九州工業大学には，利用者からの申請に基づき提供される情報システムが複数存在する．これらの申請について，従来は紙ベースの申請書を受理，承認後，申請内容に基づきシステムの設定変更を実施していたが，コロナ禍による紙面のやり取りが困難となったことを機会に，Microsoft Formsを用いたオンライン申請に移行した，しかし移行後も，申請内容の帳簿への保存や実際のシステムの設定変更等については手作業が混在しており，より一層の運用効率化を図ることとした．具体的には，システムの自動処理プラットフォームであるMicrosoft Power Platformの各機能を用いて，オンライン申請，承認，ワークフロー，データ管理等についてパブリッククラウド側での運用を行う．しかし，Power PlatformにはMicrosoft 365をはじめとするSaaSや，学内情報システムの設定変更を行う直接の方法が存在しないため，ワークフロー内にオンプレミスに構築したバッチ処理システムを駆動するための仕組みを付与する．この仕組みによりMicrosoft Teamsの制御，Exchange Onlineの制御，申請内容のPDF化などの自動化を実現した．

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In targeted attacks, various malicious tools are leveraged by attackers. According to the Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA), tools such as China Chopper, Mimikatz,

Empire, and HUC Packet Transmitter are used in targeted attacks. Standard malware detection methods include those based on file names or hashes. However, attackers tend to avoid detection by changing the file name of malicious tools or by rebuilding them. Therefore, detecting malicious tools used in targeted attacks is difficult. We found that the order of Windows built-in DLLs loaded by each malicious tool has unique characteristics. In this study, we propose a detection method of malicious tools by analyzing DLL information using deep learning, considering the DLL and its order of loading by each process. We confirmed that even if the file names are changed or tools are rebuilt, our proposed method could detect the mentioned four tools with high detection rates: with a recall rate of 97.45%, a precision rate of 97.29%, and F value of 97.37% on average. Furthermore, the proposed method can detect malicious tools with more than a 90% detection rate, even if about 10% of loaded DLLs are changed in the future.

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名古屋大学で提供してきたメール転送サービスのサービス終了を機に、新たなメールサービスを提供することとなった。その際、利用者に対して不便を強いらないことや、運用負荷を減らすことに重点を置いてサービス提供方法について検討をおこなった。

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Background: Remote monitoring of Cardiac implantable electronic devices (CIEDs) improves patient safety. However, operating such remote monitoring systems (RMS) has increased workload of medical staffs. Biotronik EHR DataSync^® software supports medical staffs by integrating CIEDs information and data using international standards. The software has a potential to enhance clinical usefulness, reduce errors and lighten the workload. The aim of this study was to develop the automatic electronic medical record (EMR) system for CIEDs and to assess its effectiveness.

Methods: We self-built the EMR system that automatically stores varied numericals and data from the RMS and its programmer. We examined accuracy of the automatic EMR system and reduction of the workload.

Results: A total of 3,011 data was successfully collected and integrated, and the success rates of data collection were 99.8%. Moreover, the automatic EMR reduced 3 hours and 55 minutes per year of the workload for dealing CIEDs.

Conclusion: The self-built automatic EMR system could integrate CIEDs data successfully. This could help to reduce the workload of medical staffs..

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内閣府の平成23年度の身体障害者の全国推計数によると，現在，就労可能な年代(18～59歳)で施設に入居していない視覚障害者数は約6万1千人である．近年，視覚障害者は事務的業務に就労するケースが増えており，このような業務への就労にはOfficeツール等のITスキル習得が必須となっている．ITスキル習得には就労訓練を受けることが望ましいが，視覚障害者向け訓練施設の数は全国的に地域格差が激しい．一方，昨今クラウド技術の発展により利用者の位置に依らないサービス提供が実現されてきた．そこで本研究ではクラウドサービスのひとつであるOffice365を利用して，視覚障害を持つ学習者が自宅で訓練を実施し，支援員からサポートを受けられる「学習支援システム」を構築した．また視覚障害者向け生活支援施設の協力を得てその有用性について検証を行った．

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近年，環境問題をセンサネットワークでモニタリングする試みが活発になっている．我々は，簡易に水のpH値をpHセンサとRaspberry Pi3を用いて測定し、920MHz省電力無線モジュールを介してリモートでモニタを可能とし、さらにクラウド上にデータをアップロードして継続的に水質を管理するシステムを開発し、フィールドでの測定を行ったのでこれを報告する。

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九州工業大学では，電子メールに代わる効率的なコミュニケーション手段として，2022年度よりMicrosoft Teamsの全学展開を行った．Microsoft Teamsの稼働基盤であるMicrosoft 365テナントの初期設定では，全てのユーザがチーム作成権限を持つことや，ファイル共有が組織外を含め自由に行える状態にある．初期設定での運用は，Microsoft 365のサービス提供への影響やガバナンスの観点で懸念があると判断し，適切な設定値を検討・変更することとした．加えて，チームの作成や年次更新については電子申請に基づく承認制を採用し，統制の取れたチーム運用を実現した．

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超音波診断装置により撮影した舌運動の動画から機械学習を利用して舌輪郭の抽出を試みた.本研究で は，Takemoto ら (2019) が MRI 動画の音声器官の輪郭抽出に用いている機械学習ライブラリ dlib のアンサンブル回 帰木に基づく学習器を超音波画像に適用した.超音波診断装置の画面をキャプチャした動画からフレームを抽出し， 目視にてトレースした.10 フレーム分のデータを用いて学習を試みたところ，おおむね良好な結果が得られ，dlib が 超音波画像にも有効であることを確認できた.

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機関リポジトリは論文のみならず研究データの公開でも期待されている。名古屋大学では共同研究プロジェクトで機関リポジトリと連携してデータの可視化や検索性向上を図っている。九州大学でもこのプロジェクトに参加して，機関間並びに研究者と図書館職員の協力の下，これまで技術的，業務量的に対応困難だった研究データ公開に向けて，GakuNin RDMとChatGPTを活用してメタデータの登録作業を実施した。

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本研究では、オンライン授業におけるアバターの活用を促進するための授業支援システムの開発を行った。1990年代に提唱された「教えるから学ぶ」への教育の質的転換を基点とし、学習者が能動的に学習に参加するアクティブラーニングの重要性が広く知られるようになった。デジタル教材やオンラインツールなどのICTはアクティブラーニングの実践を大きく促している。本研究では、それらの中でも、アバター技術の活用に注目した。アバター技術の活用は、ミーティングにおける学生のコミュニケーション意識の変容や学生の興味を引くオンデマンド教材の作成に資する可能性があるためである。一方で、アバターの利用には環境整備や運用面でのコストが多いことが課題であり、多様な授業への導入は困難な状態であった。そこで、本研究では多様な授業においてアバターの導入と活用が容易に行えるような支援システムの開発を目的とし、フリーウェアと安価な機材で構成されるアバターミーティング環境とアバター動画収録環境および各環境の起動ツールからなる試験的な授業支援システムの設計と開発を行った。開発したシステムを、アバターによるミーティングを扱った研究、アバターによる動画収録を扱った研究の二つの既存研究における実験環境起動用にカスタマイズし、それぞれの実験者による試用を行うことで評価を行った。その結果、いずれの試用においても、安定した環境の構築が行われた。試用を通して確認できたシステムのメリットや課題について報告する。

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With the increasing demand for Bluetooth devices, various Bluetooth devices support a power-saving mode to reduce power consumption. One of the features of the power-saving mode is that the Bluetooth sessions among devices are temporarily disconnected or are close to being disconnected. Prior works have analyzed that the power-saving mode is vulnerable to denial of sleep (DoSL) attacks that interfere with the transition to the power-saving mode of Bluetooth devices, thereby increasing its power consumption. However, to the best of our knowledge, no prior work has analyzed vulnerabilities or attacks on the state after transitioning to the power-saving mode. To address this issue, we present an attack that abuses two novel vulnerabilities in sleep mode, which is one of the Bluetooth power-saving modes, to break Bluetooth sessions. We name the attack Breaktooth. The attack is the first to abuse the vulnerabilities as an entry point to hijack Bluetooth sessions between victims. The attack also allows overwriting the link key between the victims using the hijacked session, enabling an arbitrary command injection on the victims. Furthermore, while many prior attacks assume that attackers can forcibly disconnect the Bluetooth session using methods such as jamming to launch their attacks, our attack does not require such assumptions, making it more realistic. In this paper, we present the root causes of the Breaktooth attack and their impact. We also provide the technical details of how attackers can secretly detect the sleep mode of their victims. The attackers can easily recognize the state of the victim's Bluetooth session remotely using a standard Linux command. Additionally, we develop a low-cost toolkit to perform our attack and confirm the effectiveness of our attack. Then, we evaluate the attack on 17 types of commodity Bluetooth keyboards, mice and audio devices that support the sleep mode and show that the attack poses a serious threat to Bluetooth devices supporting the sleep mode. To prevent our attack, we present defenses and their proof-of-concept. We responsibly disclosed our findings to the Bluetooth SIG. We also released the toolkit as open-source.

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Dynamic analysis that automatically analyzes malware has become the defacto standard for coping with the huge amount of current malware types. One analysis support is a function that maps the malware behavior to each element of the MITRE ATT&CK^® Technique. This function has been adopted in many online sandboxes and contributes to the efficiency of analysis. On the other hand, this function depends on the implementation of the mapping rules, which may affect the analysis results. Therefore, we investigated the actual situation of online sandboxes that have a function for mapping to the attack technique. In this study, we analyzed a total of 26,078 malware analysis results from three online sandboxes, found that the characteristics for matching to each technique differed among the sandboxes, and clarified the ease of matching each technique. We also compared the mapping characteristics of techniques with those of static analysis-based techniques and manually written reports and showed that the mapping characteristics differed among the techniques. Furthermore, we derived best practices for utilization on the basis of each survey. We believe that these results will lead to a better understanding of online sandboxes and to more efficient malware analysis using online sandboxes.

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Approximately 40% of stroke survivors suffer from motor dysfunction. Approximately 30% of stroke patients suffer from aphasia. Hemiplegia is a typical example of a stroke sequela. Aphasia may also occur. In this study, we developed a myoelectric-computer interface (MCI) to support the daily lives and rehabilitation of hemiplegic patients. The MCI communicates the aphasic patient's wishes to a computer by measuring and analyzing myoelectric potentials generated by voluntary movements. The most important feature of the MCI in this study is that the patient can wear, activate, and use it independently. This reflects the needs of the subjects. The subjects in this study were right hemiplegic patients with aphasia. The MCI had three states, and patients were free to operate the MCI. After a one-week training period, a one-week MCI operation experiment was conducted. The MCI operation accuracy was 66.67%. Furthermore, MCI operation accuracy improved over time, and the patients became able to use the MCI freely. From the above, the electromyograph and MCI in this study met the needs of patients and provided a means that could be attached and removed independently.

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　A large number of organizations in Japan are still not aware of or knowing the significantly changing of attack mechanism. And those always look for security measure systems and method without facing actualities of cyber issue. This article mentions the importance of the situation awareness of cyber threat and noteworthy fact of attack mechanism, and then seeing deep into action items to be necessarily associated with or result in or involve.

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