特別講演

講師	神戸大学 数理・データサイエンスセンター 教授 小澤 誠一 先生
演題	なぜ『セキュリティ×機械学習』？
講演概要	いまさらではありますが，サイバー世界には様々な脅威が満ち溢れ，その被害者となるリスクが急速に高まっています．これはサイバーフィジカルシステムやIoTなどの言葉が出現し，物理世界の人やものがサイバー空間の中でつながっていくにつれて，この傾向がどんどん強くなっているように思います．もともと，我々の暮らしを便利に，豊かにするために生まれた技術が諸刃の剣となり，我々の生活を脅かすものになるかもしれません．この流れは止められないのでしょうか？当たり前ですが，脅威を生み出す攻撃はもともと人間によって行われます．しかし，システムがもつ脆弱性を利用して，大規模かつ持続的に攻撃を行う技術が生み出され，それが改良されていくなかで，脅威に対する防御をセキュリティの専門家だけで対応することが困難になりつつあります．また，我々の生活に関わる様々な情報が電子化され，監視カメラをはじめとした様々なセンサーが物理世界に配置されることで，膨大な量のデータが収集・蓄積されるようになりました．これに伴い，様々なサービスが生み出され，犯罪抑止などにも使われるようになり，我々の生活はここ数年で劇的に変化したと言ってよいでしょう．しかし，これら膨大なデータを，必ずしも有効に利用できているわけではありません．官公庁や企業をはじめとした組織がもつデータをその内部で活用するだけでなく，相互に共有し合うことで，これまでにない知見が得られ，これまでにないサービスが生まれる可能性があります．しかし，データをオープンにすることはデータに含まれる個人情報が漏洩するリスクを高めることになり，個人情報保護法の観点からも，現状では非常に実現が難しいと言えます． 　急速に高まるサイバー攻撃の脅威にどう立ち向かい，急速に増え続けるデータをどう有効利用するかという課題に対し，我々の研究グループは機械学習が一つの解を与えてくれるものと信じて研究を行ってきました．前者については，異常検知や識別，可視化を行う機械学習手法を用いて，インターネット空間で展開されているサイバー攻撃を広域的に観測・監視する仕組み，そしてテキストマイニング手法を用いて表層ウェブやダークウェブからサイバー攻撃に関する情報を収集・監視する仕組みを開発しています．また，後者の課題については，準同型暗号と呼ばれる加法や一定回数までの乗算であれば，暗号化でデータを秘匿したまま演算可能な暗号方式を用い，暗号データを現実的な計算量で学習して，識別や異常検知などが行える機械学習手法を開発しています．まだ実用レベルに至っていませんが，本講演では，我々の『セキュリティ×機械学習』の取り組みついてご紹介させて頂きます．
日時	2018年3月7日(水) 13:30〜14:30（大講義室）
講師略歴	神戸大学数理・データサイエンスセンター教授 1965年生まれ．神戸大学大学院工学研究科修士課程修了後，1993年に博士(工学)取得，大阪教育大学助手，神戸大学准教授を経て，2011年より同大学教授．アリゾナ州立大学とオークランド工科大学客員研究員を歴任，現在，機械学習，パターン認識とその応用研究に従事し，International Neural Network Society 副会長(広報)，Asia Pacific Neural Network Society 副会長(財務)，日本神経回路学会 特任理事，システム制御情報学会 編集理事，IEEE Transaction on CyberneticsなどのAssociate Editor，国際会議INNS Conference on Big Data and Deep LearningのGeneral Chairなどとして，国内外の学会運営に幅広く携わる．

オーガナイズドセッション（OS）

• 計算知能の新展開
  　オーガナイザー：半田久志，大谷雅之，田川聖治（近畿大学） 　

  計算知能は計算資源を潤沢に使いつつ高度な知識処理を実現するための手法である．本オーガナイズドセッションでは，計算知能の基礎と応用について幅広く取り扱う．発表，質疑応答を通して，今後の展開に関する議論を深めていく．

• 関係性デザインと関係論的システム
  　オーガナイザー：下原勝憲（同志社大学），高玉圭樹（電気通信大学），真栄城哲也（筑波大学） 　

  本セッションでは，ヒト・モノ・コトが相互依存し，連携・連動して機能する実体としてシステムを捉える関係論的な視点から，人間社会における関係論的なシステムの在り方を探究し，システムの創出のための方法論ならびに“関係性をいかにデザインするか”について議論します．

• 強化学習とその周辺～広がりを見せる強化学習の研究～
  　オーガナイザー：堀内 匡（松江高専），澁谷長史（筑波大学） 　

  近年，強化学習は深層学習を含めた他の手法と結びつき，さらなる発展と広がりを見せている．本セッションでは，このような発展を見せる強化学習の理論とその応用，深層学習や進化計算などの他の手法との融合に関する研究について，幅広く議論します．一般からのご参加も歓迎いたします．