Kazuo Hashimoto 研究室

主宰者：Kazuo Hashimoto
早稲田大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、IoTデバイスと半導体チップの安全性を確保するための技術開発に取り組んでいます。研究の主な対象は、IoTデバイスに潜む未知の脆弱性の発見と、集積回路の製造過程で混入する悪意のある改ざん（ハードウェアトロイ）の検出です。これらの脅威は、デバイスの広がりに伴い増加しており、自動化された検査手法の開発が急務となっています。 手法としては、大規模言語モデル（LLM）を活用した複数のアプローチを展開しています。IoTデバイスのファジング（試験用入力の自動生成）では、デバイスの仕様書や通信ログをLLMに入力させることで、テストケースの初期シードを効率的に生成し、脆弱性検出の労力を削減します。また、脆弱性評価項目の優先順位付けでは、個別デバイスの特性を考慮した検査項目をLLMで自動抽出します。一方、半導体チップのハードウェアトロイ検出では、グラフニューラルネットワークという機械学習手法を用いて、ネットリスト構造から悪質な改ざんを識別する方法を開発しています。 これらの研究を通じて、セキュリティ評価の自動化と高度化を実現し、IoTデバイスと半導体チップのサプライチェーン全体の信頼性向上を目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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