2026年3月17日(火)と3月18日(水)に、神奈川工科大学にて、情報処理学会の第206回マルチメディア通信と分散処理・第112回コンピュータセキュリティ合同研究発表会が行われました。コンピュータサイエンス学部から、学部3年生の4名が、「先進情報プロジェクト実習II」という授業の成果を発表しました。

この研究会では、学術機関としては大阪大学、筑波大学、防衛大学校、早稲田大学などから、企業としてはトレンドマイクロ株式会社、NTT社会情報研究所、三菱電機株式会社などから多数の発表がありました。一般的には、大学院生や研究機関に所属する社会人が研究成果の発表を行います。そのような中で、東京工科大学コンピュータサイエンス学部からは学部3年生が対等な立場で研究発表を行いました。

受付です。参加登録自体はオンラインで済んでいますので、来ている旨を順番に記録していきます。

ここからは発表した学生が紹介します。

田村楓都です。私たちのグループは、「舌打ちの音声に注目した個人認証手法の提案」という発表を行いました。この授業では、叫び認証という研究が数年前にありましたので、それを参考にしたのですが、科目担当教員の先生からはうまくいかないのではないかと言われていました。というのも、舌打ちは、叫び声と違って音声の特徴を含まないクリック音だからです。また、深層学習で広く使われている畳み込みニューラルネットワークを使って高精度を出すには、非常に多くのサンプルが必要なのですが、今回は各被験者から100ずつしかサンプルを集められていないためです。

そこで、サンプル数の問題については、正規化後の音声データにガウシアンノイズを加えたり、振幅を変化させるゲイン変動を加えたりして、データ・オーグメンテーションを行いました。さらに、舌打ち音は短時間かつ高周波成分を多く含むことを考慮し、メルスペクトログラムを用いて2次元画像にしました。これらの工夫により、10人の被験者の舌打ち音を、平均正解率99.5%で識別できました。

質疑応答では、複数の方に興味を持っていただき、座長の大木哲史先生(静岡大学)からは、非常に良くまとまっているとお褒めの言葉をいただきました。

瀬戸山権成です。私たちのグループは、「動くキーボードを用いたキーストロークダイナミクス」というタイトルの発表を行いました。

PCのキーボード入力において、誰がタイピングをしたかがわかるという研究はあるのですが、ある程度以上にタイピングが上達してきますと、誰がタイピングしても同じようになり、個人の特徴がなくなっていきます。そこで、私たちのグループでは、タイピングの上級者でも個人のくせが顕著に表れるようにする方法がないかと模索し、キーボードを動かして打ちにくくする方法を考えつきました。タブレット端末上にソフトウェア実装したキーボードがあるのですが、これが伸びたり縮んだりしながらゆっくり動きます。これによって上級者でもうまく打てなくなりますので、個人の特徴差が大きくなるというしくみです。

被験者10名中、ひとり安定しない人がいまして、この被験者を除けば、Random Forestを用いてAUCが0.98で9名の個人識別(9クラス分類)が行えました。

質疑応答では、キーを押してから次に押すまでの時間などの項目を選んだ根拠を聞かれましたので、予備実験で特徴が強く出たものにしたという説明をしました。

神田哲真です。私たちのグループは、「塗り絵を用いた色彩感覚に基づくユーザ認証方式の提案」を発表しました。色彩感覚の違いによって本人確認を行うという内容です。

 

座長の先生は色弱だそうで、色弱の人がかなりいるというお話をされていました。色弱の人が一定数いるのはその通りなのですが、すべての色弱の人が同じように色の識別ができないわけではなく、得意な色や苦手な色があったり、程度もそれぞれだったりします。色弱ではないことになっている人も、それは同様のはずです。その色彩感覚の違いが、個人の特徴になるのではないかと考えています。

小川翔太です。発表した他の3名は、認証系のセッションだったのですが、私たちのグループは「意味的トークン化によるフィッシングメール検知手法」というタイトルで、攻撃対策のセッションでの発表を行いました。

 

現在は、大規模言語モデルの研究も進んでいますし、AIが自然言語の文章を扱うのは得意といえます。一方で、通常の単語ではない記号をどのように扱うかという問題があります。一番簡単な方法は、記号を削除してしまうことですが、そこにフィッシングメールの強い特徴があるかもしれません。そこで、私たちは、意味的トークン化によって記号を扱うことにしました。実験した結果、LightGBMを用いた場合にAccuracy 0.905、F1-score 0.896になり、先行研究との比較においても、フィッシングメールの見逃し低減に寄与することが確認されました。

座長の岡本剛先生(神奈川工科大学)からは、トークンの内容についての質問がありました。

コンピュータサイエンス学部は、学部3年生でも研究発表を行っています！