東京工科大学

情報セキュリティ研究室の取り組みは幅広い。例えば近年増えてきたのが、犯罪捜査などでのデジタル技術の活用だ。「監視カメラの画像から自動車のナンバープレートを読み取ることがありますが、画像が不鮮明で判別が難しい場合もあります。そこで人工知能を使って判別を行う技術の開発に取り組んでいます」

この研究のポイントは、人工知能に深層学習を行う前処理段階にあると宇田先生は言う。不鮮明なナンバープレートを読み取って判別できる、精度の高い人工知能をつくるには、様々な種類の不鮮明なナンバープレートの画像を大量に読み込んで深層学習させる必要がある。しかしその膨大なサンプル写真を実際に用意するのは大変な作業だ。そこで導入したのが、CGによるサンプル画像の大量作成だ。日本のナンバープレートには決められたフォントの文字が使われており、数字の一部を隠したり、斜めから見たり、解像度を落として不鮮明にしたりした画像を大量につくることは、現在のCG技術を使えば簡単にできる。

このサンプル画像を使い人工知能に深層学習を行った結果、人間の目では判読が難しい不鮮明なナンバープレートでも、人工知能が高い確度で読み取ることが可能になった。この技術で読み取ったナンバープレートの情報は、デジタルフォレンジック（犯罪捜査や裁判で、デジタルデータを解析した情報を使うこと）として活用でき、社会貢献につながる研究だ。

一方で、人間には普通に判別できるのに人工知能は騙されてしまう模様や図柄があり、その模様や図柄を使い人工知能を騙す手法を活用して「人工知能からは見えない服」をつくるような最先端の研究まで、研究室の取り組みは多岐にわたる。また情報セキュリティ研究室では、国内外の学会が主催する会議やシンポジウムへの参加を積極的に行ってきたという。コロナ禍がまだ癒えていない現在も、オンラインでの参加で発表を行い、学生の知見を広める学びにつなげている。

IoT機器が普及し、身近な家電製品にも導入されるようになった現在では、あらゆる分野でサイバーセキュリティのニーズが生じている。例えば仮想通貨などでセキュリティに使われるブロックチェーン技術は、暗号理論を専門とする学者に言わせれば必ずしも万全ではないと言われている。しかし実際に広く活用されており、その安全性を保つ高いニーズがあり、人材が求められている。「コンピュータサイエンス学部の学生は、卒業後にシステムエンジニアとして活躍する人が多いのですが、サイバーセキュリティのニーズに応えて活躍できる専門性の高いIT人材の育成を念頭に指導しています」と宇田先生は、学生への期待と指導方針の理由を明かしてくれた。