ベイズ統計モデリング入門(2022/7/30)

セミナー概要

タイトル: 統計モデリング入門

日時: 2022年7月30日(土)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)
会場: オンライン(Zoom)

概要: 近年,計算機と通信技術の進歩により,いまだかつてないほどの多量のデータが取り扱える環境が整ってきました.それに伴い,機器に取り付けられたセンサーから得られるデータを解析して異常検知を行うことや,商業施設の未来の集客数を過去のデータ傾向から予測するなど,実践的なデータ解析に対する要望が高まってきています。 本セミナーでは,統計学や機械学習の初学者を対象に,ベイズ統計を用いた予測モデルの開発手法に関して解説します.Pythonによるプログラミングを用いて,様々な確率分布の使い方や統計モデルの構築方法に関して手を動かしながら実践していきます.

なお,コーディングのハンズオンはGoogle Colabを利用して行う予定ですので,参加者は各自、事前にGoogleアカウントをご用意していただく必要があります.
また,本講義を受講される際,初歩的なPythonの文法やNumpy, Matplotlibなどのライブラリの使い方に関する基礎知識を事前に有していることを前提とします.

講師:須山 敦志(データサイエンティスト)
東京工業大学情報工学科卒業.東京大学大学院情報工学研究科博士前期課程修了.
国内メーカーやUKのベンチャー企業の研究職を経て,現在はデータ解析に関するコンサルティングに従事.
ブログ「作って遊ぶ機械学習。」にて実践的な機械学習技術に関する情報を発信中.
著書:「ベイズ推論による機械学習入門」(講談社,2017),「ベイズ深層学習」(講談社,2019),「Pythonではじめるベイズ機械学習入門」(講談社,2022)

twitter ID:@sammy suyama

定員: 40名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料:39,000円(消費税込み)

参加申込方法: 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。
https://ws.formzu.net/fgen/S62257772/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催: NPO法人 トップエスイー教育センター
共催:早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛:スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口: セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

自動化とスキルトランスファーを考慮した情報システムの構築と運用(2022/3/5)

セミナー概要

タイトル: 自動化とスキルトランスファーを考慮した情報システムの構築と運用

日時: 2022年3月5日(土)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)

会場: オンライン(Zoom)

情報システムが社会インフラとなった現在では、そのサービス品質の重要性が高まっています。情報システムの設計や構成要素である個々のソフトウェアの品質はもとより、情報システムを意図したとおりに組み上げる構築の品質やサービスを提供し続ける運用の品質も重要となっています。その一方で、経験やスキルを有したシニアエンジニアは不足しており、自動化による工数削減やエンジニアの教育に組織で取り組まないと、事業継続性が脅かされる状況となっています。

NIIクラウド運用チームが2014年から実践している情報システムの構築・運用手法「LC4RI(Literate Computing for Reproducible Infrastructure、再構築可能なインフラのための文芸的コンピューティング)」は、適度な自動化やスキルトランスファーを織り込んだ業務フローを実現します。「LC4RI」は、運用対象となる情報システムの変化に追従してメンテナンスが必要な自動化をどう扱うのか、シニアエンジニアが障害対応した際の手順をチーム内でどう共有するのか、といった問題に対応できます。

本セミナでは、「LC4RI」を使った情報システムの構築と運用を体験し、構築・運用の自動化やスキルトランスファーについてどう考えるべきかを解説します。講師はさまざまなプロジェクトにおいてLC4RIを実践し、コンサルティングも行っており、受講者の疑問や悩みについてもお答えします。

「LC4RI」の体験にあたっては、インターネット接続とwebブラウザを使用します。受講時に利用される端末で、ChromeやFirefox、Edge(Chromiumベース)の最新版の何れかで、インターネットにアクセスできるようにご準備ください。受講時に利用される端末のOSについては特に指定しません。

本セミナの受講を検討される際には、

CEDEC2019「Jupyter Notebook が変える、あなたのチームの運用作業」 https://cedil.cesa.or.jp/cedil_sessions/view/2018

Software Design 2020年5月号「Jupyter Notebook で解決するインフラ管理の手順書づくり:LC4RI―再構築可能なインフラのための文芸的コンピューティングのすすめ」

などをご参照ください。

受講対象:

以下の3点は必須となります。

・情報システムの構築・運用にエンジニアとして関わった経験がある

・Linuxをインストールしwebサーバを構築できる程度の知識がある

・現場チームの業務フローの改善に興味と権限がある

合わせて以下の知識や経験があると理解しやすくなります。

・Pythonの読み書きができる ・AWSでEC2やS3を使った経験もしくは他のクラウドサービスで同程度の経験がある

講師:

  • 長久 勝(ライフマティックス株式会社 ライフサイエンス事業部 リードエンジニア・主任研究員)

ゲームや映像配信などコンテンツ業界を中心にソフトウェア開発や情報システム構築・運用に従事した後、国立情報学研究所にてクラウド基盤構築・運用に従事。情報システムの構築・運用手法「LC4RI」の関連研究で情報処理学会2019年度山下記念研究賞。現職では官民の研究所を顧客としたライフサイエンス分野の情報システム関連業務に従事。ゲーム開発者コミュニティではNPO法人IGDA日本SIG4NG正世話人も務める。 https://researchmap.jp/mnagaku

定員: 40名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料:39,000円(消費税込み)

参加申込方法: 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。 https://ws.formzu.net/fgen/S64477897/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催: NPO法人 トップエスイー教育センター
共催:早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛:enPiT-Pro スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口: セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

機械学習を用いたAIソフトウェアの品質マネジメント(2022/1/29)

セミナー概要

タイトル: 機械学習を用いたAIソフトウェアの品質マネジメント

日時: 2022年1月29日(土)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)

会場: オンライン(Zoom)

概要: 機械学習技術、特に深層学習技術の進化により、AI(人工知能)の産業応用に向けた取り組みが盛んに行われています。しかし、機械学習を用いてシステムを構築した場合、訓練データから自動抽出したルールに従ってシステムが動作するため、品質保証に関し新たな考え方が必要となります。また、人と社会の営みにより深く踏み込むシステムが実現され、「説明可能性」や「公平性」など、「品質」として考えることが従来よりも大きく広がっています。

本セミナーでは、従来ソフトウェアの品質に携わってきた方々を対象とし、機械学習を用いたAIソフトウェアの品質に対する課題とアプローチ、最新の状況について紹介します。機械学習技術の基本を評価・品質の観点から概観しつつ、品質や契約に関するガイドラインを俯瞰することで、整理・確立が進んでいるデータやモデルの評価に対する考え方を把握します。新たな品質の観点である説明可能性や公平性についても、技術や問題の事例を通して議論します。

注:Pythonを用いた体験を行いますが、簡単なものにとどめるため、事前知識は不要です。ただし、一般のプログラミングに関する知識があると、体験内容に関する理解が深まります。この中でGoogle Colaboratoryを使用します。Googleアカウントをご準備ください。以下Webサイトにアクセスし、指示にあるように「コードの左側にある実行ボタンをクリックする」ことでプログラムコードの実行が可能であることをご確認ください。 https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb

講師:石川 冬樹(国立情報学研究所 准教授)

定員: 40名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。 最少催行人数を5名とします。

受講料:39,000円(消費税込み)

参加申込方法: 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 ZoomのURLはセミナー開始前に改めてご連絡させて頂きます。 https://ws.formzu.net/fgen/S63115481/

※PCは必須です。各自ご用意いただく形となります。

主催: NPO法人 トップエスイー教育センター
共催:早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛:enPiT-Pro スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口: セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

シミュレーションで体験するアジャイル開発(2020/3/4)

セミナー概要

タイトル: シミュレーションで体験するアジャイル開発

日時: 2020年3月4日(水)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)

会場: 東京都新宿区早稲田町27
早稲田大学 40号館1階102 プレゼンテーションルーム
https://www.waseda.jp/inst/gcs/access/
最寄り駅: 地下鉄東京メトロ東西線早稲田駅から徒歩5分

概要: 近年,ウォータフォール型とは大きく思想の異なるアジャイル開発が広まってきています.
また,アジャイル開発の代表的なフレームワークとしてScrumも有名になりました.
しかしながら,根本とする思想が大きく異なる部分があるため,導入に時間を要したり,
導入してみたものの成果につながらなかったりすることも多いのではないでしょうか?
本セミナーでは,アジャイル開発についての初学者の方を対象として,
そもそもアジャイル開発とは何なのか,
なぜ,アジャイル開発がうまく機能するのかを解説します.
まず,アジャイル開発,そして,Scrumについての基礎知識をお伝えした上で,
ゲーム形式のシミュレーションにより,アジャイル開発の特性を体感してもらいます.

講師:土肥 拓生
東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程単位取得の上退学
電気通信大学情報システム学研究科博士課程修了, 博士(工学)
ライフマティックス株式会社CTO
国立情報学研究所 特任准教授
企業においてソフトウェア開発に従事する一方で,
TopSEプロジェクト,SmartSEプロジェクトを中心として,
アジャイル開発に関する教育にも従事.


訳書:
「アジャイルイントロダクション: Agile開発の光と影」
バートランド・メイヤー著,近代科学社 2018

定員: 20名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。

受講料:39,000円(消費税込み)

参加申込方法: 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。https://ws.formzu.net/fgen/S91047263/

本セミナーの受講にあたってPCは必要ありません

主催: NPO法人 トップエスイー教育センター
共催:早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛:enPiT-Pro スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口: セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください    

こちらのセミナーも現在受講者を募集しております。
タイトル:統計モデリング入門
日時: 2020年2月12日(水)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)
https://topse.or.jp/20200212toukei

統計モデリング入門(2020/2/12)

セミナー概要

タイトル: 統計モデリング入門

日時: 2020年2月12日(水)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)

会場: 東京都新宿区早稲田町27
早稲田大学 40号館1階102 プレゼンテーションルーム
https://www.waseda.jp/inst/gcs/access/
最寄り駅: 地下鉄東京メトロ東西線早稲田駅から徒歩5分

概要: 近年,計算機と通信技術の進歩により,いまだかつてないほどの多量のデータが取り扱える環境が整ってきました.それに伴い,機器に取り付けられたセンサーから得られるデータを解析して異常検知を行うことや,商業施設の未来の集客数を過去のデータ傾向から予測するなど,実践的なデータ解析に対する要望が高まってきています。 本セミナーでは,統計学や機械学習の初学者を対象に,ベイズ統計を用いた予測モデルの開発手法に関して解説します.確率分布などに関する基礎知識の導入から始まり,線形回帰、ポアソン回帰、ロジスティック回帰といった様々な予測モデルを順次構築していきます.これらのモデルの使い方や特性は,実際にPythonのサンプルコードを実行することによって学んでいきます.

なお、Google Colabを利用したコーディングのハンズオンを実施する予定ですので,参加者全員Googleアカウントをご用意していただく必要があります.

講師:須山 敦志(データサイエンティスト)
東京工業大学情報工学科卒業.東京大学大学院情報工学研究科博士前期課程修了.
国内メーカーやUK のベンチャー企業の研究職を経て,現在はデータ解析に関するコンサルティングに従事.
ブログ「作って遊ぶ機械学習。」にて実践的な機械学習技術に関する情報を発信中.
著書:「ベイズ推論による機械学習入門」(講談社,2017),「ベイズ深層学習」(講談社,2019)
twitter ID:@sammy suyama

定員: 20名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。

受講料:39,000円(消費税込み)

参加申込方法: 参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。 https://ws.formzu.net/fgen/S82929270/

※PCは必須です。各自お持ち込みいただく形となります。

主催: NPO法人 トップエスイー教育センター
共催:早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所
協賛:enPiT-Pro スマートエスイー、スマートエスイーコンソーシアム

お問合せ窓口: セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

こちらのセミナーも現在受講者を募集しております。
タイトル:シミュレーションで体験するアジャイル開発
日時: 2020年3月4日(水)
13:00-18:00(受付開始: 12:30)
https://topse.or.jp/20200304agl/

MTSAチュートリアル: 人工知能技術を応用したソフトウェア仕様自動生成ツール(1/24)

セミナー概要

タイトル:
MTSAチュートリアル: 人工知能技術を応用したソフトウェア仕様自動生成ツール
日時:
2017年1月24日(火)
13:30-17:00(受付開始: 13:00)
会場:
国立情報学研究所 20階 ミーティングルーム(2009/2010)
概要:
MTSA(The Modal Transition System Analyzer)はインペリアル・カレッジ・ロンドンとブエノスアイレス大学で共同開発された,ソフトウェア仕様の自動生成ツールです.形式的に記述された環境モデルと要求モデルを入力とし,正しさが保証された仕様モデルをゲーム理論に基づいて自動生成します.本セミナーではMTSAの開発者であり,ソフトウェア工学分野の若手トップクラスの研究者であるブエノスアイレス大学のNicolas D’Ippolito助教によるMTSAチュートリアルを行います.

1. Introduction to behaviour models
2. Modelling concurrency.
3. Brief intro to linear temporal logics
4. Controller synthesis in MTSA
5. Enactment of controllers

MTSA: http://mtsa.dc.uba.ar
本講義は英語にて行われます.

講師
 Nicolas D’Ippolito助教, ブエノスアイレス大学
 http://lafhis.dc.uba.ar/en/~dippolito

定員:
30名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。
参加費:
無料
参加申込方法:
参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。※こちらでPCを準備できますのでご希望の場合は申請時に選択してください。
http://ws.formzu.net/fgen/S53074529/
主催:
NPO法人 トップエスイー教育センター
協力:
国立情報学研究所 GRACEセンター
お問合せ窓口:
セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

トップエスイー実践プログラミングセミナーシリーズ「Sparkによる実践的ビッグデータ分析演習」(1/14,21)

セミナー概要

タイトル:
トップエスイー実践プログラミングセミナーシリーズ「Sparkによる実践的ビッグデータ分析演習」
日時:
2017年1月14,21日(土)
10:30-18:00(受付開始: 10:00)
会場:
国立情報学研究所 20階 ミーティングルーム(2009/2010)
概要:
Apache Sparkを利用して実践的なビッグデータ分析に取り組んで頂きます.国立情報学研究所が公開するビッグデータなどを対象にして,Apache Sparkにより統計解析や機械学習などの演習を行います.さらに,Apache Sparkは扱えるデータの規模に限界があるため,超ビッグデータに対する分析システムとしてHiveも体験して頂きます.

講師:坂本一憲(国立情報学研究所)

スケジュール:
2017年1月14,21日(土) 10:30 ~ 18:00 (受付開始: 10:00)
1日目
・1コマ目: Apache Sparkの概要説明
・2コマ目: Apache Sparkによる分析演習
・3コマ目: Apache SparkおよびHiveの分析演習
・4コマ目: 5コマ目以降で扱うデータセットの説明
2日目
・5コマ目: データセットを活用した実践的な分析演習(1)
・6コマ目: データセットを活用した実践的な分析演習(2)
・7コマ目: データセットを活用した実践的な分析演習(3)
・8コマ目: 分析演習を通して得られた知見の発表会
定員:
40名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。
参加費:
会員 145,000円/一般 150,000円/学生 150,000円
参加申込方法:
参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。http://www.topse.jp/ja/programming.html
※会員の方は申し込み時に会員であることを質問事項に記載してください
トップエスイー・実践プログラミングセミナーシリーズは2016年度のみNPO法人トップエスイー教育センターの主催となります.2017年度からは国立情報学研究所主催となりますのでご注意下さい.

事前に指定口座に受講料をお振り込み下さい.請求書が必要な方は別途NPO法人トップエスイー教育センター事務局(inquiry@topse.or.jp)までお問い合わせ下さい.

主催:
NPO法人 トップエスイー教育センター
お問合せ窓口:
セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

トップエスイー実践プログラミングセミナーシリーズ「TensorFlowによるニューラルネットワーク入門」(11/28)

セミナー概要

タイトル:
トップエスイー実践プログラミングセミナーシリーズ「TensorFlowによるニューラルネットワーク入門」
日時:
2016年11月28日(月)
10:30-18:00(受付開始: 10:00)
会場:
国立情報学研究所 20階 ミーティングルーム(2009/2010)
概要:

ディープラーニングの活用が広がるきっかけともなった,「畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)」の基本的な構造をTensorFlowで実装したサンプルコードを用いて解説していきます.機械学習に馴染みのない方にも受講していただけるよう,機械学習の基本的な考え方から始まり,CNNを構成する各パーツの機能を丁寧に解説していきます.サンプルコードを各自で実行するための演習環境を提供しますので,実際にコードを実行して動作を確認しながら理解を深めていただくことができます.また,CNNの応用例として,DCGAN(画像生成アルゴリズム)の概要も紹介します.

講師:中井悦司(Google Inc.)

スケジュール:
2016年11月28日(月) 10:30 ~ 18:00 (受付開始: 10:00)
10:30-11:45
・オープンニング,環境説明
・データサイエンスと機械学習
・ロジスティック回帰と最尤推定法
13:00-17:30
・TensorFlowのコードの書き方
・線形多項分類器
・多層ニューラルネットワークによる特徴抽出
・畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出
・畳み込みフィルターの動的な学習
・DCGAN(画像生成アルゴリズム)の概要
・QA & 自主演習
特典:
本セミナーにご参加いただける方には,「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門」(マイナビ出版)のPDF版を差し上げます.当日受付にて,書籍を入手できるシリアルコードをお渡しします.
定員:
30名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。
参加費:
会員 75,000円/一般 80,000円/学生 80,000円
参加申込方法:
参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。http://www.topse.jp/ja/programming.html
※会員の方は申し込み時に会員であることを質問事項に記載してください
トップエスイー・実践プログラミングセミナーシリーズは2016年度のみNPO法人トップエスイー教育センターの主催となります.2017年度からは国立情報学研究所主催となりますのでご注意下さい.

事前に指定口座に受講料をお振り込み下さい.請求書が必要な方は別途NPO法人トップエスイー教育センター事務局(inquiry@topse.or.jp)までお問い合わせ下さい.

主催:
NPO法人 トップエスイー教育センター
お問合せ窓口:
セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

CafeOBJで学ぶ形式仕様記述とその証明(9/16,23)

セミナー概要

タイトル:
CafeOBJで学ぶ形式仕様記述とその証明
日時:
2016年9月16日(金)、23日(金)
13:30-17:00(受付開始: 13:00)
会場:
国立情報学研究所 20階 ミーティングルーム(2009/2010)
概要:

CafeOBJは、代数的にシステムの仕様を記述し、その上の性質を証明することができる先端的な形式仕様言語の一つです。本講義では、CafeOBJを使った代数仕様言語の記述方法とシステムの性質を対話的に証明する方法を実際に支援ツールを使いながら学ぶことができます。

講義は2日間にわたって行われ、自然数やリストを使ったCafeOBJによる代数仕様記述の記述方法から、具体的な相互排他プロトコルを使った対話的な証明まで、ツールを通して体験していただけます。CafeOBJの開発者の一人である二木特任教授から直接学ぶことができるまたとない機会となっております。

当日会場に用意されたシンクライアントにて演習を行うことができます。ご自身のPCで動かしてみたいという方は、以下のページからCafeOBJ 1.5.5をインストールしてご持参ください。

http://cafeobj.org/download/

※本講義は、2015年10月23日に行われた内容に「仕様計算(Specification Calculus)による場合分けの自動化」の解説と演習が追加されています。

講師:北陸先端科学技術大学院大学 ソフトウェア検証研究センター 特任教授 二木厚吉

参考資料:

以下のページから最新の講義資料をダウンロードできます。http://www.jaist.ac.jp/~kokichi/lecture/1609NII/

※講義資料は英語が中心となりますが、講義は日本語で行います。

「CafeOBJ入門」
(1) 形式手法とCafeOBJ: http://ci.nii.ac.jp/naid/110006664762
(2) 構文と意味: http://ci.nii.ac.jp/naid/110006664763
(3) 等式推論と項書換システム: http://ci.nii.ac.jp/naid/110006840405
(4) 証明譜による検証法: http://ci.nii.ac.jp/naid/110006990888
(5) 認証プロトコルの検証: http://ci.nii.ac.jp/naid/130004549136
(6) 通信プロトコルの検証: http://ci.nii.ac.jp/naid/10025982447

スケジュール:
9月16日(金)
13:30 – 15:00 講義1: CafeOBJの概要と基礎, 自然数の表現
15:15 – 16:45 講義2: リスト・シーケンス・集合と仕様計算(Specification Calculus)
16:45 – 17:00 質疑応答
9月23日(金)
13:30 – 15:00 講義3: CafeOBJによるモデリングと記述の実際
15:15 – 16:45 講義4: CafeOBJによる証明の記述と証明の実際
16:45 – 17:00 質疑応答
定員:
16名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。
参加費:
会員 無料/一般 16,000円/学生 3,000円
※NPO法人 トップエスイー教育センター会員および日本ソフトウェア科学会会員の方は、会員価格で参加いただけます。
参加申込方法:
参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。※こちらでPCを準備できますのでご希望の場合は申請時に選択してください。
https://ws.formzu.net/fgen/S29943907/
主催:
NPO法人 トップエスイー教育センター
協力:
国立情報学研究所 GRACEセンター
協賛:
日本ソフトウェア科学会 ソフトウェア工学の基礎研究会
お問合せ窓口:
セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください

IoT機器のセキュリティ検証の新潮流 - Tritonを題材として(8/31)

セミナー概要

タイトル:
IoT機器のセキュリティ検証の新潮流 - Tritonを題材として
日時:
2016年8月31日(水)
15:00-17:00(受付開始: 14:30)
会場:
国立情報学研究所 20階 ミーティングルーム(2009/2010)
概要:

「セキュリティ検証の現場で使える形式手法のツールがあるのか?」という疑問を、制御/IoT機器のセキュリティ検証業務を実施していく上で感じるようになりました。同じような疑問を持ったエンジニアの方もいらっしゃると思います。

Microsoft社では、動的ソフトウェアモデル検査の考え方を用いて、OSやオフィスソフトの脆弱性診断を実施しています。ソフトウェアのコード中の条件分岐をできるだけ網羅するように、テストの入力データを試験の実行時に変化させる手法です。しかし、残念ながらその実装系(SAGE) は、一般には未公開でした。

この技術はもっと広範に使えるのではないか、と感じていたところ、最近では、オープンソースの実装系も登場し、アクティブに開発が進められています。今回のセミナーでは、この実装系を実際に動かすことで、現場までの距離感を掴んで頂ければと思います。対象をうまく絞れれば、または、Microsoft社のようにスケールさせれば、確かに使えるのかも、と実感できると思います。

こうしたツールが必要な背景には、IoT機器の増加に伴うセキュリティへの懸念、電力分野の制御システムおよびスマートメーターに関するセキュリティガイ ドラインの発行に代表される、制御システムのセキュリティへの懸念、があります。これらのセキュリティの検証も、機器の認証を取るだけであれば、ファジングツールによる過去の攻撃事例に基づくパケットと大量のパケットに対して仕様通りに機器が振る舞えれば十分です。しかし、ファジングツールに実装されていない独自プロトコルに対する攻撃やゼロデイ攻撃によるリスクを減らすためには、もう少し賢い検証ツールを使えることが間違い無く重要になります。

本セミナーでは、動的なバイナリ解析ツールであるTritonという実装系を用いて、セキュリティ検証に関して

・何ができるのか
・どうやっているのか

について、動作原理の解説と、例をハンズオン形式で実施することで習得できます。

当日はシンクライアントを使ってTritonの演習を行いますが、ご自身のPCで演習されたい方は、インストール手順(Triton-install-log.txt)を参考に、以下のサイトから最新のソースをダウンロードし、インストールしてくだしさい。

Triton: https://github.com/JonathanSalwan/Triton

本ツールは、以下の環境で動作を確認しています。

Ubuntu 16.04, libboost(1.55以上),libpython, libcapstone,
libz3(https://github.com/Z3Prover/z3.git), Pin

[前提知識]
デバッガの画面、抽象構文木(abstract syntax tree、AST)の表現をご覧になったことがあると面食らわずに理解しやすいと思います。また、Pythonの基礎知識があると、ハンズオンで利用するサンプルコードを理解する際に役立ちます。

[参考URL:]
SAGE: http://research.microsoft.com/en-us/um/people/pg/
Triton: https://github.com/JonathanSalwan/Triton

なお、その他の事例については、「ディペンダブル・システムのための形式手法の実践ポータル(http://formal.mri.co.jp/)」もご参照ください。

講師:松崎 和賢・(株)三菱総合研究所

定員:
16名(先着順)
※定員に達し次第,申し込みを締め切らせていただきます。
参加費:
会員 1,000円/一般 8,000円/学生 1,000円
※NPO法人 トップエスイー教育センター会員および日本ソフトウェア科学会会員の方は、会員価格で参加いただけます。
参加申込方法:
参加申込みサイトより必要事項を入力の上、お申込みください。※こちらでPCを準備できますのでご希望の場合は申請時に選択してください。
https://ws.formzu.net/fgen/S41806214/
主催:
NPO法人 トップエスイー教育センター
協力:
国立情報学研究所 GRACEセンター
協賛:
日本ソフトウェア科学会 ソフトウェア工学の基礎研究会
お問合せ窓口:
セミナーに関するご質問などは、下記アドレスにて承ります。
inquiry_[at]_topse.or.jp ※_[at]_部分を@に変えてください