなと観光バス デジタル標柱
- 14. バスは巡回センシング基盤 A platform for fixed point observation! (Ex. Atmospheric pressure sensed from the buses on the move in an area of 50m square) 13 Temporal Coverage Frequency Spatial Coverage Density Trash truck Bus 1010 1011 1012 1013 1014 1015 8:00 8:10 8:20 8:30 8:40 8:50 9:00 Atmospheric pressure [hPa] Times of day 5分間の定点観測基盤に！ 既存研究（ゴミ収集車）との比較
- 15. その他のユビキタスコンピューティングに 関する研究 ・公共交通ビックデータ解析 ► ConvLSTMを⽤いたバス到着時間予測⼿法 ► 統計的解析による路線バスの混雑度予測⼿法 ► YOLOとサーマル画像を⽤いたのバス停周辺の混雑度推定 ・屋内測位 ► 地磁気の時系列データを⽤いた屋内測位⼿法 ► 地磁気/LPWAを⽤いた3次元屋内測位⼿法 様々なユビキタスに関する研究を行ってます！
- 16. カーセキュリティ ・⾞載ネットワークに対する攻撃により⾞両の制 御を乗っ取られた報告が多数されている ・Jeep hack (2015) ► 通信機能の脆弱性を利⽤し、 無改造のJeepを遠隔操作 →140万台がリコール 本研究室でもカーセキュリティ について検証中
- 17. カーセキュリティ ・メーター偽装実験
- 18. カーセキュリティ ・遠隔からのエンジン操作実験
- 19. カーセキュリティの研究例 ・Deep Learning (LSTM)を⽤いた侵⼊検知⼿法 ► 各送信先IDに対してNetworkを構築 92.5%(CAN ID 305) ROC Area . . . Cell1 Cell2 cell3 LSTM Cell CAN Bus Actual packet TH predicted packet MSE calc. >TH . . . <TH Anomaly Benign
- 20. カーセキュリティの研究例 ・Entropyに基づくDoS攻撃検知機構[1]を回避する 攻撃⼿法とその防御⼿法 2.5 3 3.5 4 4.5 0 50 100 150 200 250 300 350 400 Entropy Window Random DoS attack [0, 55] Normal CAN messages 2.5 3 3.5 4 4.5 0 50 100 150 200 250 300 350 400 Entropy Window Random DoS attack [0, 2047] Normal CAN messages 100.0% 68.3% 攻撃検知機構の 検出精度 通常のDoS攻撃 [1] Wu, W., Huang, Y., Kurachi, R., Zeng, G., Xie, G., Li, R. and Li, K.: Sliding windows Optimized Information Entropy Analysis Method for Intrusion Detection on In-Vehicle Networks, IEEE Access, Vol 6, pp.45233-45245, (2018). ーDoS attack ーNormal ーDoS attack ーNormal Entropyを操作したDoS攻撃
- 21. カーセキュリティの研究例 ・⾞載LANへ侵⼊するマルウェアに対する OSカーネル上の証拠保全機構 保全された証拠データの例 マルウェアが攻撃時の 観測データ
- 22. カーセキュリティの研究例 ・⾞載ネットワークの物理層の特徴を⽤いたIDS ► ⾼い粒度で時間計測可能なTDCによる特徴量を取得 - 従来⼿法： 81.43% - 提案⼿法： 99.67% IDSのプロトタイプと実験の様子 99.67% ECUの 識別精度
- 23. その他のセキュリティに関する研究 ・Web/Browser Security ► Client-Side XSS (DOM-Based XSS) に対する防御⼿法 ・Network Security ► Entropyを⽤いたRemote Access Trojanの検出⼿法 ► 機械学習/IPフロー情報を⽤いたマルウェア通信検出⼿法 ・IoT Security ► 産業⽤IoT機器に対するDoS攻撃の検出⼿法 様々なセキュリティに関する研究を行ってます！
- 24. スーパーコンピューターは 科学の発展に重要な基盤 ► 1 ExaFlop/sを超えるものも登場 - Flop/sは1秒間に実⾏される浮動⼩数点 演算の数 ⾼性能計算（HPC） スーパーコンピュータ「富岳」 気象シミュレーション 空⼒シミュレーション スパコンで⾏われる計算の例 最近のスパコンはたくさんのコンピュータを 連携させて1つの⼤きな計算を⾏う
- 25. ⾼性能計算（HPC）の研究例 ・コンピュータ同⼠の連携 に使われるネットワーク に着⽬して，計算の速度 を改善 ► プログラマブルな経路制 御が可能な Software- Defined Networking (SDN) を利⽤ Storages Computing nodes Job2 Job1 The paths determined by link-separation function Process in staging operation Process in computation Inter-node communication traffic Staging traffic When staging operation occurs Storages Computing nodes Job2 Job1 The paths determined by ECMP-based traffic control The end of staging operation The start of staging operation OpenFlow controller (ECMP) OpenFlow controller (Link-separation) Control packet flows Control packet flows When no staging operation occurs Arata Endo, Hiroki Ohtsuji, Erika Hayashi, Eiji Yoshida, Chunghan Lee, Susumu Date, Shinji Shimojo, “Dynamic Traffic Control of Staging Traffic on the Interconnect of the HPC Cluster System”, IEEE Access, vol. 8, pp. 198518‒ 198531, Nov. 2020.
- 26. 災害時のネットワークインフラ ・衛星通信を⽤いた災害時インフラ構築 ・災害時派遣医療チームと共同訓練 ・熊本では1度随⾏ ► IP電話のネットワーク構築
- 27. ⼤災害時の情報通信⼿段を確保する メッセージフェリー
- 28. 他にも多数の研究を⾏ってます！ The Internet IoT 情報処理学会論文誌 Vol.53 No.4 1349–1359 (Apr. 2012) 階層から階段に入る入口アイコンの対として，階段から上 の階層に出る出口アイコンに相当する．このような入口と 出口の関係を対と表現する．対となるアイコンが水平視野 角内に存在しない場合，画面の上部の端に矢印を表示し， その方向にビューを向けると対となるアイコンが存在する ことをユーザに提示する（図 5） ．Google Street View と Gooraffiti のパノラマ写真を撮影した緯度・経度は厳密に は一致しないが，階層のつながりを示すアイコンを提示す ることによってユーザは階層間をつなぐ施設とその対応に ついて的確に認識することができる．詳細情報はパノラマ マウスオーバ前 マウスオーバ後 図 5 視野角内につながりがない場合 Fig. 5 The case the odd end is not visible. 表 1 パノラマ情報の詳細 Table 1 The details of a panoramic information. 名称 型 詳細 panoId text パノラマ写真の識別子 latlng geometory point パノラマ写真撮影地点の緯度・経度 yawdeg float パノラマ写真撮影方位（0〜360，0：北） link panoId text 隣接する panoId 表 2 DB のアイコン情報の詳細 Table 2 The details of a icon information in DB. 名称 型 詳細 id int DB 内の識別子 content type int 階層間をつなぐ施設の種類（ 「0：上り階段」など） latlng geometory point 階層間をつなぐ施設の緯度・経度 height double アイコンを表示する高さ title text 階層間をつなぐ施設の名称と識別子 comment text 階層間をつなぐ施設の名称 user id int コンテンツ作成者の識別子 created at date コンテンツ作成時刻 ビューを用いて，また周辺の大局的な情報は 2 次元地図を 用いることを想定した提案手法のインタフェースを図 6 に 示す． 地上と地下それぞれのパノラマ写真が持つパノラマ情 報を表 1 に，階層間をつなぐ施設に表示するアイコンが 持つアイコン情報を表 2 に示す．パノラマ写真撮影地点 の座標は緯度・経度で記録されており，実装したパノラマ ビューの球の中心を示す．アイコンにも緯度・経度と高さ による座標が与えられているため，パノラマ写真撮影地点 との相対的な方位と距離，そして仰角を求めることで描画 できる．このときのアイコンの高さについては，パノラマ 写真の大まかな水平線に合わせて 0 としている．1 つの階 層間をつなぐ施設に対し，地上と地下それぞれのパノラマ 写真に合わせて 2 つのアイコンの座標を計算し，描画して いる．地上のアイコンは地上のパノラマ写真上のみに，そ して地下のアイコンは地下のパノラマ写真上のみに表示す ることで，モード切替えにともない球の中心となる緯度・ 経度がずれても，正しい位置にアイコンを描画できる． 図 6 提案手法のインタフェース Fig. 6 The proposed interface. c ! 2012 Information Processing Society of Japan 1352 - Smart phone Other vehicle Smart home Security Operation Center/ Insurance company/… Internet Edge server Wi-Fi/ Bluetooth 4G/5G, LTE Domain Controller/IDS IDS ECU ECU ECU ECU ECU In-vehicle Infotainment Central Gateway Router ECU ECU ECU ECU CAN/CAN FD Ethernet CAN/CAN FD OBD-II port Switch Switch Switch ECU ECU ECU ECU Domain Controller Domain Controller/IDS In-vehicle network Ethernet Hardware Trojan, Malware Connected equipments Sensing data Sensors Actuators DoS attack 情報基盤システム学研究室(B206) LAN LAN Wireless LAN H27年度政府総合防災訓練の様子(2015年9月1日) ネットワーク運用技術 Software Defined Network トラフィック解析 超高精細画像IP伝送 セキュリティ マルウェア解析 ペアリング暗号 暗号のGPU実装 ユビキタスネットワーク Delay Tolerant Network MANET/VANET Sensor Network
- 29. 私達のターゲット インターネットに関する幅広〜い分野 ・幅広い分野から学⽣さんたちを受け⼊れています ► 出⾝分野・専攻 - ⼯学、理学を問わず、経済学、哲学、宗教学、⼈間科学な ど ► ものづくりが好きな⼈ - プログラミング、電⼦⼯作(デジタルオシロもあります)、 ガジェット作成など ► ハッカーな⼈ - セキュリティキャンプ/SecHack365、 CTF、ハッカソンイベントなど ► 実際の業務に触れてみたい⼈ - 総合情報基盤センター、バス会社、海上⾃衛隊など
- 30. 修⼠学⽣のスケジュール(⼀例) 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 M1 M2 ・授業単位の取得 ・本読み輪講 ・環境構築輪講（後述） ☆ 新 入 生 歓 迎 会 ☆ 研 究 室 旅 行 ☆ BBQ 大 会 ☆ 秋 刀 魚 BBQ 会 ☆ 忘 新 年 会 ☆ 修 了 生 送 別 会 ・ミニプロジェクト （後述） ・論文輪講 ・テーマ検討 ・論文輪講 就活 ・研究 ・論文輪講 ・研究 ・論文執筆 ☆ 修 士 論 文 提 出 ☆ 中 間 発 表 会 ２ ☆ 中 間 発 表 会 １ 就活 ※基本的にMTGは週2回
- 31. 環境構築輪講 ・⾃分が使うネットワークを⾃分でつくろう！ ► UTPケーブル（LANケーブル）の端⼦⾃作 ► プロ向けネットワーク機器の設定 ► UNIX系OSの正しい運⽤ センター所属の実運用の プロフェッショナルが指導！
- 32. ミニプロジェクト ・実装⼒をつける ・「もの作り」の楽しさを味わおう ► OSカーネルトレースを⽤いた 侵⼊検知システム ► 屋内測位システム ► IoTシステム ► 公共交通機関のセンサデータ解析 ► マルウェア解析 ► LOWSAN(後述)購買システム開発 ► などなど，アイデア次第
- 33. その他の学びの機会 ・有志により様々な勉強会の開催 ► CTF勉強会 - SECCON Online CTF等有志で参加してます ・⼈材育成プログラム ► セキュリティ：SecCap ► 起業家育成：GEIOT
- 34. 研究室活動の⽬標 ・成果を挙げたらどんどん対外発表しましょう！ ► 国内だけなく海外の国際学会/論⽂誌を⽬指す ► いろんな⼈に⾒てもらうことでレベルUP ► もちろん⾃腹を切ることはありません
- 35. 研究室での⽇常 ・イベント参加も交通費などで⽀援 ► CTF(国内，世界⼤会) - SECCON CTF ► ハッカソン ► チューニンガソン - 遅いサーバをいかに速くチュー ニングするか - コロプラ主催、1⼈賞⾦2万円
- 36. 研究室での⽇常 ・LOWSAN ► お菓⼦・インスタント⾷品・アイスなど格安販売 - 購買システム(保守・運⽤・拡張お願いします〜)
- 37. 共同研究先 ・inet-labは外部の様々な機関と研究コミュニティを 多数持っています ► 海外 - USA：James Madison University, Virginia Tech - インドネシア：Universitas Jenderal Soedirman ► 国内 - ⽇⽴造船、みなと観光バス、スカパーJSAT - NICT(独⽴⾏政法⼈ 情報通信研究機構) - WIDEプロジェクト、サイバー関⻄プロジェクト - 東京⼤学、⼤阪⼤学、慶應義塾⼤学、京都産業⼤学、⽴命 館⼤学
- 38. 就職先 ・ 博⼠前期課程 ► NTT研究所、NTTドコモ、NTTデータ、朝⽇放送、トヨタ⾃動⾞、 任天堂、 KDDI、 KDDI研究所、関⻄電⼒、IIJ、富⼠通、 NEXCO⻄⽇本、ソニーエリクソン、ニフティ、リクルート、 DENSO、 LINE、 LAC、Yahoo!、 DeNA、監査法⼈トーマツ、 Goldman Sachs、MOTEX、トレンドマイクロ、海上⾃衛隊、イ ンフォセック、⽇本オラクル、野村総合研究所など ・ 博⼠後期課程 ► 教員：⼤分⼤学，慶應義塾⼤学，同志社⼤学，法政⼤学， 東京⼯業⼤学など ► 企業研究所：NTT研究所，Google，AWS，NICT(情報通信 研究機構)，本⽥技研R&D，海外企業など ・ 2020年卒実績：NRIセキュア、ソニー、ローム ・ 2021年卒実績：読売テレビ、関⻄テレビ、三井E&S ・ 2022年卒実績：Yahoo!、⽇⽴製作所、NTT研究所 ・ 2023年卒実績：Microsoft、AWS、デロイトトーマツコンサルティング
- 39. 皆さんとスタッフ⼀丸となって 研究室を楽しく作り上げていきましょう!! この後は研究テーマの紹介や相談に乗ります！
