JP2021089632A5 - - Google Patents
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Claims (9)
- モビリティに搭載されたモビリティネットワークに接続される情報処理装置であって、
前記モビリティに搭載された機器上で動作するアプリケーションの挙動が正常であるか否かの判断基準を示す判断基準情報を記憶する記憶部と、
前記アプリケーションの挙動を示す挙動情報を取得し、前記モビリティネットワークから取得した前記モビリティの状態を示す状態情報と、取得した前記挙動情報と、前記記憶部に記憶された前記判断基準情報とに基づいて、前記アプリケーションの挙動の異常を検出する検出部と、を備える
情報処理装置。 - 前記判断基準情報は、前記アプリケーションの挙動の異常を検出するための判定モデルとして、前記アプリケーションの挙動及び前記モビリティの状態の少なくとも一方に関するルールベースモデル又は機械学習モデルを含み、
前記検出部は、前記挙動情報及び前記状態情報に前記判定モデルを適用することにより、前記アプリケーションの挙動の異常を検出する
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記判断基準情報は、前記アプリケーションの正常な挙動の履歴を示す正常挙動ログ情報、及び、前記モビリティの正常な状態の履歴を示す正常状態ログ情報を含み、
前記検出部は、取得した前記挙動情報の履歴及び前記状態情報の履歴と、前記判断基準情報に含まれる前記正常挙動ログ情報及び前記正常状態ログ情報とをそれぞれ比較することにより、前記アプリケーションの挙動の異常を検出する
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記判断基準情報は、前記アプリケーションの異常な挙動の履歴を示す異常挙動ログ情報、及び、前記モビリティの異常な状態の履歴を示す異常状態ログ情報を含み、
前記検出部は、取得した前記挙動情報の履歴及び前記状態情報の履歴と、前記判断基準情報に含まれる前記異常挙動ログ情報及び前記異常状態ログ情報とをそれぞれ比較することにより、前記アプリケーションの挙動の異常を検出する
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記判断基準情報は、機械学習により予め生成された、前記アプリケーションの挙動の正常らしさを判定するための判定モデルを含み、
前記検出部は、前記判定モデルを用いて、取得した前記挙動情報の履歴から第１の特徴量を算出し、且つ、前記状態情報の履歴から第２の特徴量を算出し、算出した前記第１の特徴量及び前記第２の特徴量から前記アプリケーションの挙動の正常らしさを示す評価値を算出し、前記評価値の尤度と閾値とを比較することにより、前記アプリケーションの挙動の異常を検出する
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、さらに、前記状態情報に基づいて、前記モビリティの状態を推論する推論部を備え、
前記検出部は、前記推論部の推論結果を加味して、前記アプリケーションの挙動の異常を検出する
請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、さらに、前記検出部が前記アプリケーションの挙動の異常を検出した際に、外部にその旨を通知する通知部を備える
請求項１～６のいずれか１項に記載の情報処理装置。 - モビリティに搭載されたモビリティネットワークに接続される情報処理装置における制御方法であって、
前記モビリティに搭載された機器上で動作するアプリケーションの挙動を示す挙動情報を取得するステップと、
前記モビリティネットワークから取得した前記モビリティの状態を示す状態情報と、取得した前記挙動情報と、前記アプリケーションの挙動が正常であるか否かの判断基準を示し且つ記憶部に予め記憶された判断基準情報とに基づいて、前記アプリケーションの挙動の異常を検出するステップと、を含む
制御方法。 - 請求項８に記載の制御方法をコンピュータに実行させる
プログラム。
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