安寧で持続可能なサイバーコミュニティシステムの試み
Experimental Study of Reliable and Sustainable Cyber Community Systemfor Kyoto Domain
横山 淳 1，今井 賢治 2，前田 悠希 1，内藤 昭三 2
Atsushi Yokoyama1，Kenji Imai2，Yuki Maeda1 and Shozo Naito2
1

アイマトリックス株式会社（imatrix corp.）
2

京都情報大学院大学サイバー京都研究所（Cyber Kyoto Laboratory，The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics）

Abstract
A brand-new geographic top-level domain “.kyoto” was born on Jan 28, 2015 by registering it in theroot zone of the Internet. Registrants of the .kyoto are strictly restricted to the nexus of Kyoto, andpolicy of using kyoto domain is rigorously maintained for achieving security and quality. This paper
describes a unique approach for maintaining reliable and sustainable cyber community of Kyoto,respectively called Kyoto-security and Kyoto-quality.

■ 1．はじめにし，性風俗は禁止するなど，京都の地域特性を強く意識したものとなっている。前述の 防犯対策 ，景近年，観光立国の実現に向けた取り組みを背景に観政策を担うシステムは，それぞれ「京都セキュ[1]，地域ブランドの発信や地域活性化を図った地リティ」，「京都クオリティ」と呼称される。図 1 に域社会の ICT 利活用が強く進められている。一方，

京都セキュリティ，京都クオリティ，および .kyoto

2015 年 度 の 日 本 年 金 機 構 個 人 情 報 漏 洩 [2] や，ドメインを含むシステムの全体構成図を示す。

2016 年度の佐賀県学校教育ネットワークに対する未成年の不正アクセスの問題 [3] などセキュリティインシデントは後を絶たず，ICT 利活用は高いセキュリティレベルに準拠したシステムにより進められなければならない。従って，地域ブランド構築，地域活性を促進しつつ，かつセキュアな情報基盤を担える ICT システムの構築は喫緊の課題といえる。
本稿では，前述の様な ICT システムの構築に向けた，一般の都市計画で施行される観政策

防犯対策 ，景をインターネット空間に展開するシステムについて紹介する。本システムは，本研究の共著者
で あ る サ イ バ ー 京 都 研 究 所 が 管 理 し て い る「.
kyoto」ドメインにて試験運用されており，その結果に沿って報告する。
「.kyoto」ドメインは，2015
年 1 月 28 日に，ルートゾーンに登録され，運用を開始した。登録は，京都に関連するユーザに限定され，また運用ポリシーは，高いセキュリティを確保

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NAIS Journal

図1

本システムの全体構成図概念図

■ 2．京都セキュリティの実現

団体に導入し，2017 年 2 月中旬より実証実験を開始した。悪意のあるウェブサイトの情報として，約京都セキュリティは，.kyoto ドメインを利用し800 万件分の情報を収集した環境下で実験を行った。ているユーザに，安全なインターネット環境を提供

図 3 に全ユーザの日別の総アクセス数，およびし，ICT 利活用を促進するシステムである。安全

ブロック数を示す。合計約 868,000 アクセス中，6なインターネット環境を提供する方法としては，回のブロックの発生が確認された。

DNS RPZ (Response Policy Zones) を採用する [4]。

ブロックされたウェブサイトは，アクセスした端DNS RPZ とは，ユーザが悪意のあるウェブサイト末に侵入，破壊等を行うクラッキングサイト，またへアクセスを試みた際に，DNS サーバ側で安全なは詐欺行為を目的とするフィッシングサイトのどちウェブサイトへ誘導するセキュリティ手法のことでらかであった。ユーザのアクセス経路は不明であるある。

が，いずれもインターネットの掲示板，ブログ，スパムメールに，低価格でのブランド品，ドラッグ品

2-1

システム概要の提供を謳う文言と URL を貼付する方法でユーザ

図 2 に，京都セキュリティの処理の流れを示す。の誘導を図っていた。ユーザを悪意のあるウェブサ

本システムは，悪意のあるウェブサイトの情報を管イトに導く手法が多様化する中で，出口戦略として理する管理 DNS サーバ，悪意のあるウェブサイトウェブセキュリティや DNS RPZ を採用することのをブロッキングし，安全なウェブサイトへ誘導する有効性を示す結果といえる。

DNS RPZ サーバ，正常なリクエストを処理する権威 DNS サーバの 3 つの DNS サーバから構成される。

図2

京都セキュリティの処理の流れ.kyoto ドメイン利用ユーザは，ウェブサイトへのアクセス時に DNS RPZ サーバにより名前解決を行う。DNS RPZ サーバは，常時，管理 DNS サーバの情報を参照しており，ユーザからのリクエストが悪意のあるウェブサイトであるならば，安全な誘導

図3

総アクセス数とブロック数（2017 年 3 月分）■ 3．京都クオリティの実現

京都クオリティは，都市計画の景観政策にな先のウェブサイトをレスポンスする。正常なリクエ

ぞらえ，.kyoto ドメイン内のウェブサイトの品質ストであるならば，権威 DNS サーバに処理をデリを評価するシステムである。.kyoto ドメイン内部ゲーションし，その結果をユーザにレスポンスする。のウェブサイトを定期的に巡回し，「京都らしさ」，および「デザイン品質」の 2 点に関して品質を評

2-2

実験価する。

本システムを府内の協力法人・個人，合わせて 10NAIS Journal

93-1

システム概要「京都らしさ」，および「デザイン品質」は，ディープラーニング [5] による学習結果を用いて評価される。それぞれ，「京都らしい」，「京都らしくない」
画像，「品質の良い」，「品質の悪い」画像を分類問題として学習させ，ドメイン内のウェブサイトや画像を評価する。

表 1 「京都らしい」キーワード抜粋

嵯峨ぎく

嵐電

京町屋

京懐石

清水坂

紫式部

茶道

清水焼

狂言

枯山水

舞妓さん

賀茂なす

Learning System は， 収 集 し た 4 種 の 画 像 をディープラーニングにより学習する。かつ，サーバ

図 3 は，京都クオリティのシステム構成である。

として機能し，画像をクエリーとして受信すると，本システムは 3 つのサブシステムから成り立ってお評価結果を返答する。ディープラーニングシステム

り，それぞれデータ収集を担当する Data Collectionの構成は図 5 の通りである。本ディープラーニン

System， 収 集 し た デ ー タ を 学 習 す る Learning

グは，64 × 64 pixel にサイズを変更した画像を入System，評価を実施する Verification である。

力する。特徴次元 50 の 3 × 3 の Convolution 層を次段に配置し，その後 2 × 2 の Pooling 層を配置する。Convolution とはエッジ等の特徴を抽出する処理のことであり，特徴次元は抽出する特徴数を示している。Pooling とは，微小な空間変化に対する不感性を得る為に局所的な特徴を収縮させる処理のことである。同様の層を 3 層繰り返し，その後，特徴 次 元 300 の Fully connected 層 を 配 置 す る。
Fully connected とは空間情報を集成し，全特徴を結合する処理のことである。次段に，汎化性能の向上を目的に反応をランダムに不感にする Drop out層を配置し，最後に，分類の為に Softmax 層を加えた構成となっている。

図4

京都クオリティの処理の流れ

Data Collection System は，キーワード検索により画像収集を行う。「京都らしい」，「京都らしくない」，「品質の良い」，「品質の悪い」の全 4 種の画像を収集する。「京都らしい」キーワードは全部で 299 ワード用意し，204,335 画像を収集した。その後，目視によりノイズを除去し，49,088 画像に絞り込んだ。表 1 に抜粋したキーワードを示す。
「京都らしくない」キーワードは「大聖堂」，「トロピカル」，「 高 層 ビ ル 」 な ど 全 127 ワ ー ド で あ り，91,197 画像を収集した。「品質の良い」，「品質の悪い」画像はそれぞれ，4,007 枚，52,849 枚収集した。
キーワードは，共著者であるサイバー京都研究所が定 め て い る。「 品 質 の 悪 い 」 画 像 は，InternetArchive[6] を活用し，古いウェブサイトを巡回することで収集している。

10NAIS Journal

図5

ディープラーニング構成図

Verification は，.kyoto ドメイン内のウェブサイクオリティ」について紹介した。前者の「京都セキュトのスクリーンショット，または入力された画像をリティ」については，試験運用の段階であるが，悪Learning System に問い合わせる機能を持つ。

意のあるサイトへのアクセスを遮断するなどの効果も確認されている。今後は，精度の向上を図るだけ

3-2

実験

ではなく，DNS ブロッキングの問題の一つとして評価用画像として，「京都らしい」，「京都らしく指摘されている「通信の秘密」への抵触性 [7] につない」，「品質の良い」，「品質の悪い」の 4 種，そいても議論を深め，実運用への移行を視野に研究をれぞれ 146 件，21 件，54 件，100 件を上述と同様進めていく予定である。の方法で，収集し，本システムの精度を検証した。

一方，後者の「京都クオリティ」に関しては，い京都らしさは，「京都らしい」と 0.85 以上で判定さわゆる「〜らしさ」や「〜感」といった人間の持つれた画像のみ「京都らしい」と判定，「品質の良い」感覚を取り扱う問題であり，一般的な分類問題と比と 0.85 以上で判定された画像のみ「品質の良い」

較して，定義が明確でない故に特有の難しさがある。と判定するルールを設定した。

問題を俯瞰した場合，「京都らしさ」とは何かとい結果は表 2 の通りである。また，誤判定となった画像の例を図 6 に示す。
表2

う逆問題を解いている立場に近い。また，本研究では，「枯山水」，「賀茂なす」，「舞妓さん」などのキーワードを，それぞれ別のタグに分類するのではなく，京都クオリティ評価結果1 つの「京都らしさ」というタグに集約している。

京都らしさ

デザイン品質

検知率

81.5%

62.9%

般 的 に は 避 け ら れ る 方 法 で は あ る が，Grad-誤検知率

7.4%

8.0%

CAM[8] などのディープラーニングの判断を可視化

タグを集約することは精度の低下に繋がるため，一する手法を使うことで，与えられた画像の何が京都らしいのか，何が京都らしくなかったのか，判断基準を把握することができる。故に，「京都らしさ」という 1 つの基準に集約させることで総合的な「京都らしさ」を判別することが可能になり，隠された「京都らしさ」などを人工知能の認識能力により発見することも期待される。現在，精度面含め道半ばであるが，歴史的・文化的深みのある「京都らしさ」というものの発見を，ディープラーニング，そして本研究により追及したい。
謝辞
本研究を実施するに当たり，株式会社データ変換研究所 代表取締役 畑中豊司氏，京都情報大学院大学 准教授 立石聡明氏，同大学 湯下秀樹先生に有益
図 6 誤判定画像（上段）京都らしさ誤判定画像。「京都らしい」画像にも関わらず，「京都らしくない」と判定された画像。（下段）デザイン品質誤判定画像。
「品質が良い」画像にも関わらず，「品質が悪い」と判定された画像

なアドバイスを頂いた。また，本研究は，一部，公益財団法人京都産業 21 平成 28 年度地域産業育成産学連携推進事業の助成を受けて行われた。

■ 4．おわりにセキュリティを担保しつつ，かつ地域ブランドの発信・活性化を図る ICT システム構築の一環として，本稿では「京都セキュリティ」，および「京都NAIS Journal11

【参考文献】[1] 国土交通省観光庁， 観光立国の実現に向けた取り組み ，
https://www.mlit.go.jp/common/000131293.pdf（ 閲 覧日：2017 年 5 月 2 日）
[2] 内閣サイバーセキュリティセンター サイバーセキュリ
ティ戦略本部， 日本年金機構における個人情報流出事
案 に 関 す る 原 因 究 明 調 査 結 果 ，https://www.nisc.
go.jp/active/kihon/pdf/incident_report.pdf（ 閲 覧 日：2017 年 5 月 2 日）
[3] 佐賀県学校教育ネットワークセキュリティ対策検討委
員 会， 提 言 書 ，http://www.pref.saga.lg.jp/kyouiku/kiji00351508/3_51508_25075_up_7t66188r.pdf（ 閲 覧日 : 2017 年 5 月 2 日）
[4] RPZ Community, “DNS RPZ Portal”, https://dnsrpz.
info/（閲覧日 : 2017 年 5 月 2 日）
[5] Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoff Hinton,“Imagenet classification with deep convolutional
neural networks”, In Advances in Neural Information
Processing Systems, 25, (2012).
[6] The Internet Archive, “Internet Archive: WaybackMachine”, https://archive.org/（閲覧日 : 2017 年 5 月 2日）[7] 児童ポルノ流通防止協議会， ブロッキング に関する報
告書 ，一般財団法人インターネット協会 https://www.
iajapan.org/press/pdf/siryou5-20100325.pdf（ 閲 覧 日 :2017 年 5 月 2 日）
[8] Ramprasaath R. Selvaraju, et al., “Grad-CAM: Visual
Explanations from Deep Networks via Gradientbased Localization”, arXiv preprint arXiv:1610.02391(2016)

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◆著者紹介

横山淳

Atsushi Yokoyama

アイマトリックス株式会社シニアリサーチャー
立命館大学大学院理工学研究科修了（理学博士）
日本学術振興会特別研究員
半導体メーカ主任技術員を経て現職

今井賢治

Kenji Imai

京都情報大学院大学サイバー京都研究所

前田悠希

Yuki Maeda

アイマトリックス株式会社

内藤昭三

Shozo Naito

京都情報大学院大学教授。
京都大学大学院工学研究科修了（数理工学専攻），工学修士。
元 NTT 研究員。