2022年10月24日～27日に熊本城ホールとオンライン (ZOOM) のハイブリッドで開催されたコンピュータセキュリティシンポジウム (CSS 2022) の会期中に行われたMWS Cupに、B4の杉山 孔亮さん、中本 一輝さん、成田 大起さん、林 海斗さんが、森研究室との混成で、チームKAWAcry (中本さん、成田さん)、チームwe love 松尾 (杉山さん、林さん) として出場しました。全14チーム中、チームKAWAcryは総合1位と静的解析部門1位、チームwe love 松尾は総合3位、表層分析部門1位という活躍でした。
■MWS 2022
https://www.iwsec.org/mws/2022/mws20221025.html
Teamsの障害に関して取材協力し、日本経済新聞（2022年7月22日朝刊）にコメントが掲載されました。
■日本経済新聞
Teams障害、在宅勤務など広く影響 主要企業9割利用
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC2148Y0R20C22A7000000/
KDDIの通信障害に関して取材協力し、読売新聞（2022年7月6日朝刊）にコメントが掲載されました。
■読売新聞オンライン
データ通信１０年で２９倍 携帯依存 リスク鮮明…ＫＤＤＩ障害
https://www.yomiuri.co.jp/economy/20220706-OYT1T50000/
2022年1月27日～28日にオンラインで開催された情報通信マネジメント研究会で内田真人教授が招待講演を行いました。
■発表内容
内田 真人,
人間参加型機械学習によるサイバーセキュリティ,
情報通信マネジメント研究会,
信学技報 Vol.121, No.354, pp.31-33(ICM2021-38),
2022年1月27-28日(オンライン)
M2の藤田晃治さんが主著となる論文が、IEEE ICC 2022 に採録されました。IEEE ICC 2022は、IEEE Communications Society の Flagship Conference の一つで、2022年5月16日～20日に開催予定です。なお、この研究成果はNTTの芝原俊樹氏、千葉大紀氏、秋山満昭氏との共同研究によるものです。
■採録論文
Koji Fujita, Toshiki Shibahara, Daiki Chiba, Mitsuaki Akiyama, and Masato Uchida, “Objection!: Identifying Misclassified Malicious Activities with XAI”
■IEEE ICC 2021
https://icc2021.ieee-icc.org/
M1の川本 晃大さんが統計データ分析コンペティション（共催：総務省統計局、統計センター、統計数理研究所、日本統計協会）で総務大臣賞を受賞しました。受賞論文は日本統計協会の月刊誌「統計」に掲載される予定です。
https://www.nstac.go.jp/statcompe/award.html
2021年10月26日～29日にオンラインで開催されたコンピュータセキュリティシンポジウム (CSS 2021) で、M2の藤田晃治さんが研究発表を行いました。この研究成果はNTT社会情報研究所の芝原俊樹氏、千葉大紀氏、秋山満昭氏との共同研究によるものです。
■発表内容
藤田 晃治, 芝原 俊樹, 千葉 大紀, 秋山 満昭, 内田 真人,
異議あり！：XAIによる誤識別された悪性活動の特定,
コンピュータセキュリティシンポジウム2021, pp.898-905, 2021年10月26日-29日(オンライン)
NTT社会情報研究所との共同研究の成果となる下記の論文が情報処理学会の英文論文誌であるJournal of Information Processingに採録されました。筆頭著者は2021年3月修了した野村 和也さん（内田研2期生、現在NTTセキュリティ・ジャパン）です。
■採録論文
Kazuya Nomura, Daiki Chiba, Mitsuaki Akiyama, Masato Uchida,
Auto-creation of Robust Android Malware Family Trees,
Journal of Information Processing, Vol.29, pp.XXX-XXX, December 2021. (to appear)
2021年3月に修了した桂 康洋さんが主著となる論文が、Springer Nature Computer Scienceに採録されました。なお、本論文はACML 2020の推薦論文として選出されたものです。
■採録論文
Yasuhiro Katsura and Masato Uchida, “Candidate-Label Learning: A Generalization of Ordinary-Label Learning and Complementary-Label Learning”
2021年3月に修了した小出 知弘さんが主著となる論文が、IEEE COMPSAC 2021にfull paperとして採録されました。採録率は27%でした。また、M2の五島 健太朗さんが主著となる論文が、IEEE COMPSAC 2021の併催ワークショップであるADMNET 2021に採録されました。この論文は、JPNIC、及び長崎県立大との共同研究です。IEEE COMPSAC 2021は、2021年7月12日～16日にバーチャル開催される予定です。
■採録論文
- Tomohiro Koide and Masato Uchida, “Behind The Mask: Masquerading The Reason for Prediction,” IEEE COMPSAC 2021.
- Kentaro Goto, Akira Shibuya, Masayuki Okada and Masato Uchdia, “Analysis of Route Announcements of Unassigned IP Addresses,” IEEE ADMNET 2021.