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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-06 09:50 互いのプライバシ情報を共有せずユーザの行動情報を相互利用するためのフレームワーク ○山内雅明・大下裕一・村田正幸（阪大）  IN2019-114 |
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| 抄録 | （和） | ネットワーク経由で操作可能なホームIoT機器の普及に伴い、IoT機器を対象としたサイバー攻撃も増加している。特に、攻撃者が家庭内のIoT機器を不正に操作するといった攻撃は、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。このような不正操作攻撃に対して、ユーザの普段の行動を学習することで、検出する手法が考案されている。しかし、このような手法は、十分な学習データを長期間にわたって収集する必要があり、学習が十分に行われるまでの期間は、多量の誤検出を生じる可能性がある。そのような学習データの不足に対して、似たような行動をとりうる他家庭で収集されたデータを使う方法が効果的であると考えられる。しかし、複数の家庭から全ての行動データを収集して、その中から当該家庭と類似した行動をとるかどうかを判断するような方法には、個人情報が漏洩するといったリスクが存在する。そこで本研究では、各家庭での行動データを外部に送信せずに、似た行動をとる家庭の行動データのみを利用するためのフレームワークを提案する。本フレームワークでは、各家庭に行動を学習し、不正操作を検出するエージェントを設置する。各エージェントは、自家庭のユーザと似た行動に関する情報を保持し、同様の情報を保持するエージェント同士の情報を利用することで、似た行動をとるユーザのデータを利用する。 |
| （英） | A cyberattack to operate home IoT devices by attackers is a serious problem, which may damage the users. We have proposed a method to detect anomalous operations of home IoT devices by learning the users daily-life behaviors. However, the method needs to collect sufficient amount of users' behavior dataset. Before sufficient amount of dataset is collected, the method misdetects many legitimate operations. One approach to avoiding such misdetections is to use dataset collected in the other users' homes that have similar lifestyle. But, users do not want to share their private information. In this paper, we propose a framework to utilize the similar users' behavior data without sharing their private data. In this framework, each home has an agent to learn their behaviors and detect anomalous operations. When detecting anomalous operations, each agent cooperate with each other without sharing their private information. | |
| キーワード | （和） | 異常検知 / IoT / セキュリティ / フレームワーク / 行動学習 / スマートホーム / / |
| （英） | Anomaly Detection / IoT / Security / Framework / Learning Behavior / Smart Home / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 461, IN2019-114, pp. 213-218, 2020年3月. | |
| 資料番号 | IN2019-114 | |
| 発行日 | 2020-02-27 (IN) | |
| ISSN | 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 | IN2019-114 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS IN |
| 開催期間 | 2020-03-05 - 2020-03-06 |
| 開催地（和） | Royal Hotel 沖縄残波岬 |
| 開催地（英） | Royal Hotel Okinawa Zanpa-Misaki |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2020-03-NS-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 互いのプライバシ情報を共有せずユーザの行動情報を相互利用するためのフレームワーク |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Framework to Utilize Others' Behavior without Sharing Privacy Information |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常検知 / Anomaly Detection |
| 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） | フレームワーク / Framework |
| キーワード(5)（和/英） | 行動学習 / Learning Behavior |
| キーワード(6)（和/英） | スマートホーム / Smart Home |
| 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.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-06 09:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2019-114 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.461 |
| ページ範囲 | pp.213-218 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-27 (IN) |
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