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あなたの研究内容，もしくは勉強してきた内容を，自らが実際に行った役割を交えて，詳しく教えてください．併せて，それをソフトバンクのエンジニアとしてどう役立てたいか，教えてください．

私は大学4年生から現在の大学院1年生までネットワークセキュリティ，特にNIDSに関する研究を行ってきました．卒業された同研究室の先輩が行っていた研究を基に，新しい活性化関数の考案や，画像処理の分野で多く使われている識別器の導入などの独自性を取り入れています．現在はアノマリ検知型識別器とシグネチャ型識別器を用いた多段NIDS構築を行っています．アノマリ検知の未知の攻撃に対応できるメリットと，シグネチャ検知の不正通信特定のメリットに焦点を当て，実装に取り組んでいます．その手法としてGANが有効なのではないかと考えています．週に一度教授と打ち合わせを行い，研究の方向性の検討や，疑問に感じたことの議論を行ってきました．また，研究室のゼミでは，ネットワークに関する研究室ということもあり，ネットワークトポロジーやアドホックルーティング，5G技術についてなど様々なネットワーク関係の知識を取り入れることもできました．私が貴社のエンジニアとなったときには，このような知見を活かして今後さらなる発展が見込まれる5G，6Gを含む最新通信技術の開発・研究の一翼を担うことができると思います．

自ら手を動かして作った成果物があれば，何を作ったのかを，自らが実際に行った役割も交えて，詳しく教えてください．

私は大学4年生から現在まで深層学習を用いたNIDS構築を行ってきました．以下のURLには私が研究してきた多段NIDS構築に関する論文が公開されています．Pythonを用いてSAEとMLPを使用した多段検知をしています．Q1でも述べた通り，データの正規化や識別器の構築など，基本的な部分は4年生の頃に先輩のプログラムを参考に自分で構築しました．卒業論文では，SAEのアノマリ検知の特徴を活かした学習データの少ないデータの検知精度を向上させようと，ReLU関数とsigmoid関数を掛け合わせたR-sigmoid関数という新しい活性化関数で実験を行いました．これにより，数%ではありますが，実際に検知精度を向上させることに成功しました． 大学院に進学してからは，アノマリ検知では多クラス分類ができなかったため，シグネチャ型識別器を組み合わせた多段NIDSを構築する研究を始めました．結果としては提案手法の有用性を示すことができたと考えていますが，問題点も明らかになりました．現在はデータ数が少ないクラスの検知精度を向上させるために，GANを用いてデータ数を増やす実験を行っています．

結果通知時期および結果通知方法