{"created":"2025-01-19T01:11:59.142846+00:00","updated":"2025-01-19T18:01:37.168090+00:00","metadata":{"_oai":{"id":"oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00210782","sets":["6164:6165:6640:10580"]},"path":["10580"],"owner":"44499","recid":"210782","title":["リモートメンテナンスを伴い フィードバックを有する医療用IoTシステムのリスクアセスメント手法"],"pubdate":{"attribute_name":"公開日","attribute_value":"2020-06-17"},"_buckets":{"deposit":"247ffddd-e104-4b3a-a125-4061dd0fbe87"},"_deposit":{"id":"210782","pid":{"type":"depid","value":"210782","revision_id":0},"owners":[44499],"status":"published","created_by":44499},"item_title":"リモートメンテナンスを伴い フィードバックを有する医療用IoTシステムのリスクアセスメント手法","author_link":["534367","534368","534365","534366"],"item_titles":{"attribute_name":"タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_title":"リモートメンテナンスを伴い フィードバックを有する医療用IoTシステムのリスクアセスメント手法"}]},"item_keyword":{"attribute_name":"キーワード","attribute_value_mlt":[{"subitem_subject":"Internet of Things","subitem_subject_scheme":"Other"}]},"item_type_id":"18","publish_date":"2020-06-17","item_language":{"attribute_name":"言語","attribute_value_mlt":[{"subitem_language":"jpn"}]},"item_18_text_3":{"attribute_name":"著者所属","attribute_value_mlt":[{"subitem_text_value":"東京電機大学"},{"subitem_text_value":"東京電機大学"},{"subitem_text_value":"東京電機大学"},{"subitem_text_value":"大阪工業大学"}]},"item_publisher":{"attribute_name":"出版者","attribute_value_mlt":[{"subitem_publisher":"情報処理学会","subitem_publisher_language":"ja"}]},"publish_status":"0","weko_shared_id":-1,"item_file_price":{"attribute_name":"Billing file","attribute_type":"file","attribute_value_mlt":[{"url":{"url":"https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/210782/files/IPSJ-DICOMO2020069.pdf","label":"IPSJ-DICOMO2020069.pdf"},"date":[{"dateType":"Available","dateValue":"2022-06-17"}],"format":"application/pdf","billing":["billing_file"],"filename":"IPSJ-DICOMO2020069.pdf","filesize":[{"value":"1.9 MB"}],"mimetype":"application/pdf","priceinfo":[{"tax":["include_tax"],"price":"660","billingrole":"5"},{"tax":["include_tax"],"price":"330","billingrole":"6"},{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"44"}],"accessrole":"open_date","version_id":"6228e6b0-fd0c-46d8-9bc3-89d21bf2e501","displaytype":"detail","licensetype":"license_note","license_note":"Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan"}]},"item_18_creator_5":{"attribute_name":"著者名","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"佐々木, 良一"}],"nameIdentifiers":[{}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"金子, 朋子"}],"nameIdentifiers":[{}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"高橋, 雄志"}],"nameIdentifiers":[{}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"福澤, 寧子"}],"nameIdentifiers":[{}]}]},"item_resource_type":{"attribute_name":"資源タイプ","attribute_value_mlt":[{"resourceuri":"http://purl.org/coar/resource_type/c_5794","resourcetype":"conference paper"}]},"item_18_description_7":{"attribute_name":"論文抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"近年，社会の情報システムへの依存度の増大に伴い，情報システムの安全性を評価し，不十分なら適切な対策案の組み合わせを求めるためのリスクアセスメント手法の重要性が増してきている．しかし，医療システムに多く見られる，リモートメンテナンスを伴いフィードバック機能を有する IoT システムを対象としたリスクアセスメント手法は提案されていなかった．そこで，フィードバック機能を持つシステムにリスクをもたらすハザード原因要因（HCF：Hazard Causal Factor）を，STAMP/STPA 法を改良した方式を用い，広く効率よくリストアップできるようにするとともに，そのようにしてリストアップされた HCF のうちリスクの大きなものを，拡張フォルトツリーを用いた準定量的分析によりリスクの大きさをレベル付けできるようにしている．次に，リスクの大きな HCF に対応するための対策を抽出し，Maintainability と Security ，Safety の関係を，アンアベイラビリティを核として定量的に結び付けることにより，バランスよく対策案の最適組み合わせを求めることができるようにした．このようにして開発した手法と，そのための支援用プログラムを，インスリン注入システムに適用することにより，リスクが大きい HCF や対策案の最適な組み合わせを具体的に求めることができるとともに，方式の有効性を確認することができた．","subitem_description_type":"Other"}]},"item_18_biblio_info_10":{"attribute_name":"書誌情報","attribute_value_mlt":[{"bibliographicPageEnd":"472","bibliographic_titles":[{"bibliographic_title":"マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2088論文集"}],"bibliographicPageStart":"467","bibliographicIssueDates":{"bibliographicIssueDate":"2020-06-17","bibliographicIssueDateType":"Issued"},"bibliographicVolumeNumber":"2020"}]},"relation_version_is_last":true,"weko_creator_id":"44499"},"id":210782,"links":{}}