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講演抄録/キーワード
講演名 2021-12-17 11:00
トラヒックの二段階解析によるIoTデバイス推定
高崎智香子郡川智洋服部恭太大和田英成清水雅史高谷直樹NTTNS2021-105
抄録 (和) 様々な業界でInternet of Things (IoT) の活用が進んでおり、多種多様なセンサやデバイスがネットワークに 接続されている。ネットワークのリソースやトポロジを最適化するには、各デバイスのQuality of Services(QoS)制 御やネットワーク接続管理が必要だが,簡単かつ低コストな大量デバイス管理の手法が確立されていない.大量デバ イス管理の一手法としては,通信プロトコルやシステムログの解析によるデバイス推定が挙げられるが,その形式が デバイスやメーカごとに異なるため、効果的にデバイスを推定する技術が必要である。本稿では、デバイスが送信す るトラヒックを二段階で解析し、デバイスのメーカや機能カテゴリ(例:カメラ、スピーカなど)を推定する手法を 提案する。具体的には,機械学習を用いたパケットヘッダ・ペイロード解析によるメーカとIoT デバイスの推定,深 層学習を用いたトラヒック波形解析によるIoT デバイスの機能カテゴリ推定を行う.提案手法を用いてIoT デバイス の推定性能を評価し,デバイスのメーカや機能カテゴリを推定可能であることを示す. 
(英) Internet of Things (IoT) are used for various purposes, and many heterogenious sensors and devices is connected to networks. We need to control quality of service (QoS) and manage connected devices to optimize network rsources and topologies, but no method to manage a lot of devices simply at low cost has been established . One of the methods for managing a lot of devices is device estimation by analyzing communication protocols and system logs. However, communication protocols or formats of system logs of devices are different, and it is difficult to uniformly manage devices. Therefore, we need a method to identify devices efficiently. In this paper, we propose a method to identify manufacturers and function categories (e.g. cameras and speakers) of devices by analyzing network traffic in multi-stages. We identify manufacturers of devices and IoT by analyzing packet headers and payloads with machine learning. Then, we identify function categories of devices, which are identified as IoT in the previous stage, by analyzing traffic waveforms with deep learning. We evaluate the device identification performance with our method and show that our method can identify manufacturers and function categories of devices.
キーワード (和) デバイス推定 / トラヒック解析 / 機械学習 / 深層学習 / / / /  
(英) Device identification / Traffic analysis / Machine learning / Deep learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 301, NS2021-105, pp. 47-51, 2021年12月.
資料番号 NS2021-105 
発行日 2021-12-09 (NS) 
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 NS2021-105

研究会情報
研究会 RCS NS  
開催期間 2021-12-16 - 2021-12-17 
開催地(和) 奈良県文化会館+オンライン開催 
開催地(英) Nara-ken Bunka Kaikan and Online 
テーマ(和) マルチホップ/リレー/協調,耐災害無線ネットワーク,センサ・メッシュネットワーク,アドホックネットワーク,D2D・M2M,無線ネットワークコーディング,ハンドオーバ/AP切替/接続セル制御/基地局間負荷分散/モバイルNW動的再構成,QoS・QoE保証,無線VoIP,IoT,エッジコンピューティング,一般 
テーマ(英) Multi-hop/Relay/Cooperation, Disaster-resistant wireless network, Sensor/Mesh network, Ad-hoc network, D2D/M2M, Wireless network coding, Handover/AP switching/Connected cell control/Load balancing among base stations/Mobile network dynamic reconfiguration, QoS/QoE assurance, Wireless VoIP, IoT, Edge computing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NS 
会議コード 2021-12-RCS-NS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) トラヒックの二段階解析によるIoTデバイス推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) IoT Device Identification based on Two-Stage Traffic Analysis 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) デバイス推定 / Device identification  
キーワード(2)(和/英) トラヒック解析 / Traffic analysis  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(4)(和/英) 深層学習 / Deep learning  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
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) 高崎 智香子 / Chikako Takasaki / タカサキ チカコ
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 郡川 智洋 / Tomohiro Korikawa / コオリカワ トモヒロ
第2著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称: NTT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 服部 恭太 / Kyota Hattori / ハットリ キョウタ
第3著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称: NTT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 大和田 英成 / Hidenari Oowada / オオワダ ヒデナリ
第4著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称: NTT)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 清水 雅史 / Masafumi Shimizu / シミズ マサフミ
第5著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称: NTT)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 高谷 直樹 / Naoki Takaya / タカヤ ナオキ
第6著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称: NTT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-12-17 11:00:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NS 
資料番号 NS2021-105 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.301 
ページ範囲 pp.47-51 
ページ数
発行日 2021-12-09 (NS) 


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