研究

分散台帳技術を用いたLiDARセンサーデータ保存プラットフォームの研究開発

自動運転車の開発において、経路計画には3D地図情報が使用されます。しかし、工事や災害によって地形が変化すると、地図情報が古くなり、自動運転車の運行に支障をきたす可能性があります。 この課題を解決するため、国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）の委託研究として、LiDARセンサーデータをリアルタイムで分散台帳に保存・更新するプラットフォームを開発しました。本プロジェクトは2023年にNICTから最高評価を受けています。

このプラットフォームは、LiDARデータを分散台帳に保存することでデータの完全性を保証し、データが改ざんされていないことを担保します。自動運転用のデータは人命に直結するため、データの信頼性は極めて重要です。分散台帳技術を活用することで、データの改ざんを防止し、信頼性を向上させることができます。 また、データの信頼性をさらに向上させるため、各交差点で分散台帳を運用するノードが自律的に増殖するシステムを開発しました。

残された課題として、走行中の車両からのリアルタイムLiDARセンサーデータを分散台帳に保存した場合、3D地図情報をどれだけ正確に再構築できるかを検証する必要があります。

Llama2を用いたランサムウェア支払いに使用されるビットコイン取引の非匿名化に関する研究

研究室: クイーンズランド大学 UQ Cyber

Mentor: Prof. Ryan Ko

近年の暗号資産の普及に伴い、ランサムウェアによる被害が増加しています。ランサムウェアとは、コンピュータに感染してデータを暗号化し、復号キーを要求するマルウェアの一種です。被害者は復号キーを得るために支払いを要求されますが高い匿名性を持つビットコインは、これらの支払いによく使用されます。 既存の研究では、ビットコイン取引を分析することで、ランサムウェア支払いに使用された取引を特定することに焦点を当ててきました。しかし、ビットコイン取引の高い匿名性のため、特定は困難です。 本研究では、大規模言語モデルを活用して外部情報を集約し、ビットコイン取引を非匿名化する手法を提案しました。

研究成果は学内の研究発表会で発表され、優秀論文賞としてノミネートされました。

Windowsイベントログを用いた不正アクセス検知システムの開発

企業の情報セキュリティ向上のため、Windowsイベントログを用いた不正アクセス検知システムの開発を担当しました。このシステムは、Windowsイベントログに記録された情報を収集し、異常なアクセスを検知します。 本システム開発では、AWS上に構築されたWindowsサーバーからWindowsイベントログを収集するエージェントを開発しました。このシステムは現在、企業向けに提供されており、多くの企業に採用されています。