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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-11 09:10 複数エリアのクラウドセンシングにおける最適ポイゾニング攻撃 ○藤本 凜（福岡大）・上山憲昭（立命館大）  NS2021-138 |
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| 抄録 | （和） | 近年，低コストで多くの情報を収集できる，モバイル機器を用いたクラウドセンシングが注目されている．しかし不特定多数のユーザからデータを収集する性質上，悪意のあるユーザが誤差の大きなデータを意図的に送信することで，計測値の推定誤差を増大させるデータポイゾニング攻撃の問題が指摘されている．既存の研究では，単一エリアを対象としたデータポイゾニング攻撃法や防御法が研究されているが，複数エリアを対象としたクラウドセンシングに対するデータポイゾニング攻撃は未検討である．そこで本研究では，複数エリアに存在するユーザから収集したデータに対して，エリアごとに測定値を推測するクラウドセンシングにおけるデータポイゾニング攻撃を想定する．そして全エリアの総誤差と，エリアごとの誤差の最小値の二つの観点から，攻撃者が攻撃効果を最大化するよう各エリアに配置する攻撃者数を設計する方式を提案する．そして計算機シミュレーションにより，提案方式を用いることで，多くのエリアで誤差を生じさせ，総誤差が増加することを示す． |
| （英） | Recently, crowdsensing using mobile devices has gathered wide attention as a way to estimate various environmental data with small cost. However, due to the nature of collecting data from unspecified users, the problem of data poisoning attack in which the estimation error of data is enlarged by intentionally sending data with large errors from malicious users. Existing researches have studied data poisoning attacks and prevention methods considering a single area, and data poisoning attacks for multiple areas have not been studied. In this paper, we propose methods of optimally designing the number of attackers allocated at each area to maximize the effectiveness of the attack in crowdsensing in which the measurement value is estimated at each area independently. Using computer simulations, we show that the proposed method generates error at many areas and increases the total error among all the areas. | |
| キーワード | （和） | クラウドセンシング / データポイゾニング攻撃 / 複数エリア / / / / / |
| （英） | crowdsensing, data / data poisoning attack / multiple areas / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 433, NS2021-138, pp. 91-96, 2022年3月. | |
| 資料番号 | NS2021-138 | |
| 発行日 | 2022-03-03 (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 | NS2021-138 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS IN |
| 開催期間 | 2022-03-10 - 2022-03-11 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| 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 | NS |
| 会議コード | 2022-03-NS-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複数エリアのクラウドセンシングにおける最適ポイゾニング攻撃 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimal Poisoning Attacks on Crowdsensing at Multiple Locations |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | クラウドセンシング / crowdsensing, data |
| キーワード(2)（和/英） | データポイゾニング攻撃 / data poisoning attack |
| キーワード(3)（和/英） | 複数エリア / multiple areas |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 藤本 凜 / Rin Fujimoto / フジモト リン |
| 第1著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) Fukuoka University (略称： Fukuoka Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上山 憲昭 / Noriaki Kamiyama / カミヤマ ノリアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-11 09:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2021-138 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.433 |
| ページ範囲 | pp.91-96 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-03 (NS) |
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