川崎 祐典
著者に関連した記事は3件です。
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第13回
核セキュリティにおける内部脅威者検知手法の提案
著者:
出町 和之,Kazuyuki DEMACHI,川崎 祐典,Hironori KAWASAKI,陳 実,Shi CHEN,藤田 智之,Tomoyuki FUJITA,兼本 茂,Shigeru KANEMOTO
発刊日:
公開日:
キーワードタグ:
Convolution neural network Feature extraction Nuclear Security Principal Component Analysis Time-series data analysis
出町 和之,Kazuyuki DEMACHI,川崎 祐典,Hironori KAWASAKI,陳 実,Shi CHEN,藤田 智之,Tomoyuki FUJITA,兼本 茂,Shigeru KANEMOTO
発刊日:
公開日:
キーワードタグ:
Convolution neural network Feature extraction Nuclear Security Principal Component Analysis Time-series data analysis
Sabotage by malicious insider is one of significant and serious threats for nuclear security of nuclear power plants. It is difficult, however, to distinguish abnormal behaviors from normal works such as their daily maintenance activities. In this study, a technique was proposed to subdivide the abnormal behavior due to sabotage by image analysis and then to detect and identify the abnormal behavior in real time. ...
英字タイトル:
Proposal of Insider Detection Method for Nuclear Security
英字タイトル:
Proposal of Insider Detection Method for Nuclear Security
第13回
核セキュリティのための内部脅威者の自動検知技術の開発
著者:
川崎 祐典,Yusuke KAWASAKI,出町 和之,Kazuyuki DEMACHI,笠原 直人,Naoto KASAHARA
発刊日:
公開日:
川崎 祐典,Yusuke KAWASAKI,出町 和之,Kazuyuki DEMACHI,笠原 直人,Naoto KASAHARA
発刊日:
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Abstract After Fukushima accident, the threats of terrorism are increasing. However, countermeasures for insider terrorists are insufficient because the main target of Physical Protection System (PPS) is outsider. Thus development of automatic detection of insider terrorists is required. In this paper, focusing on the hand motion, final goal is image recognition by Convolutional Neural Network (CNN) and analysis of each finger’s position and angle and detection of signs of malicious behavior. And For ...
英字タイトル:
Automatic Detection of Malicious Insider Behavior for Nuclear Security
英字タイトル:
Automatic Detection of Malicious Insider Behavior for Nuclear Security
第12回
機械学習を用いた危険行動検知手法の開発
著者:
川崎 祐典,Yusuke KAWASAKI,出町 和之,Kazuyuki DEMACHI,笠原 直人,Naoto KASAHARA
発刊日:
公開日:
キーワードタグ:
Deep Belief Nets Deep Learning Insider Detection
川崎 祐典,Yusuke KAWASAKI,出町 和之,Kazuyuki DEMACHI,笠原 直人,Naoto KASAHARA
発刊日:
公開日:
キーワードタグ:
Deep Belief Nets Deep Learning Insider Detection
１．緒言 福島事故以降、原子力施設における核セキュリティの重要性は増大している。原子力発電所における核セキュリティの最大の目的は悪意のある行為者による原子力施設の安全機能の喪失のリスクを可能な限り下げることである。その中でも特に重要視すべきものが妨害破壊行為である。妨害破壊行為は一般的にアウトサイダーによるものとインサイダーによるものの2 つに分類される。現状の核セキュリティはアウトサイダーへの対応に比べインサイダーへの対応は十分とは言えない可能性がある。そのため原子力施設内でインサイダーが行う妨害破壊行......
英字タイトル:
Development of Dangerous Behavior Detection Method using Machine Learning
英字タイトル:
Development of Dangerous Behavior Detection Method using Machine Learning