内田　真人 (ウチダ　マサト)

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所属

理工学術院 基幹理工学部

職名

教授

ホームページ

https://uchida-lab.jp/

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兼担 【 表示 ／ 非表示 】

  • 理工学術院   大学院基幹理工学研究科

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学内研究所等 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2020年
    -
    2022年

    理工学術院総合研究所   兼任研究員

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 1999年04月
    -
    2001年03月

    北海道大学   工学研究科   システム情報工学専攻  

  • 1995年04月
    -
    1999年03月

    北海道大学   工学部   情報工学科  

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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 北海道大学   修士（工学）

  • 北海道大学   博士（工学）

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経歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2017年04月
    -
    継続中

    早稲田大学   基幹理工学部 情報理工学科   教授

  • 2016年04月
    -
    2017年03月

    千葉工業大学 工学部 情報通信システム工学科   教授

  • 2015年04月
    -
    2016年03月

    千葉工業大学   工学部 電気電子情報工学科   教授

  • 2012年04月
    -
    2015年03月

    千葉工業大学   工学部 電気電子情報工学科   准教授

  • 2007年04月
    -
    2012年03月

    九州工業大学   ネットワークデザイン研究センター   准教授

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • 　
    　
    　

    The Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

  • 　
    　
    　

    Association for Computing Machinery

  • 　
    　
    　

    情報処理学会

  • 　
    　
    　

    電子情報通信学会

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 情報ネットワーク

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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • データサイエンス／サイバーセキュリティ

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • Exploration into Gray Area: Toward Efficient Labeling for Detecting Malicious Domain Names

    Naoki Fukushi, Daiki Chiba, Mitsuaki Akiyama, Masato Uchida

    IEICE Transactions on Communications   E103-B ( 4 )  2020年04月  [査読有り]

  • Welcome Message from WIND 2016 Workshop Chairs

    Masaki Aida, Mario Koeppen, Layth Sliman, Hiroyoshi Miwa, Neng-Fa Zhou, Masato Tsuru, Masato Uchida

    Proceedings - 2016 International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems, IEEE INCoS 2016     xxxix - xl  2016年10月  [査読有り]

    DOI

  • Human error tolerant anomaly detection based on time-periodic packet sampling

    Masato Uchida

    KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS   106   242 - 250  2016年08月

    　概要を見る

    This paper focuses on an anomaly detection method that uses a baseline model describing the normal behavior of network traffic as the basis for comparison with the audit network traffic. In the anomaly detection method, an alarm is raised if a pattern in the current network traffic deviates from the baseline model. The baseline model is often trained using normal traffic data extracted from traffic data for which all instances (i.e., packets) are manually labeled by human experts in advance as either normal or anomalous. However, since humans are fallible, some errors are inevitable in labeling traffic data. Therefore, in this paper, we propose an anomaly detection method that is tolerant to human errors in labeling traffic data. The fundamental idea behind the proposed method is to take advantage of the lossy nature of packet sampling for the purpose of correcting/preventing human errors in labeling traffic data. By using real traffic traces, we show that the proposed method can better detect anomalies regarding TCP SYN packets than the method that relies only on human labeling. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.

    DOI

  • Unsupervised weight parameter estimation for exponential mixture distribution based on symmetric kullback-leibler divergence

    Masato Uchida

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences   E98A ( 11 ) 2349 - 2353  2015年11月  [査読有り]

    　概要を見る

    When there are multiple component predictors, it is promising to integrate them into one predictor for advanced reasoning. If each component predictor is given as a stochastic model in the form of probability distribution, an exponential mixture of the component probability distributions provides a good way to integrate them. However, weight parameters used in the exponential mixture model are difficult to estimate if there is no training samples for performance evaluation. As a suboptimal way to solve this problem, weight parameters may be estimated so that the exponential mixture model should be a balance point that is defined as an equilibrium point with respect to the distance from/to all component probability distributions. In this paper, we propose a weight parameter estimation method that represents this concept using a symmetric Kullback-Leibler divergence and generalize this method.

    DOI

  • Modeling User Behavior in P2P Data Storage System

    Masato Uchida, Hideaki Iiduka, Isao Sugino

    IEICE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS   E98B ( 1 ) 33 - 41  2015年01月  [査読有り]

    　概要を見る

    In recent years, there has been growing interest in systems for sharing resources, which were originally used for personal purposes by individual users, among many unspecified users via a network. An example of such systems is a peer-to-peer (P2P) data storage system that enables users to share a portion of unused space in their own storage devices among themselves. In a recent paper on a P2P data storage system, the user behavior model was defined based on supply and demand functions that depend only on the storage space unit price in a virtual marketplace. However, it was implicitly assumed that other factors, such as unused space of storage devices possessed by users and additional storage space asked by users, did not affect the characteristics of the supply and demand functions. In addition, it was not clear how the values of parameters used in the user behavior model were determined. Therefore, in this paper, we modify the supply and demand functions and determine the values of their parameters by taking the above mentioned factors as well as the price structure of storage devices in a real marketplace into account. Moreover, we provide a numerical example to evaluate the social welfare realized by the P2P data storage system as a typical application of the modified supply and demand functions.

    DOI

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Misc 【 表示 ／ 非表示 】

  • Unsupervised ensemble anomaly detection through time-periodical packet sampling

    Shuichi Nawata, Masato Uchida, Yu Gu, Masato Tsuru, Yuji Oie

    Proceedings - IEEE INFOCOM     1 - 6  2010年

    　概要を見る

    We propose an anomaly detection method that trains a baseline model describing the normal behavior of network traffic without using manually labeled traffic data. The trained baseline model is used as the basis for comparison with the audit network traffic. The proposed method can be carried out in an unsupervised manner through the use of time-periodical packet sampling for a different purpose from which it was intended. That is, we take advantage of the lossy nature of packet sampling for the purpose of extracting normal packets from the unlabeled original traffic data. By using real traffic traces, we show that the proposed method is comparable in terms of false positive and false negative rates on detecting anomalies regarding TCP SYN packets to the conventional method that requires manually labeled traffic data to train the baseline model. In addition, in order to mitigate the possible performance variation due to probabilistic nature of sampled traffic data, we devise an ensemble anomaly detection method that exploits multiple baseline models in parallel. Experimental results show that the proposed ensemble anomaly detection performs well and is not affected by the variability of time-periodical packet sampling. ©2010 IEEE.

    DOI

  • A generalized file replication scheme with diffusion-based storage load balancing function in unstructured P2P file-sharing networks

    Masanori Takaoka, Masato Uchida, Yuji Oie

    Proceedings - 2nd International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems, INCOS 2010     350 - 355  2010年

    　概要を見る

    In this paper, we provide a generalized file replication scheme with a storage load balancing function in unstructured P2P file-sharing networks. The generalized file replication scheme is expressed as a weighted mixture of the concepts introduced in existing schemes. A mathematical analysis shows that the system behavior realized by the generalized file replication scheme can be described by a thermal diffusion equation composed of heat, reaction and diffusion terms, the weights of which are controlled by a parameter of the mixing rate. Here, the heat term represents a function to enhance file search performance by making replicas on specific peers. The reaction term represents a function to avoid concentrations of storage loads on specific peers. The diffusion term represents a function to uniform the storage loads among peers. The simulation results show that the generalized file replication scheme enables us to control the trade-off between search and storage load balancing performances extensively and intuitively by controlling the parameter of the mixing rate. In addition, the simulation results show that the generalized file replication scheme can adapt to dynamic P2P file-sharing environments. © 2010 IEEE.

    DOI

  • Performance Evaluation of Power Saving Scheme with Dynamic Transmission Capacity Control

    Yutaka Fukuda, Takeshi Ikenaga, Hitomi Tamura, Masato Uchida, Kenji Kawahara, Yuji Oie

    2nd International Workshop on Green Communications In conjunction with the IEEE Global Communications Conference (IEEE GLOBECOM 2009)    2009年

  • Dynamic Link Control with Changing Traffic for Power Saving

    Yutaka Fukuda, Takeshi Ikenaga, Hitomi Tamura, Masato Uchida, Kenji Kawahara, Yuji Oie

    The 34th IEEE Conference on Local Computer Networks (LCN)    2009年

  • Path Selection Scheme for Traffic Load Distribution Considering the Characteristics of Network Topology

    Jun'ichi Shimada, Nobumasa Natsui, Hitomi Tamura, Masato Uchida, Takeshi Ikenaga, Yuji Oie

    Consumer Electronics, 2009. ISCE '09. IEEE 13th International Symposium on     876 - 880  2009年

    DOI

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産業財産権 【 表示 ／ 非表示 】

  • 品質測定方法およびノード装置

    4473199

    特許権

  • オーバーレイネットワークにおける通信経路計算システムと方法およびプログラム

    4437976

    特許権

  • 複数地点測定を用いたネットワーク規模推定システムおよびその方法、ならびにそのプログラムとプログラムを記録した記録媒体

    4390210

    特許権

  • ネットワーク規模推定システムと方法およびプログラム

    3960323

    特許権

  • P2Pネットワークのトラヒック制御方法並びにプログラム及び記録媒体

    3806072

    特許権

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • MWS論文賞

    2019年10月   情報処理学会 コンピュータセキュリティシンポジウム   ドメインパーキングを利用するドメイン名の大規模実態調査  

    受賞者： 戸祭隆行, 千葉 大紀, 秋山 満昭, 内田 真人

  • CSS学生論文賞

    2019年10月   情報処理学会 コンピュータセキュリティシンポジウム   クラウドサービス悪用攻撃の大規模実態調査  

    受賞者： 福士 直翼, 千葉 大紀, 秋山 満昭, 内田 真人

  • FIT論文賞

    2019年09月   情報処理学会 情報科学技術フォーラム   情報理論に基づいた高信頼かつ高効率なハンドサインの設計  

    受賞者： 高橋 時生, 内田 真人

  • 活動功労賞

    2016年09月   電子情報通信学会 通信ソサイエティ  

    受賞者： 内田 真人

  • Best Poster Award

    2014年12月   SCIS & ISIS 2014   Unsupervised Weight Parameter Estimation for Exponential Mixture Distribution based on Symmetric Kullback-Leibler Divergence  

    受賞者： Masato Uchida

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共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • リアルタイム群集流動制御に関する基盤技術の研究開発

    研究期間:

    2017年04月
    -
    2021年03月
     

    内田 真人

    担当区分： 研究代表者

  • 観測空間上の情報量を用いた確率モデルの探索・生成・統合に基づくトラヒック行列推定

    研究期間:

    2017年04月
    -
    2020年03月
     

    内田 真人

    担当区分： 研究代表者

  • 人為的過誤と監視コストを低減するマン・マシン協調による異常トラヒック検出システム

    研究期間:

    2014年04月
    -
    2017年03月
     

  • 災害時蓄積搬送型エネルギー流通方式における制御アルゴリズムの設計

    研究期間:

    2014年04月
    -
    2015年03月
     

  • 劣通信環境におけるノード移動特性を利用した蓄積搬送型中継転送アルゴリズムの設計

    研究期間:

    2012年04月
    -
    2014年03月
     

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講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

  • クラウドサービス悪用攻撃の大規模実態調査

    福士 直翼, 千葉 大紀, 秋山 満昭, 内田 真人

    コンピュータセキュリティシンポジウム2019   (長崎県佐世保市) 

    発表年月： 2019年10月

  • ドメインパーキングを利用するドメイン名の大規模実態調査

    戸祭 隆行, 千葉 大紀, 秋山 満昭, 内田 真人

    コンピュータセキュリティシンポジウム2019   (長崎県佐世保市) 

    発表年月： 2019年10月

  • Ethereumネットワークにおけるスマートコントラクトの経時変化に関する分析

    安冨勝貴, 内田真人

    第18回情報科学技術フォーラム（FIT)   (岡山県岡山市)  情報処理学会  

    発表年月： 2019年09月

  • ユーザーの行動パターンに注目したECサイト上の不正取引検知

    野村和也, 小川翔大, 中野翔, 座間味卓臣, 内田真人

    第18回情報科学技術フォーラム（FIT）   (岡山県岡山市)  情報処理学会  

    発表年月： 2019年09月

  • 通信状況の可視化によるネットワーク障害の早期検出・分析

    桂康洋, 内田真人

    第18回情報科学技術フォーラム（FIT）   (岡山県岡山市)  情報処理学会  

    発表年月： 2019年09月

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特定課題研究 【 表示 ／ 非表示 】

  • リサンプリングによる弱解集合の生成とその分布傾向を考慮したトラヒック行列推定

    2017年  

    　概要を見る

    直接観測することが困難な対地間フロー流量を，それらが通過するルータにおいて容易に観測できる集約されたフロー流量（集約フロー流量）から推定する問題はトラヒック行列推定問題と呼ばれる．本研究では，トラヒック行列推定の精度を，非観測空間（対地間フロー流量が取り得る状態の集合）上ではなく，観測空間（集約フロー流量が取り得る状態の集合）上において間接評価する手法を提案した．また，集約フロー流量の観測データのリサンプリングにより生成される多様な解候補の分布傾向を考慮した推定手法を提案した．さらに，従来手法における「対地間フロー流量がゼロとなる確率が正である」という仮定を必要としない一般化手法を提案した．

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現在担当している科目 【 表示 ／ 非表示 】

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2018年10月
    -
    継続中

    総務省 情報通信審議会 電気通信事業政策部会 電気通信事業分野における競争ルール等の包括的検証に関する特別委員会  専門委員

  • 2016年08月
    -
    継続中

    日本ネットワークインフォメーションセンター  評議委員（副委員長）

  • 2016年06月
    -
    継続中

    電子情報通信学会 英文論文誌B編集委員会  査読委員

  • 2016年04月
    -
    継続中

    総務省 情報通信審議会 電気通信事業政策部会 電話網移行円滑化委員会  専門委員

  • 2015年05月
    -
    継続中

    総務省 電気通信事故検証会議  構成員（座長代理）

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