Advanced Lecture for System Security

Course Title

Course Title in English

Advanced Lecture for System Security

Course Type

-

専門教育科目

Eligible Students

Graduate School of Information Science

Target Grade

1Year

Course Numbering Code

KIIMD5MCA1

Credits

2.00Credits

The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.

Type of Class

講義 (Lecture)

Eligible Year/Semester

Spring semester 2026

Instructor

森川智博

Affiliation

情報科学研究科

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

9

Office Hours and Location

木曜日　10：30〜12:00　神戸情報科学キャンパス　712室 (Webでの実施希望の際は予め連絡のこと)

Contact

morikawa@gsis.u-hyogo.ac.jp

Corresponding Diploma Policy

A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.

Corresponding Undergraduate School DP

ー

Corresponding Graduate School DP

2◎／1〇

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

コンピュータシステム、システムソフトウェアで利用されているセキュリティ強化の要素技術を述べる。内容はCPUモード、仮想記憶とメモリ保護、仮想マシン、アプリケーション仮想マシン(Java言語等)、パーミッション、アクセス制御、TPM、セキュアブート、認証、証明書、PKIなどである。

Subtitle and Keywords of the Class

サブタイトル：コンピュータシステムにおけるセキュリティ要素技術を身につけるシステムセキュリティ特論
キーワード：アーキテクチャ、仮想マシン、セキュアチップ

Course Overview and Schedule

コンピュータシステム、システムソフトウェアで利用されているセキュリティ強化の要素技術を述べる。
授業は以下のスケジュールで行う。

１．ガイダンス本講義の目標や概要を説明する。
２．コンピュータアーキテクチャ(特権モード、割り込み)
３．コンピュータアーキテクチャ(仮想記憶)
４．スタックオーバフローの仕組み
５．プロセスとは、プロセス協調と分離
６．システム仮想マシン(1)
７．システム仮想マシン(2)
８．Java仮想マシン(1)
９．Java仮想マシン(2)
１０．ファイルとパーミッション
１１．アクセス制御、MAC、DAC
１２．情報フロー
１３．ICカード
１４．Trusted Platform Module
１５．課題発表会

In-person/Remote Classification

In-person (Broadcasting Campus)

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

当授業は、神戸情報科学キャンパスから同時配信により神戸商科キャンパスにも配信します。そのため、『対面・遠隔の別』欄では「対面」となっていますが、神戸商科キャンパスで受講する院生は「遠隔」授業となります。

Uses of Generative AI

Limited permission for use

Precautions for using Generative AI

生成AIの利用にあたっては『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。
生成AIの利用については担当教員の指示に従うこと。
教員が認める範囲を超えて生成AIを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。
生成AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。
また、生成AIによる出力結果をそのまま課題・レポート・論文として提出してはならない。

Textbook

講義資料を配布。

References

講義中に指定する。

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

【予習】配布された講義資料を事前読み込み（5ｈ）
【復習】講義内容の理解を深め定着させるために講義資料を読み直し（10ｈ）

Contents of Active Learning

課題やプレゼンを通じて、自ら解決策を提案するために必要な能力・態度を養成する。

Grading Criteria and Methods

課題プロジェクトを出し、その結果のプレゼンテーションにより評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results

プレゼンの内容に対してコメントを付ける。

Precautions and Requirements for Course Registration

当授業は、神戸情報科学キャンパスから神戸商科キャンパスへ配信する授業形態であり、配信側となる神戸情報キャンパスの履修者は対面授業となりますが、受信側となる神戸商科キャンパスの履修者は遠隔授業となります。なお、配信映像は両キャンパスに設置しているモニターに映し出されますので、履修者各自が端末を持参する必要はありません。

Practical Education

該当しない。

Remarks

In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.

Syllabus data