SCIS 20172017 Symposium on
Cryptography and Information Security
Naha, Japan, Jan. 24 - 27, 2017
The Institute of Electronics,
Information and Communication Engineersc
Copyright ⃝2017
The Institute of Electronics,
Information and Communication Engineers

認知心理学とサイバーセキュリティに関する一考察：視線分析の事例

A Consideration for Cognitive Psychology and Cybersecurity
a case of eye movement
宮本大輔 ∗
Daisuke Miyamoto
あらまし 本研究ではエンドユーザを狙って行われるサイバー攻撃やエンドユーザによって引き起こされるインシデントについて，技術的な要因ではなく人的要因から分析し，そのために認知心理学に基づいた手法の利用について考察する．近年，様々な生体情報デバイス・バイオセンサーが普及しており，疲労やストレス，体調などの管理に役立てられている．サイバーセキュリティ分野でも生体情報を分析し，人間に内在する精神状態を推測できれば，リスキーなコンピュータ操作を防止しうるのではと考える．本研
究では視線分析技術とフィッシング対策技術の関係の研究を報告し，著者らが行ってきたフィッシングサ
イト判別実験から検知技術及び対策技術の検討を行う．また，フィッシング対策分野以外における有効性について考察するため，サイバーセキュリティ分野でも実施可能な生体情報観測技術について議論する．
キーワード フィッシング対策, 視線分析, 認知心理学

1

はじめに

キュリティへの取り組みだけではなく，人的要因あるいは組織的要因からの取り組みが求められると考える．例

コンピュータシステムではなく，コンピュータのユー

えば，Hawkey らの研究グループは情報セキュリティ管理ザを狙ったサイバー攻撃が行われている．フィッシング

において人的要因，組織的要因，そして技術的要因の研詐欺と呼ばれる攻撃では，攻撃者が銀行などの金融機関

究課題及びそれらの交絡関係について述べている [1, 2]．

を装った偽のメールを送信し，ユーザを悪意のあるウェ

人的要因としては，訓練や経験の不足，組織内の文化に

ブサイトにおびき寄せる．攻撃者はこのウェブサイトをよる要因，コミュニケーションに関する問題などが挙げ

本物そっくりに作成することでエンドユーザを騙し，金られている．組織に所属しない個人を狙った攻撃などを融口座やクレジットカード番号などの情報を搾取する．

考える際にも，フィッシング攻撃に対しては知識の不足

標的型メール攻撃やビジネスメール詐欺と呼ばれる攻撃が原因と言われる [3]．従って，人的要因の側面として

では，攻撃者は不特定多数のユーザではなく特定の組織

はサイバーセキュリティの教育を目的とした教材開発なに属する個人にメールを送信し，メール文面が本当の内どが行われている．

容であると信じ込ませ，添付されているマルウェア又は一方で，認知心理学が注目を集めている．この研究領

マルウェアを含む文書を開かせたり，金融口座にお金を域には様々なチャレンジがあるが，その１つに「人間の振り込ませようと試みる．

観測される情報から，人間の精神状態を推測する」といこのようなエンドユーザへの攻撃に対し，サイバーセ

う課題がある．例えば人間の精神的負荷の高まりを眼球

キュリティ研究者らは何十年にも渡って，危険なウェブサ

運動や脳波，血圧，呼吸，顔表面温度などから分析する

イトの防御やマルウェアの検知，あるいは攻撃の発信源

研究が行われている．ストレスの増加など精神的負荷のであるボットネットのテイクダウンなど様々なアプロー

高まりは過失を引き起こしやすいとされており，このよ

チで対策に取り組んできた．しかし，攻撃は未だに続いうな課題は人的要因の解決を行っているとも考えられる．

ており，被害は報告され続けている．この原因には様々

さらに，近年の IoT 技術の普及に伴い，人間から健康なものが考えられるが，技術的な側面からのサイバーセ∗

に関するデータを取得する様々な生体センサーの技術開発が進んでいる．この情報を認知心理学の観点から活用

東京大学 情報基盤センター 〒 113-8658 東京都文京区弥生2-11-16.
Information Technology Center, the Universityof Tokyo, 2-11-16, Yayoi, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8695, Japandaisu-mi@nc.u-tokyo.ac.jp

すれば，情報機器を利用するユーザが今まさに何を考えているのか，どのような情報を入手し，どのような根拠

1

で，どのような意思決定をしようとしているのかを推測

りより広い範囲の分野に普及しつつある．とりわけ HCIできると思われる．

分野への応用は顕著である [5]．

これまでのサイバーセキュリティ対策では，エンドユー

視線追跡装置の動作原理は，角膜反射法と呼ばれる手

ザがどのような状態あるかは考えていないが，仮に「ま法に基づくものが一般的である [6]．代表的な例としてさに騙されそうな状態にあるユーザ」がわかるのであれ

は，ディスプレイに装着した赤外線カメラを用い，ソフ

ばどうか．普段は，正常なプログラムをマルウェアであトウェアによる画像処理を行って視線の特徴を識別し，ると，正規サイトをフィッシングサイトであるといった視線位置や状態，移動報告を観測する．この場合，赤外

誤検知を減らすべく工夫されているセキュリティ技術や線カメラは発行ダイオードにより赤外線を照射し，強い製品も，この時ばかりは誤検知を承知の上で注意喚起が反射が得られたところから瞳孔を，小さな反射が得られできるのではないか．このような工夫によって，人的要たところから角膜位置を特定する．ソフトウェアはその因によって起こるインシデントは減らせるのではないか．

後，瞳孔の中心と角膜の距離を計算し，人間の注視点を

本論文では，筆者の研究グループがこれまでに行って三角測量により分析する．瞳孔の位置や角膜との距離はきた視線分析の研究について，その学際領域の背景及び個人差があるため，視線追跡装置を用いる際にはキャリこれを利用した研究について説明する．また，視線分析

ブレーションを行い，個人差を吸収する手法が一般的でに基づいてユーザごとに異なるサイバー防御を提供するある．このような視線追跡カメラは高価なものが多かっシステムを提案し，この評価実験を行う．この方式の短たが，近年は EyeTribe [7]，Tobii EyeX [8] など数万円

所についても考察を行い，課題を克服する方針について

以下の安価なデバイスが販売されている．

説明する．さらに，生体センサーによる情報を認知科学

また，近年の画像処理技術や機械学習技術の向上ににより分析した結果をサイバーセキュリティ技術に活用伴い，赤外線カメラを使わず，一般的なウェブカメラ

する方法について，視線以外の方式についても説明し，を用いた手法も活発に開発されている．2005 年には注

そのために必要な要件について検討する．この上で，さ視点の識別精度が低いとされていた [9] が，2010 年代

らに研究を進める上でのデータセット，生体情報を分析

前半にはキャリブレーションの代わりに顕著性マップすることに対するプライバシーの懸念といった問題につを用いることによる視覚情報の獲得技術 [10, 11] の高いて議論する．

度化もあり，2015 年から 2016 年にかけて PACE [12],以下， 2 節において視線分析に関連する技術をまとめ，3 節においてこれを活かしたフィッシングサイト対策技術について調査を行う． 4 節ではこの研究を推進する諸TurkeyGaze [13], WebGazer [14] などの赤外線カメラを用いなくとも視線追跡が高い精度で行えるようになった．
とりわけ WebGazer はオープンソースで利用可能となっ問題について議論を行い，最後に 5 節についてまとめとており [15]，今後の普及が期待される．また，スマート今後の課題を述べる．

フォンに内蔵されるカメラによる視線追跡も研究されている [16]．

関連研究

2

2.2

本研究では，視線分析技術を取り上げ，認知心理学と視線分析の主な用途の１つに，ユーザインタフェー

サイバーセキュリティの関係について考察する．このたス等のデザインの評価が挙げられる．Pooler らのサーめ，視線分析技術の動向を 2.1 節に述べ，視線分析のアベイ [17] によれば，注視が示す意味はコンテキストにプリケーションを 2.2 節に述べ，フィッシングサイト対

よって異なる．まず，注視の回数が多いことは，インタ策の研究に活用する事例を 2.3 説に述べる．

2.1

視線分析のアプリケーション

フェースが最適でなく，情報の検索の効率性が低いとされる [18]．しかし，特定箇所の注視の回数は，その箇所

視線分析技術

視線分析の研究は，1880 年頃に Javal らが文章を読むが閲覧者に他の領域より重要であることを示す [19]．し際の視線移動を分析したことが最初の事例とされる [4]．

かし，その特定箇所が画像ではなく文章であるとき，読Javal らは角膜系を開発して観測を行い，視線は継続的む量が多いから注視されているか，認識しづらいため注は移動するのではなく，素早い動きと滞留を繰り返すこ視されている可能性もある [19]．注視時間の合計は様々とを発見した．この素早い動きは「サッカード」，滞留な箇所の注意を比較するのに用いられ，状況認識の期待

は「注視」 と呼ばれている．視線分析技術の進化ととの尺度としても利用される [20,21]．ある箇所を見て，別もに，様々な分野への応用が進められている．従来は研の箇所を見て，また元の箇所に戻るような場合，その最究実験や概念実証のような利用が多くみられていたが，初にみられていた箇所は視認性が不足している [18]．ま視線分析装置の小型化，高精度化，そして低価格化によた，画面において最初の注視にかかる時間は関心を集めることに成功していると考えられる [22]．Lee らの研究

2

(a) 初心者(b) 熟練者(a) 初心者

図 1: フィッシングサイト閲覧時の視線移動(b) 熟練者

図 2: 正規サイト閲覧時の視線移動グループでは，注視の際の時間と回数の両方からユーザ

また，2.2 節に述べた Lee らの研究成果を用い，Inter-の意図を読み取ろうとしている [23]．ユーザの意図は何と，漠然と眺めている Navigation 型に分類され [24]，主

net Explorer に表示されるウェブサイトの真贋判定における意図抽出を試みた [28]．この実験の概略を図 3 に示す．

に注視の回数と時間からどの意図で分析しているかを識

まず，関心領域（Area of Interest, AoI) を図 4 のよか特別な意図をもって情報を調べている Information 型

別する．

うに定義し，その画面における注視時間と回数を調べ，もう一つの著名な眼球運動であるサッカードについSupport Vector Machines [29] によるパターン認識を試みた．例えばアドレスバーを見たユーザが URL に基づいた判定を行ったかをアンケートで調べた所，およそては，回数が多いほど情報の検索を行っているとされる [18]．より大きなサッカード運動は注意が引き出されている重要な情報提示であり [6]，元の場所に戻るサッカー

85.5% の確率で予想できることがわかった．また，アドレスバーでの目視を確認するだけで 75.9% の確率でこド運動は反対に重要ではない情報提示を意味する [25]．

90 度以上の突然の異なる方向への移動は，閲覧者が目的としていた箇所が変更したか，インタフェースのレイア
ウトがユーザの期待にそぐわなかったことを示す [26]．

のユーザが正しく判定できるか否かを予想できることが
わかった．

3
2.3

フィッシングサイト対策と視線分析

筆者の研究グループでは，エンドユーザが URL や視線分析によるフィッシング防御システムの実装と評価
この解析で得られた知見を元に，エンドユーザがどの

SSL の鍵アイコンが表示されるアドレスバーを閲覧す
ることの有効性の評価を行った [27]．エンドユーザの視程度危険を認識しているかを判別することは可能と考え，また，その認識の程度によってサイバー防御を切り分け

線情報を収集するため，2013 年 11 月から 2014 年 2 月

ることを考えた．

までの期間，東京大学の構内掲示板にて被験者を募集し筆者は文献 [30] において，様々なヒューリスティク

た．実験参加者は 23 人であり，そのうち 20 人が男性，

スを用いて調査し，その結果を Random Forest [31] に

3 人が女性であった．また，22 人が 20 代であり，残りの 1 人が 30 代であった．延べ 331 回のアドレスバーをより組み合わせてフィッシングサイトか否かを識別するシステムを実装した．ヒューリスティクスとはフィッシ

目視した回数のうち，誤判定があったのは 89 回であっングサイトらしさを計算するためにもちいられる情報でた．フィッシングサイトに限定していえば 200 回のアドレあり，例として「ドットの数」という経験則が知られてスバーを目視した回数のうち 61 回が誤判定であり，残いる [32]．フィッシングサイトの FQDN に含まれる数りの 131 回の正規サイトにおいてアドレスバーを目視のドットは正規サイトに比べ多くなる傾向にある．このした場合の誤判定は 28 回であった．従って，エラー率，

ようなヒューリスティクスを機械学習により組み合わせ

False Positive 率，False Negative 率はそれぞれ 26.9%，
21.4%，30.5%となる．反対にアドレスバーを見ない場
合は，41.1%（129 回中 53 回），18.9%（53 回中 10 回），

ることによりパターン認識の精度が高くなる一方で，識別にかかる時間は増加する．一方で，ドットの数だけに頼るアルゴリズムは機械学習によるアルゴリズムと比較

56.6%（76 回中 43 回）であった．False Positive 率ではごくわずかにアドレスバーを見ない場合が低くなっていすると，識別の精度は低いものの，識別に必要な時間は短い．また，正規サイトをフィッシングサイトであるとるが，フィッシングサイトのコンテンツは正規サイトと間違えて判定する可能性が極端に低い．検知の目安であ

見た目が区別しにくいため，アドレスバーを見ない限りる適合率と再現率は，機械学習による方式ではそれぞれFalse Positive 率が高くなっている．結論として，アド0.86，0.76 であったのに対し，ドットの数による方式はレスバーを見ることは効果的であると考えられる．

31.00, 0.06 であった [33]．
そこで，一定時間以内にアドレスバーを閲覧したエン

3 Pro であった．
アルゴリズムを実装したシステムの性能としては，1

ドユーザは正しく判定できる可能性が高いと考え，明白

回あたりのリクエストにかかる時間を評価した．ここでにフィッシングサイトと思われるもののみを除外するこは，HTTPS プロトコルにより n6 でのリクエストを 100とが可能な「ドットの数による方式」によるフィッシング

回送信する場合について，並列度を 1,10,20,30,40,50 にサイト対策を提供する．反対に，アドレスバーを閲覧し変更しながら評価を行った．結果を図 6 に示す．URL になかったエンドユーザは誤った判定を行う可能性が高い

基づいた調査を行うドットによる判定のアルゴリズムのと考え，「機械学習による方式」を適用する．また，フィッ場合は最大で 0.23 秒のオーバヘッドが，機械学習によシングサイトと判定された場合，防御システムはページ

るアルゴリズムの場合は最大で 2.6 秒程度のオーバヘッの閲覧を完全にブロックするのではなく，文献 [27, 34]

ドが観測された．
この遅延はフィッシングサイトを誤って判定しそうなに述べられていた，個人情報を入力可能なコンテンツをユーザに対してのみ行われるものであり，その場合もウェ無効化する方式を採用した．
防御システムのアーキテクチャを図 5 に示す．システム

ブコンテンツは入力を受け付けないだけで，画像や文言

は，視線追跡カメラを制御することによりエンドユーザのは表示されている．このため，利便性の低下は限定的で注視箇所を計測する Eye-Tracking モジュールと，この結あると考えられる．この仮説を確認するため，防御シス

果からどの検知アルゴリズムを使うかを決定する Policy

テムを利用した被験者に対してアンケートを行い，「不Decision Point (PDP) モジュール，そして実際のサイ便に思うか」という質問を行い，この解答を「全く思わバー防御を行うためにエンドユーザが閲覧しているウェ

ない（１）」「あまり思わない（２）」「どちらでもない

ブサイトのコンテンツを無効化する Browser Extention（３）」「ややそう思う（４）」「強くそう思う（５）」のモジュールによって構築した．Browser Extention モジ

五段階指標により解答させた．図 7 に示す結果の通り，

ュールは Google Chrome ウェブブラウザの拡張機能と「あまり思わない」が大半であり，残りは「全く思わなして実装し，Eye-Tracing モジュールは視線追跡カメラい」「どちらでもない」がほぼ同じという結果が得られ

EyeTribe [7] に用意されている SDK を用いて開発した． た．一般に，利便性と安全性はトレードオフの関係にるため，「安全だと思うか」という質問も行った．結果は，また，Analysis モジュールとして実装された機械学習及「ややそう思う」が大半で，ついで「強くそう思う」がびドットの数による検知アルゴリズムは，PDP モジュー多いという結果が観測された．

ルとはサイバー脅威交換フォーマットである n6 [35] を用いて情報交換を行った．具体的には，PDP モジュー
ルが検知依頼を送信し，Analysis モジュールが検知結果を返信した．なお，実装はオープンソースで公開

1

で公開されている．

4

考察

4.1

本手法の問題点

本研究では視線分析によってユーザの意図の抽出が行

2015 年 12 月から 2016 年 3 月までの期間，東京大学の構内掲示板にて被験者を募集した．応募があった被験者えることを前提としているが，この手法には 4 つの課題が考えられる．

には，実験の目的として，「セキュリティ技術の研究開

まず，熟練により意思決定にかける時間が極めて短い発を目的としたウェブサイトを閲覧した際のエンドユー

ユーザの場合，アドレスバーの閲覧が高速に終了する場

ザの挙動の観測」であることを説明し，作業内容として合が考えられる．とりわけ，著者の所属するグループで「ウェブサイトの画面を閲覧してもらい，正規のサイト

は，フィッシング対策研究者，フィッシング対策の教育

か，あるいは偽サイトかを判定していただきます．またの講師及び受講者，及びセキュリティに関する業務を行

その際に 判定基準をアンケート形式でお答えいただきう者が多く，彼らにフィッシングサイト判別実験を行っます」と説明した．この実験に関する個人に属する情報

た所，比較的短時間にアドレスバーの確認を終了する事

として，性別，年代（10 代，20 代，30 代……60 代以上），例が観測された．すなわち，「注視の回数・時間が少な

ウェブサイトを見た際の判定結果（正規サイト，偽サイ

い」場合であっても，アドレスバーの確認が短時間で終ト），視線の動き（判定時の目線の動き），アンケートに了したのか，アドレスバーをあまり閲覧できなかったのよる回答を取得し，個人を特定可能な情報は記録しないかが問題となる．文献 [28] の実験環境ではセキュリティことを説明した．実験参加者 21 名のうち 13 人が男性，に関する実験ということで被験者が集まったこともあり，

8 人が女性であった．また，20 代が 13 人，30 代が 6 人，

意思決定にある程度の時間をかけていたが，例えば短時

40 代・50 代が 1 人ずつであった．なお実験につかった表
示装置はタブレット型の PC である Microsoft Surface

間で判定しなければならないという制約を設けることによって，違いを見つけることができる可能性がある．ま1 https://github.com/necoma4Navigational
IntentArea of Interestsx Fixation Lengthx Fixation CountClassifier
Informational
IntentScreenshots ofphishing / legitimate
websites

Eye Tracking
DeviceFeature extraction
for eye-movement

図 3: 実験のブロックダイアグラム図Mean Time Per Request (ms)AOI of address bar
AOI of margined address bar

AOI of web content(a) コンテンツ(b) アドレスバー(c) EV-SSL 証明書 (d) SSL 証明書(e) 証明書がない場
合の領域

図 4: 関心領域の設定

2500
2000

ML

1500

DOT

1000
500
0
1

10

20

並列度

30

40

50

図 6: 防御システムの応答速度となることも考えられる．また，この課題については人

Analysis
Modules

的要因で解決することではなく，技術的要因で解決する考え方もある．第 3 の課題は，色彩認識と注視の関係で

EyeBit+ Architecture
Browser
Extension
Module3000

ある．例えば EV-SSL 証明書などを認識する場合に「緑PDPModuleEye-Tracking
Module色」という色が果たす役割は大きいが，色彩の認識は必ずしも注視を必要とせず，サッケードの状態でも行え得る [37]．特定の色の果たす役割は大きく，安全は緑，警Browser

Eye-Tracking Device

告は赤が好ましいとされている [38]．
最後の課題は，視覚障害者への適応が考えられる．著

図 5: 防御システムのアーキテクチャ

者らは視覚障害者にヒアリングを行い，彼らの環境におけるフィッシング対策について調査を行った．当初，筆た，意思決定を予測する説明変数として最初の注視まで者らはスクリーンリーダを用いて音声を読み上げるのがの時間や，意思決定に至るまでの注視している時間の割一般的と思われ，証明書の情報をやアドレスバーの情報合を用いる方法が考えられる．

を読み上げることによってフィッシングサイト判定を行

第 2 の課題は，アドレスバーに記載される URL がうのではないかと考えた．しかし，スクリーンリーダはユーザが注意深く見ても視認不可能な場合である．例え

ウェブブラウザのコンテンツの情報を読み上げることはば文献 [36] で示されるような国際化ドメインを用いた

出来ても，証明書の情報を読み上げることは難しいこと

フィッシングサイトが考えられる．図 8 は，アルファベッがわかった．これは，様々なブラウザが情報へのアクセ

トで Daisuke という文字を表示しているが，アルファ

シビリティを高めるよう，OS のサポートの API を使っ

ベットの a を表示しているもの，そしてその代わりにて開発 [39, 40] が行われているところではあるが，アド

キリル文字の a を表示している場合である．一部の日本

レスバーについてはこれらの API がサポートされてい語フォントでは識別可能なものがあるが，英字フォントないからである．一方で，コンテンツへのアクセシビリ

や一部の日本語フォントでは識別が難しい．これらの場

ティを高めるための国際標準 [41]，証明書をどのように合，URL をいくら注意深くみても識別不可能である．た

取得するかといった基準 [42] は存在するものの，証明書

だし，近年のウェブブラウザはアドレスバーにセキュリをどのようにアドレスバーに表示すればよいかの検討がティ情報を表示している．このため，アドレスバーの目必要である．そして，それがスクリーンリーダから読み視を確認することで，フィッシングサイトの判別が可能

やすなって初めて，エンドユーザがその情報をどのよう5

性，完全性，可用性の観点から要件を考察する．
機密性要件としては，視線などの生体情報を取得する
ことへの社会的受容が求められる．取得情報の内容，デー

タの保存方法，方式のメリットやデメリットがユーザに周知されることが求められる．完全性要件としては，否定的評価の恐怖により生体情報を偽って取得させようとする試みへの耐性が求められる．可用性要件としては，
方式が ICT 活用場面で利用可能であることが望まれる．



人体への挿入・浸透を行なうデバイスは避けるべきであり，着用型のデバイスであれば重量や締め付けの観点か
ら数時間の利用に耐えられるべきであろう．



機密性要件は実験計画によって異なると思われるが，,QFRQYHQLHQFH

本研究で用いた非接触型の視線追跡デバイスや，顔の表

6DIHW\

面温度の計測による手法が完全性，可用性の要件を満たしやすいと思われる．とりわけ，眼球運動については，

図 7: 防御システムのアンケート調査

精神状態の遷移や意思決定と関連付けた研究は多い．この知見を活かし，システムがユーザの正しい手続きで意思決定を行っていることを監査し，人的要因によって起こる問題の解決が今後の課題である．

5

まとめ
本研究では，誤った判断に起因するサイバー攻撃に対して，人間の生体情報の観測から意思決定を推測することで，より高度なセキュリティ対策を行うことを目的として行われた．今回の研究では視線分析を例に取り上げ，

図 8: 難識別文字の例

視線の意図抽出する先行研究からフィッシングサイトの防御を行うシステムを実装した．このシステムの特徴は，に認知したかを計測可能となる．

ユーザの認知の段階に応じて提供する防御を変えるとい4.2

生体センサーへの要件についてうものであり，これにより利便性の低下が限定的になる

本研究では視線情報をフィッシングサイト対策に用いと考えられること，また，利便性の低下によってもたらたが，サイバーセキュリティ分野で人的要因に対応するされる安全性の低下も少ないことから，安心かつ便利に必要性は高まっている．特にフィッシングサイトではな

使える防御システムに貢献したと考える．

くアプリケーションの脆弱性を利用してマルウェアに感

今までは守るべきエンドユーザの状態を把握せずに防染させるウェブサイトに誘導する標的型メール，ストレ

御を適用していたが，エンドユーザがどのような精神状ス等を原因として発生するとされるサイバー事故，ある態にありどのような意思決定を行うかを予想できるよう

いは故意に行われるインサイダー攻撃などの解決が求めになれば，より高度なサイバー防御が可能になるというられる．

仮説は，今後も様々な角度から検証が必要であろう．4

これまでのサイバーセキュリティ技術は，暗号技術に説に考察した課題だけでなく，標的型メール攻撃やインより信頼性を表示したり，解析技術により悪意を発見しサイダー攻撃など様々な人的要因に起因する問題をエンたりする等，機械的な対策に重点が置かれてきた．しかドユーザの観測により未然に防御する方法も今後の課題

し，守るべき対象が人間である以上，この人間の意図をである．

解析する，人間に内在する状態を推測する先行研究によ謝辞

り提案された方式のサイバーセキュリティ分野への応用が急務であると考えられる．

本研究は，総務省の戦略的国際連携型研究開よって発この応用の障壁の 1 つに，セキュリティ分野と認知心推進事業及び欧州連合 (EU) の第 7 次研究枠組み計画

理学分野では方式に求められる要件の違いがあると考え(FP7) からの助成 (助成番号 608533:NECOMA) によりられる．そこで，セキュリティ分野で必須とされる機密得られた成果である．

6

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