MORI, Tatsuya

Research Classification：

2015/-0-2017/-0

Allocation Class：￥3380000

Research Classification：

2013/-0-2015/-0

Allocation Class：￥2730000

Research Classification：

2018/-0-2020/-0

Allocation Class：￥6240000

Research Classification：

2016/-0-2019/-0

Allocation Class：￥17030000

Research Classification：

2019/-0-2022/-0

Allocation Class：￥17290000

Research Classification：

2020/-0-2022/-0

Allocation Class：￥6500000

2018Collaborator：安松達彦, 秋山満昭, 刀塚敦子, 渡邉卓弥, 飯島涼

Research Results Outline：平成30年度はIoTアプリの一例として、Android端末向けのアプリを対象とし、アプリの解析ならびに開発者による脆弱性対応に関する検討を実施した。成平成30年度はIoTアプリの一例として、Android端末向けのアプリを対象とし、アプリの解析ならびに開発者による脆弱性対応に関する検討を実施した。成果をACM CODASPY 2019にて発表した。また、別のIoTアプリの例としてAIスピーカ上で...平成30年度はIoTアプリの一例として、Android端末向けのアプリを対象とし、アプリの解析ならびに開発者による脆弱性対応に関する検討を実施した。成果をACM CODASPY 2019にて発表した。また、別のIoTアプリの例としてAIスピーカ上で動作するCloudアプリの大規模調査を実施した。これにより、ユーザの音声によって起動されるアプリがどのような挙動をし、どのような情報を取得するかを明らかにした。成果は2019年度に外部公開予定である。

2013

Research Results Outline：【研究目的の概要】テラビット級の超高速ネットワークでリアルタイムに詳細な観測を行うための基礎および応用技術を研究する．リアルタイムなネットワーク観測で【研究目的の概要】テラビット級の超高速ネットワークでリアルタイムに詳細な観測を行うための基礎および応用技術を研究する．リアルタイムなネットワーク観測ではアドレスや名前，観測時刻などの膨大な変数間の対応関係を高速に記憶・参照することが求められる．一方...【研究目的の概要】テラビット級の超高速ネットワークでリアルタイムに詳細な観測を行うための基礎および応用技術を研究する．リアルタイムなネットワーク観測ではアドレスや名前，観測時刻などの膨大な変数間の対応関係を高速に記憶・参照することが求められる．一方で必ずしも まったく誤りのない完全な観測結果までは求められない．この点に注目し，わずかな誤りを許容することで記憶容量を大幅に圧縮し，高速化を図る確率的連想配列の研究に取り組む．またこの基礎技術を用いた具体的なアプリケーションを開発する．【成果の概要】2013年度は確率的ハッシュテーブル（連想配列）を実現するデータ構造とアルゴリズムの検討およびそのような確率的連想配列を利用した具体的なアプリケーションとして，個々の通信フローに対して，DNSクエリを参照・解析し，対応するサービス名を付与する方式(SFMap)を検討した．SFMap の用途は暗号化されたことにより，中身が不明な通信フローに対し，DNS クエリ・応答に組を解析することでその通信サービスを推定することであり，通信事業者が自社のネットワークの利用状況を把握するのに有用である．確率的連想配列に関しては2つの Bloom Filter を組み合わせて Matrix を構成する方式(Matfix Filter=MF)を確立した．理論および数値計算による性能評価を行った結果，MF は既存方式と比較して良好な性能を得られることを確認した．具体的には所与のエラー率が与えられた下で {key, value} のタプルを連想配列に入力する際に，極力メモリ消費量を低減しつつも高速にデータの登録・参照が可能な方式である．特に key 数が膨大であり，value 数が比較的小さいようなケースにおいて既存方式に対して有利な性能を有する特徴がある．SFMap に関しては実通信データを用いた精度評価を行い，こちらも良好な性能が得られることを確認した．SFMap については JST ERATO の井上武氏と共著で国内学会で発表を行った他，実通信データを読み込んで所望の処理を実現するソフトウェアを開発した．【今後の予定】基礎的な方式および具体的なアプリケーションの良好な動作が確認できたので，2014年度は MF および SFMap の検討で得られた成果をまとめ，フルペーパーとして論文投稿する予定である．方式を実装したソフトウェアをオープンソースソフトウェアとして広く公開することも検討している．また，本研究は科研費スタート支援の補助を受けており，2014年度も継続する予定である．さらに本成果に基づいた民間企業との共同研究を実施する予定である．

2015Collaborator：後藤滋樹

Research Results Outline：2015年度はマルウェアインフォマティクスの確立に向け、大規模なデータ収集に関する課題は来年度以降の取り組みとし（2016年度、同テーマにて科研費基盤2015年度はマルウェアインフォマティクスの確立に向け、大規模なデータ収集に関する課題は来年度以降の取り組みとし（2016年度、同テーマにて科研費基盤B採択決定：代表者＝後藤滋樹教授）、主として機械学習技術を用いたマルウェアの検体および通信の分類に...2015年度はマルウェアインフォマティクスの確立に向け、大規模なデータ収集に関する課題は来年度以降の取り組みとし（2016年度、同テーマにて科研費基盤B採択決定：代表者＝後藤滋樹教授）、主として機械学習技術を用いたマルウェアの検体および通信の分類に関する研究に取り組んだ。具体的には以下の6つの課題に取り組んだ。(1) 動的解析ログに基づくマルウェア検体の分類(2) 動的解析に基づくマルウェア検体通信の分類(3) 標的型攻撃メールに添付されたマルウェアの解析(4) マルウェア解析レポートの学習による、新規マルウェア検体に対するレポートの自動生成(5) モバイルアプリに対する海賊版アプリの検出方法(6) ユーザーのレビュー情報に基づく悪性アプリの検出技術得られた成果を、国際会議発表(1件)、国際会議ポスター発表(3件)、国内研究会発表(9件)でそれぞれ発表した。いずれの研究課題も今年度立ち上げたものであるが良好な成果を得ており、特にモバイル系の研究成果に関しては高い評価を受けた結果、国際会議採録(採録率=30.0%)、および国内研究会にて優秀学生論文賞の表彰を受けた。また、多くの研究は企業との共同研究にも反映されており、今後の実社会での活用が期待される。課題 (1) に関する具体的な成果は下記のとおりである。・武部嵩礼・後藤滋樹　Paragraph Vectorを利用した亜種マルウェア推定法　信学総大 D-19-16 2016年3月・青木一樹・後藤滋樹　APIコール情報を利用したマルウェアの階層型分類　信学総大 D-19-17 2016年3月課題 (2) に関する具体的な成果は下記のとおりである。・水野翔，畑田充弘，森達哉，後藤滋樹，　”マルウェアに感染したホストによる通信の統計的弁別方法” 　信学技報, vol. 115, no. 488, ICSS2015-66, pp. 117-122, 2016年3月・畑田充弘，森達哉，　”未知マルウェア検知に向けたマルウェア通信の実態調査”，　コンピュータセキュリティシンポジウム2015論文集，vol. 2015，No. 3，pp. 520-527，2015年10月課題 (3) に関する具体的な成果は下記のとおりである。・志村正樹・畑田充弘・森　達哉・後藤滋樹　マルウェア添付スパムメールの送信活動の特徴分析　信学総大 B-16-2 2016年3月・志村正樹，畑田充弘，森達哉，後藤 滋樹 ，　”スパムトラップを用いたマルウェア添付スパムメールの分析”, 　コンピュータセキュリティシンポジウム2015論文集，vol. 2015，No. 3，pp. 1243-1250，2015年10月・M. Shimura, M. Hatada, T. Mori, and S. goto, 　“Analysis of Spam Mail Containing Malicious Attachments using Spamtrap,” (Poster presentation)　 The 18th International Symposium on Research in Attacks, Intrusions and Defenses (RAID 2015)課題 (4) に関する具体的な成果は下記のとおりである。・藤野朗稚，森達哉，　”エキスパートによるマルウェア解析レポートと動的解析ログの相関分析“，　コンピュータセキュリティシンポジウム2015論文集，vol. 2015，No. 3，pp. 702-709，2015年10月課題 (5) に関する具体的な成果は下記のとおりである。・Y. Ishii, T. Watanabe, M. Akiyama, and T. Mori,   “Clone or Relative?: Understanding the Origins of Similar Android Apps,”   Proceedings of the ACM International Workshop on Security And Privacy Analytics (IWSPA 2016), pp. 25-32, Mar 2016,・石井悠太，渡邉卓弥，秋山満昭，森達哉，”Androidクローンアプリの大規模分析”，コンピュータセキュリティシンポジウム2015論文集，vol. 2015，No. 3，pp. 207-214，2015年10月 (MWS 学生論文賞)・Y. Ishii, T. Watanabe, M. Akiyama, and T. Mori,    “Understanding the Origins of Similar Android Apps,” (poster presentation),   The 18th International Symposium on Research in Attacks, Intrusions and Defenses (RAID 2015)課題 (6) に関する具体的な成果は下記のとおりである。・孫博，渡邉卓弥，秋山満昭，森達哉，　”Androidアプリストアにおける不自然なレーティング・レビューの解析”，　コンピュータセキュリティシンポジウム2015論文集，Vol. 2015，No. 3，pp. 655-662 ，2015年10月・B. Sun, T. Watanabe, M. Akiyama, and T. Mori, 　“Seeing is Believing? The analysis of unusual ratings and reviews on Android app store,” (poster presentation), The 18th International Symposium on Research in Attacks, Intrusions and Defenses (RAID 2015)