2017年度卒業生

J14069

江尻彩人

J14077

大江真輝

J14078

大川裕之

J14107

勝野満夢

SIASにおけるセキュリティインシデント兆候解析結果の可視化機能の開発

本機能はセキュリティインシデントの兆候を解析した結果を自動的にグラフなどに表示し、

知識がない人であっても、セキュリティインシデントの兆候を把握しやすいように

可視化する機能を開発する。

セキュリティインシデント情報をグラフに自動的に表示できるようにすることで、

知識がない人であっても理解ができるようにする。

1.イベントとインシデントと株価情報を読み込み、可視化図を表示する。
2,1を自動的に行えるようにマクロを組む3.セキュリティインシデントの兆候を見つけ出すことができるような可視化図が作成できているか確認する。

新しい情報がでてきて新たに可視化が必要になった時にすぐに対応することができる

SIASにおけるセキュリティインシデント兆候解析結果の最適な可視化機能の開発

知識が無い人でも解析結果を理解できるグラフを自動作成し、

読み込んだデータの種類が応じて最適な可視化図を作成する。

読み込んだデータに応じて可視化方法を変えることで、

セキュリティインシデントの兆候解析結果を確認することができる表示方法を開発する。

1 グラフ化に必要なデータを読み込み、そのデータから最適な可視化図を作成するマクロを組む。
2 読み込んだデータから最適な可視化図を作成できているか確認する。

セキュリティインシデント兆候解析システムによる情報収集機能と文章要約機能の開発

本提案はセキュリティインシデントの発生兆候を企業や団体の催し物や株価などの

情報から推測できるのではないかという過程に基づきシステムを開発するものである。

本研究では、web上の公開されたニュース記事からセキュリティインシデントに関するニュースを

収集する。また、収集したニュースデータから自動的に文章を要約し、

cabochaを用いて構文解析して、重要情報を取り出しやすくする。

本研究における一番の目的は近年急激に増加しているセキュリティインシデントの被害を

事前に予測し対策を立てることにある。web上のセキュリティインシデントに関する

ニュースからwebクローラを用いて収集することにより、迅速かつ漏れなく情報を収集する。

そして、文章要約することにより、パターンマッチングによる重要文抽出機能の精度を高める。

①Apache Nifi上で本文やリンク抽出のAPIを生成する。
②cabochaを用いて本文を解析する。
③解析した本文から要約した文を生成する。
④生成された文をcabochaで構文解析する。
⑤人力で作成した要約文と見比べて要約できているか評価をする。

・セキュリティ以外の分野への応用

・セキュリティ以外のニュース記事を収集、自動要約する。

SIASにおけるWEB情報を用いたセキュリティインシデント兆候解析機能の開発

本機能はセキュリティインシデントの発生兆候を企業や団体の催しや株価などの情報から

推測することができるのではないかという仮定に基づき、セキュリティインシデントの

兆候を解析する機能を開発するものである。本機能ではWeb上のニュース記事から

言語処理やパターンマッチングなどの技術を用い、非構造データから構造データを抽出し、

セキュリティインシデント発生情報を収集する。その後、攻撃を受けた企業名をキーに

当該企業が開催した催しや株価情報を収集し、前述のような技術を用い情報を構造化する。

最後に構造化された情報群から各企業について可視化を行い、

セキュリティインシデント発生兆候をつかむものである。

本機能の一番の目的は近年急激に増加しているセキュリティインシデントの被害を事前に

予測し対策を立てることにある。また、WEB上の情報を自動的に収集し、収集した

非構造データを構造データに変換、可視化するデータフローを作成することも目的の

一つである。最終的な到達目標は作成したシステムをもとにセキュリティインシデントが

発生する前に今後発生しうるセキュリティインシデントを警告できるような

システムにしていくことである。

①クローラを用いてセキュリティインシデント発生情報を収集する
②①で収集した非構造データを構造データに変換する
③②のデータをもとに攻撃を受けた企業が開催したイベントや株価情報を収集する
④③で収集したデータを構造データに変換する
⑤②と④で作成した構造データをもとにデータを可視化する
⑥⑤のデータをもとにインシデント発生兆候を発見する

ウィルス対策ソフトなどに組み込み、セキュリティインシデントを事前に予測し対策を

行う、もしくは注意喚起をユーザに行うシステムへの応用・ツイッターなどに代表される

SNSの文書のようなスラングなどを多く含んだ文章を収集し、構造化データへ変換する

言語処理の分野への応用

J14116

上倉諒佑

J14128

河野翔太

J14153

雲田佑一郎

J14224

鈴木紘香

プログラミング学習支援システムPPLにおける問題自動生成機能の開発・改良

開発した偽答生成システムを用いて、改良版問題生成機能の作成を行う。

フォームへの打ち込み入力から、テキストファイルベースの仕組みに変更することで、

前システムよりも手間の削減をする。また、1つの問題から複数の難易度で

問題の生成を行えるようにする。

問題の作成を、フォームへの打ち込みからテキストファイルをベースとすることで、

以前よりも入力の手間を省くことで教育者側の負担をさらに少なくすること。

また、以前からの課題であった、

１つの問題ごとにつける難易度の調整が出来るようにすること。

問題生成の仕組みを新たに作成し、システムに実装する。
実際に問題を作成、生成した問題を利用者に解答してもらう。
利用者を対象に、生成した問題について、難易度調整や偽答の質についてアンケートを行う。

問題生成機能のベースを作り上げることで、

プログラミング教育での使用だけでなく、他の学習コンテンツでの流用が可能になる。

プログラミング学習支援システムにおける学習履歴情報表示機能の開発

学習者の学習状況を正確に捉えるために必要な情報を収集し整理して表示させる

学習状況を正確に捉え、苦手な問題を把握することにより

学習者の学習効率や進捗度を向上させる。

①履歴情報に必要なデータの洗い出し
②データベースの追加・改良
③データを取得する処理の追加・改良
④それらのデータを表示する機能の開発
⑤テスト

プログラミング学習以外の科目の応用・履歴情報を用いて問題の難易度の調整

プログラミング学習支援システムを利用する学習者の学習意欲を向上させるUIの開発

プログラミング学習支援システムの全体を通した、要素の配置や色使い、

機能の追加、修正を繰り返し学習に適した環境に近づける。

プログラミング学習支援システムのUIを改良することにより、システムの

視認性や操作性を向上させることで学習者がストレスなく利用できる学習環境を提供する。

①プログラミング学習支援システムの問題解答画面のUIの改良、機能の追加を行う
②UIの改良、機能を追加したプログラミング学習支援システムを学習者に利用してもらう
③画面の視認性、操作性の良し悪しについてアンケートを取る

学習者が利用しやすい色使いや配置、機能を知ることで

プログラミング学習以外のコンテンツを作成する際、参考にできる。

SAISにおけるけるセキュリティ解析情報の可視化機能の開発

セキュリティインシデント発生情報を収集して構造化してその後、情報を整理し

グラフ状に自動で可視化することでセキュリティインシデント兆候を捉えセキュリティの

知識がない人でもセキュリティインシデントの兆候を見やすくし理解し

対策を促すシステムを作成する。

近年、情報化社会が進みセキュリティインシデントの被害が急増している。

その対策として、セキュリティインシデントの兆候を知ってもらい事前に対策を促すことである。

そのためには、データ整理を行い自動的にデータを読み込みグラフ状に可視化するシステムを

作成することでインシデントの兆候を捉える必要がある。最終目的は、

セキュリティインシデントの兆候を掴みそのデータを知識がない人でも理解しやすく可視化し

対策を促すシステム作成である。

①複数のデータを読み込み、Excelに一つにまとめるマクロを組む。
②まとめたデータからグラフ化に必要なデータを自動で抜き出すマクロを組む。
③集めたデータのカテゴリ分ける。
④Excelで自動に表にするマクロを組む。
⑤Excelで自動にグラフ化するマクロを組む。
⑥セキュリティインシデントの兆候が捉えられているか検討する。

自動で表やグラフ化することで今後のデータ分析の作業効率をあげデータ分析がしやすくなる。