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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-12-14 16:45 スマートホームIoTにおけるユーザ行動の学習に基づく異常検知手法 ○山内雅明・大下裕一・村田正幸（阪大）・上田健介・加藤嘉明（三菱電機）  IN2017-58 |
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| 抄録 | （和） | 近年、家電のような機器までネットワークに接続されるようになり、それらの機器を対象としたサイバー攻撃も発生するようになった。特に機器の不正操作については、生命の危機に直結する可能性があり、重大な問題となっている。しかし、このような機器の不正操作に用いられる通信は、通常のユーザが当該機器を操作する通信と同様であり、既知の不正パケットとのパターンマッチング等の従来の攻撃検出手法の適用が困難である。 そこで本研究では、ホームネットワーク接続機器への不正操作を検出する新たな手法を考案した。この手法では、時刻やセンサ等で観測された温度等の環境ごとに、ユーザが機器操作を行う順を学習する。そして、機器操作が行われた際には、学習されたその環境下での機器操作の順と照合し、不一致であれば不正操作と検出する。 手法の評価のため、研究室内にIoT機器を設置してホームネットワーク環境を構築し、4人の被験者に当該機器を使用してもらい、パケットを取得した。 そのパケットデータに機器への不正操作パケットを混入し、不正操作の検出率を評価した。その結果、誤検知を6.25%に抑え、99.6%の不正操作が検出可能であった。 |
| （英） | Many devices such as air conditioners and refrigerator have become connected to the Internet, and become a target of the cyber-attacks. Especially, the operations by the attackers are serious problems, which may kill the users. However, such attacks are difficult to detect, because the operations by the attackers uses the same protocol as the operations by the users. In this paper, we propose a method to detect such attacks. Our method learns the behavior of the users at each condition defined by the time-of-day and information monitored by sensors such as temperature. Then, our method detects attacks by comparing the current behavior with the learned behavior for the condition corresponding to the current condition. We evaluate our method by using the data including the behavior of 4 users of the IoT devices. The results demonstrate 99.6% of attacks can be detected with 6.25% of false detections. |
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| キーワード | （和） | スマートホーム / IoT / セキュリティ / 異常検知 / 不正操作検知 / 行動パターン / / |
| （英） | Smart Home / IoT / Security / Anomaly Detection / Spoofing Operation Detection / Behavior Pattern / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 353, IN2017-58, pp. 73-78, 2017年12月. | |
| 資料番号 | IN2017-58 | |
| 発行日 | 2017-12-07 (IN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2017-58 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA IN |
| 開催期間 | 2017-12-14 - 2017-12-15 |
| 開催地（和） | 広島市立大学 |
| 開催地（英） | Hiroshima City Univ. |
| テーマ（和） | 性能評価とシミュレーション、信頼性技術、スループットやトラヒックの計測、品質(QoS)制御、輻輳制御、トラヒック・フロー制御、オーバーレイネットワーク・P2P、IPv6 、マルチキャスト、ルーティング、DDoS及び一般 |
| テーマ（英） | Performance Analysis and Simulation, Robustness, Traffic and Throughput Measurement, Quality of Service (QoS) Control, Congestion Control, Overlay Network/P2P, IPv6, Multicast, Routing, DDoS, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2017-12-IA-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スマートホームIoTにおけるユーザ行動の学習に基づく異常検知手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Anomaly Detection for Smart Home IoT based on Users' Behavior |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スマートホーム / Smart Home |
| キーワード(2)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(3)（和/英） | セキュリティ / Security |
| キーワード(4)（和/英） | 異常検知 / Anomaly Detection |
| キーワード(5)（和/英） | 不正操作検知 / Spoofing Operation Detection |
| キーワード(6)（和/英） | 行動パターン / Behavior Pattern |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山内 雅明 / Masaaki Yamauchi / ヤマウチ マサアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大下 裕一 / Yuichi Ohsita / オオシタ ユウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村田 正幸 / Masayuki Murata / ムラタ マサユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上田 健介 / Kensuke Ueda / ウエダ ケンスケ |
| 第4著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 嘉明 / Yoshiaki Kato / カトウ ヨシアキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-12-14 16:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2017-58 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.353 |
| ページ範囲 | pp.73-78 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-12-07 (IN) |
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