株式会社リチェルカセキュリティは4月14日、防衛装備庁が実施する「安全保障技術研究推進制度」における5年間の研究課題を完了し、最終評価として最高水準の「AA（想定以上の成果）」を獲得したと発表した。

同制度は、安全保障に資する先進技術の創出を目的とした競争的研究プログラムであり、同社は大規模・長期研究枠であるタイプSとして、「強化学習を用いた環境適応型ファジングシステムの提案」（2020年度～2024年度）に取り組んできた。

本研究では、ファジングの探索効率向上や適用範囲拡大を目的に、強化学習を組み合わせた新たな手法と基盤技術の開発を推進。主な成果として、複数アルゴリズムを統合可能なファジングフレームワーク「fuzzuf」の開発や、強化学習による最適化手法の検討が挙げられる。

さらに、実際のソフトウェアへの適用においては、合計26件のゼロデイ脆弱性を発見するなど、実環境での有効性を実証。加えて、クラッシュ原因の解析や脅威度評価のための基盤（RCABench）の構築、IoT機器向けに通信レスポンスと静的解析を組み合わせたカバレッジ推定手法「Shepherd」の提案など、幅広い技術的成果を創出した。

これらの成果は今後、ソフトウェアやシステムの脆弱性検査技術の高度化に加え、IoT・組み込み機器のセキュリティ検証や重要インフラ分野への応用など、多様な領域での活用が期待される。

引用元記事：https://www.excite.co.jp/news/article/Scannetsecurity_55111/