リフレクター近傍リクエストフィルタリングによるDRDoS攻撃回避

DRDoS攻撃のうちDNSamp攻撃では，リフレクターと呼ばれる踏み台サーバによってデータ量が大幅に増幅され，標的サーバやそのネットワークに負荷をかける．本研究では，増幅発生前の不正クエリの段階で攻撃パケットを遮断することが可能な，ISPが実装することを想定したシステムを開発した．本システムでは，プロバイダネットワークと利用者の境界に同じ機能を持つ機器を設置する．これらの機器の中で，リフレクター近傍の機器ではDNSクエリの増加を検知し，フィルタリングを行う．しかし，これにより標的サーバからリフレクターへの正規クエリを遮断する可能性がある．そのため，標的サーバ近傍の機器で正規通信に対してポート番号の変換を行うことにより，リフレクター近傍の機器での攻撃通信と正規通信の識別を可能とした．これにより，通信増加が正規クエリであった場合には通信を阻害することなく，DNSamp攻撃を約1.2秒程度で回避することができた

アドホックネットワークの通信特性に影響を及ぼす構造特徴

アドホックネットワークは，一時的な通信方法として今後普及すると見込まれているにも関わらず，その構造特徴が十分に解明されていない．本研究では，このアドホックネットワークの通信特性に影響を及ぼす構造特徴を，理論とシミュレーションを用いて解明した．まずクラスター係数はノード密度だけではなくリンク数にも依存せずに一定値であることを再導出し，次に，ノードのリンク数相関がクラスター係数と強い関係にあり，先行研究で用いられた平均場近似なしで厳密に導出した．さらに，任意のノードの隣接ノード（1hop目のノード）の平均リンク数と2hop目のノード数の導出を行い，シミュレーション結果と比較し一致することを確認した

エイセイ リモートセンシング ニ ヨル オゼ ショクセイ ズ サクセイ シュホウ ノ ケントウ

温暖化などによる植生への影響が懸念されてきていることを背景として，第4次尾瀬総合学術調査が開始された．学術調査では，長期かつ広域を対象としたモニタリングシステムの構築が研究課題の一つとしてあげられたが，尾瀬は年間を通して積雪や雲に覆われることが多いため，植生の広域的把握には課題が残る．そこで本稿では，尾瀬ヶ原湿原と周辺山地の植生分布の現状を明らかにするために，衛星リモートセンシングを用いた相観植生図作成手法を検討した．Landsat/OLIにより観測された2014年（88シーン），2015年（86シーン），2016年（94シーン）の計268シーンの衛星画像を収集した．撮影年度ごとにモザイク処理することで，雲と雪氷を除去した年度ごとの画像を整備した．現地調査と環境省植生図にもとづく情報からグランドトゥルースデータを整備し，機械学習の一つであるランダムフォレストにより解析することで，全体精度0.9以上と非常に高精度な相観植生図を作成できた．The Fourth Oze Scientific Research Project was initiated due to concern over the impact of global warming on vegetation in the Oze Region. One aim of the project is to develop a system for efficient monitoring of wide scale vegetation changes. The Oze Region, however, is often covered with snow and clouds throughout the year, making monitoring of wide scale changes challenging. This research examined a method for using satellite remote sensing data to create a physiognomic vegetation map for Ozegahara Moor and the surrounding mountains. A total of 268 Landsa

リモートセンシング ト GIS ニ ヨル トチ リヨウ トチ ヒフク ノ ヘンカ ノ スイテイ ニ ツイテ ：ガボン コク デ ラ モンダ ホゴ リン ノ バアイ

Foret Classee de la Mondah（FCM）ラ・モンダ保護林の土地利用・土地被覆（LULC）の変化について、定性的及び定量的に説明し、主な変動因子を求めた。このため、2000年4月7日にETM+、及び、2014年4月6日にOLIによる2時期の観測データについて、最尤法により分類後にLULCの変化を求めた。この結果、周辺地域の人口増加にともない宅地面積が20倍に急増し、不可逆的な人為的変化が見いだされた。これに加え、森林地域の面積が9.77%減少した。現地調査におけるGPSにより特定した位置情報、Google Earthによる高解像度データをサンプル領域の抽出あるいは分類結果の検証に利用した。LULCの持続的な管理を可能とするための保全政策を検討する段階で、政策立案者に対して、参照データとなる関連情報を見出すことができた。The Land Use / Land Cover (LUCL) changes in Foret Classee de la Mondah (FCM) in Gabon was studied to account for changes occurred in the past as a categorical and numerical changes and to explain their main driving causes. For this purpose, the LULC changes were analyzed using post-classification comparison technique, following to the maximum likelihood supervised classification, between two multi-temporal Landsat images of ETM+ and OLI, which were acquired on April 7th 2000 and April 6th 2014, respectively. Results highlighted irreversible human-induced changes, where the rapid growth of built-up areas exhibited 20 times from its initial area, because of the anthropogenic pressure of surrounding population. In addition, major changes occurred mainly in forested area with the loss of 9.77% of its initial area. During the classification process, the use of collateral data, such as GPS coordinates and high resolution images retrieved from ground survey and Google Earth, were extremely relevant to enhancement of sample selection of ROSs and for the validation of classification map as well. However, this study provided relevant findings which could be used as a reference for decision makers while developing conservation policies in order to generate sustainable LULC management practices

カオ ノ ジョウホウ オ モチイタ ビョウタイ ハアク ニ ムケタ ブンセキ シュホウ ニ カカワル ブンケンチョウサ：エンカクイリョウ・エンカクカンゴ エ ノ カツヨウ ニ ムケテ

医療技術や在宅医療の拡充により住み慣れた場で医療を受けられる環境が整備されている。このような状況では、自宅療養者への遠隔医療・遠隔看護の活用は急務である。そこで、本研究は、遠隔から情報通信を介して、患者の病態を簡便に観察する手段として注目されている「顔」からの情報が、文献上でどのように位置づけられているかを明らかにすることを目的とした。使用した文献は、2013～2017年に「医中誌」、「PubMed」、「Google Scholar」に掲載された論文である。その結果、「顔」の情報と病態に関わる文献は256件であった。抽出された研究対象は、精神疾患や神経疾患を対象としたものが大半であった。分析手法では、表情や感情の変化を対象とする文献が多かった。とくに表情の分析では、顔の特徴点を設定し、その特徴点の定量化から時系列変化を捉えるものが多かった。この特徴点をもとに、顔を病態予測に使用したものは少なかったため、これらの特徴点を発展させて観察することで、今後、遠隔医療・看護に使用可能な観察情報として活用できる可能性が示唆された。Advancements in medical technology and improved home medical care today help us to receive medical care in the familiar environment of our homes. These circumstances make the use of telemedicine and telenursing crucial for home care patients. A patient’s“ face” has always been an indication of his or her condition, and observing the face can be especially useful when information communication is from a distance. In this survey, we aimed to clarify how the information obtained from observing the“ face” is positioned in the literature. The search was conducted on“ Ichushi-web,”“ Pub Med,” and“ Google Scholar” between 2013 and 2017. The literature searches on the information and pathology of the“ face” yielded 256 results. The extracted research subjects were mostly for mental and neurological diseases. In the analytical method, there were many studies targeting changes in facial expressions and emotions. Especially in the analysis of facial expressions, many studies set the feature points of faces and quantified these points to capture time-series changes. Based on these feature points, a few studies used the“ face” for disease condition estimation. In the future, the feature points could serve as information for use in telemedicine/telenursing by developing on that point

ムセン センサネットワーク ニ オケル リンセツ ノード ノ ザンゾン デンリョク ト キョリ オ モチイタ クラスタリング ホウホウ

近年，無線通信端末の小型化，低価格化，高性能化に伴い，無線センサノードにより構成される無線センサネットワークが注目を集めている．無線通信端末（センサノード）はバッテリ容量が少ないため，電源が供給されない場所にセンサノードを設置した場合，ネットワークを長期間稼動させるための消費電力の低減化が必要となる．ネットワークの長寿命化を目的とした手法として，様々なクラスタリング手法が提案されているが，これらの手法では残存電力の偏りに柔軟に対応できない可能性がある．本論文では，ネットワークの長寿命化を目的とし，センサノードの残存電力とセンサノード間距離を考慮したクラスタリング方式を提案する．評価実験では，ネットワークの長寿命化の観点から，従来方式と比較し，有効性を示す．In recent years, wireless sensor network (WSN), which is composed of sensor nodes, has much attention by cost reduction, downsizing and performance improvement of wireless communication devices. In WSN, when sensor nodes are placed in the non-power supply conditions, they need to save electrical energy in order to extend lifetime of the network because battery capacity is limited. Various clustering algorithms have been proposed to extend lifetime of the network in previous literature. However, there is a possibility that these algorithms cannot cope with energy deviation efficiently. In this paper, we propose a clustering algorithm using remaining electrical energy and distance of adjacent sensor nodes for extending lifetime of the network. In evaluation simulations, we show that the proposed clustering algorithm outperforms previous clustering algorithms in terms of extending the lifetime of the network

ゲームリロン ニ モトヅイタ フクザツ ネットワーク ケイセイ ノ モデルカ

情報通信や社会学，生物学など多様な分野において，要素とその要素間の関係で構成されるネッ トワーク構造（トポロジ）が複雑ネットワークと呼ばれる特性を持っていることが明らかになって きている．多数の主体が自己組織的に複雑ネットワークを形成する原理を，構成主体の個人合理性 に落とし込むことで明らかにするために，我々はこれまでにゲーム理論に基づいた複雑ネットワー ク形成のモデル化を行い，その特性について分析してきた．本稿では，これまでの研究成果を概観 し，今後の展望について述べる．In various fields such as communication technology, sociology, and biology, it has been revealed that network structure（ topology） composed of elements and relationships of the elements has property of the complex networks. By the concept of individual rationality, in order to reveal why numerous individuals tend to self-organize complex networks, we have modeled complex networks formation based on game theory and analyzed their properties. In this paper, an overview of the research results and prospects are described

フセイ アクセス ノ コンセキ ジョウホウ オ モチイタ タイムラインガタ イベントログ カシカキノウ ノ カイハツ

企業のサービス，システムなどの情報を窃取することを目的とする攻撃に関連して，RAT（遠隔操作ツール）による攻撃被害事例などが報告されている．そして，無差別な攻撃のみならず，特定の組織や企業に対象を絞って攻撃を行う標的型攻撃の脅威が増加傾向にあり，感染原因や被害範囲を特定する手法としてデジタル・フォレンジックの重要性が高まっている．本研究では，Windowsを対象として，不正に侵入を受けたシステム上の痕跡情報から，攻撃者が行った一連の攻撃活動を可視化し，マルウェアの攻撃手順，ファイルの改ざんや攻撃者の目的を解析するログ解析支援ツールを開発している．本論文では，インシデント対応時の痕跡情報抽出作業から抽出の判断基準を定義し，ログ解析支援ツールに実装した内容について述べる．次に，平常時に記録されるログからフィルタ処理，ファイル改ざん等の不正な操作が行われた可能性の高いログを抽出して時系列に可視化するタイムライン型のイベントログ可視化機能について報告する．Several damages caused by RAT （remote access tools） have been reported in association with attacks aimed at stealing information regarding corporate services and systems. In addition to indiscriminate attacks, the threat of targeted attacks aimed at specific organizations and companies is increasing. Digital forensics has therefore become increasingly important as a method for identifying the cause of infection and the extent of damage. Hence, in this research, we developed a log analysis support tool for the Windows operating system to visualize the series of activities performed by an attacker by incorporating trace information obtained from the compromised computer system. Furthermore, the proposed log analysis support tool can analyze the malware’s attack procedure, file tampering, and the attacker’s objective. In this paper, we defined the criteria for extracting trace information while responding to various incidents and accordingly implemented them for the proposed log analysis support tool. Furthermore, we demonstrate a timeline-based event log visualization function that extracts logs having a high probability of illegal operations（such as file tampering and filtering of logs recorded at normal times）