Cyber Security Laboratory
University of Hyogo
サイバー攻撃は検知を回避することを意図して巧妙に作成されてきたため、既存の対策に関しては攻撃者の手口の進化に追いついていないのが現状です。本研究室では、実世界でのセキュリティ対策の遅れを目の当たりにし、自然言語処理や深層学習などの技術を利用することにより、未知の攻撃を早期かつ自動的に発見することを狙いとするだけでなく、攻撃者の視点に立ち、最新の人工知能技術を悪用する攻撃手法の実現とその対策の確立を行うことも目指しています。例としては、アプリマーケットにユーザが投稿する大規模かつ不均一なレビュー・コメント情報に深層学習をベースとした自然言語の生成手法を適用し、より人間の言葉に近い不正レビューを自動的かつ大量に捏造することや、それらの不正レビューに対して既存の手法が対応できない高精度かつ高効率な検知アルゴリズムを開発することなどが挙げられます。
Our Mission
Since cyber attacks have been intentionally generated to evade detection, the existing countermeasures cannot keep pace with the evolution and sophistication of attacks. Therefore, we aim to detect and discover such previously unknown attacks automatically at an early stage by leveraging techniques such as Natural Language Processing and Deep Learning. Besides, we also focus on creating a threat model that how an attacker abuses the latest artificial intelligence technology and then establish several effective and efficient countermeasures for it. For example, we applied a natural language generation method based on deep learning to produce large-scale fake user reviews that are closer to human language. Also, we developed a highly accurate fake review detection model that cannot be handled by the existing methods.