発表済み研究
NHPプロトコルの理論的および実践的基盤を構成する学術論文。
Network traffic control method of NHP based on deep reinforcement learning
NHP環境におけるネットワークトラフィック制御の課題に対処するために、D3QN（Dueling Double Deep Q-Network）に基づく インテリジェントな調整手法を提案し、スループット、遅延、パケットロスの最適化のための リアルタイム認識と自律的意思決定を実現します。
Research on Secure and Trusted Data Interaction Architecture for AI Agents
AIエージェントのセキュアなデータインタラクションアーキテクチャを探求し、 AI駆動システムの新たなセキュリティ課題に対処します。
DRL-AMIR: Intelligent Flow Scheduling for Software-Defined Zero Trust Networks
ソフトウェア定義ゼロトラストネットワークにおけるインテリジェントなフロースケジューリングに 深層強化学習を適用し、NHPデプロイメントを最適化します。
STALE: A Scalable and Secure Trans-Border Authentication Scheme Leveraging Email and ECDH Key Exchange
楕円曲線Diffie-Hellman鍵交換を使用したスケーラブルな越境認証スキームを提示し、 NHPのクロスドメインシナリオに適用可能です。
AHAC: Advanced Network-Hiding Access Control Framework
高度なネットワーク隠蔽アクセス制御のためのAHACフレームワークを導入し、 NHPプロトコルのアーキテクチャ基盤を提供します。
関連研究
AI時代のセキュリティの脅威と解決策の理解に役立つ研究。
Why Zero Trust Needs to Start at the Session Layer
IDおよびアプリケーション層に焦点を当てたゼロトラスト実装は、ネットワークインフラストラクチャが 可視かつスキャン可能な状態である限り不十分であると論じています。 NHPによって実装されるセッション層の暗号ネゴシエーションは、 認証情報の交換が始まる前に攻撃対象領域を排除する欠けていたピースです。
From Naptime to Big Sleep: Using Large Language Models To Catch Vulnerabilities In Real-World Code
LLMが本番コードの実際の脆弱性を発見できることを実証し、 AI駆動のセキュリティ研究による新たな脅威を浮き彫りにしています。
LLM Agents can Autonomously Exploit One-day Vulnerabilities
LLMエージェントが人間の介入なしに既知の脆弱性を自律的に悪用でき、 攻撃のタイムラインを劇的に短縮することを示しています。
研究の方向性
未解決の研究課題と学術共同研究を歓迎する分野。
ポスト量子暗号
量子コンピュータに対する長期的なセキュリティを確保するために、 NHPの暗号フレームワークを耐量子アルゴリズムに適応させます。
AI耐性プロトコル
AI駆動の攻撃ツールや自動化された脆弱性発見に対して 安全性を維持するプロトコル拡張を開発します。
グローバル規模のデプロイメント
地理的に分散したインフラストラクチャやエッジコンピューティングシナリオに対応する グローバル規模のデプロイメント向けにNHPを最適化します。
ブロックチェーン統合
ブロックチェーン技術とNHPの隠蔽機能を組み合わせた 分散型IDおよびアクセス管理を探求します。
形式検証
NHPプロトコル実装のセキュリティ特性を数学的に証明するために 形式手法を適用します。
IoTと産業システム
リソースが制約されたIoTデバイスや産業環境における 重要インフラストラクチャの保護にNHPを適応させます。
パートナーシップ
私たちは、サイバーセキュリティプロトコル研究において大学や研究機関と 積極的に連携しています。ゼロトラストネットワーキング、暗号プロトコル、 またはAI時代のセキュリティ課題の探求にご興味がありましたら、 ぜひご連絡ください。
連携の機会
- → 共同研究プロジェクトおよび論文発表
- → 大学院生の論文指導
- → セキュリティ監査と形式検証
- → プロトコル拡張の設計
謝辞
研究パートナーの皆様のご貢献に心より感謝いたします：
- 🏛️Cloud Security Alliance (CSA)
ゼロトラストワーキンググループとの連携
- 🏛️China Computer Federation (CCF)
共同研究サポート
- 🌐OpenNHPコミュニティ
テスト、フィードバック、および実装