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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-10-10 10:50 実環境におけるIoTデバイス識別のための2段階クラスタリング手法の比較評価 ○浅野瑞稀・山崎 託・三好 匠（芝浦工大）  NS2024-100 |
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| 抄録 | （和） | 近年，IoTやAI技術を活用してより効率的で快適な暮らしを提供するスマートホームの実現に注目が集まっている．IoTデバイスやファームウェアのアップデート，及び大規模なシステム導入の難しさなどによるセキュリティ面における課題に対し，機械学習を用いたトラヒックデータに基づくIoTデバイス識別手法が提案されている．筆者らは，実環境における2段階クラスタリングに基づいたIoTトラヒック解析及びデバイス識別手法を提案しており，識別精度と処理負荷の観点から有効性を確認した．しかし，本手法のトラヒック解析手法である2段階クラスタリングにおいて，k-means法ならびに単一のクラスタリングアルゴリズムを適用することに対する検証は十分に行えていない．本稿では，実環境におけるIoTデバイス識別のための2段階クラスタリング手法の比較評価を行う．複数のクラスタリングアルゴリズムの組み合わせによる2段階クラスタリング手法を実装し，クラスタリング性能及び解析における負荷の観点から評価する． |
| （英） | In recent years, smart homes have garnered increasing attention for their potential to enhance efficiency and comfort through the use of Internet of things (IoT) and Artificial intelligence (AI) technologies. However, security concerns persist, due to challenges related to IoT device updates, firmware upgrades, and the complexities of deploying large-scale systems. To address these issues, various machine learning-based methods for identifying IoT devices through traffic data have been proposed. In our previous research, we introduced an IoT traffic analysis and device identification method based on two-stage clustering in real environments, demonstrating its effectiveness in terms of both identification accuracy and processing efficiency. However, the application of k-means and single clustering algorithms in the two-stage clustering method has not been thoroughly investigated. In this paper, we conduct a comparative evaluation of two-stage clustering methods for IoT device identification in real environments. We implement two-stage clustering methods using various combinations of clustering algorithms and evaluate them from the perspectives of clustering performance and processing overhead in traffic analysis. | |
| キーワード | （和） | IoT / トラヒック解析 / 機械学習 / クラスタリング / デバイス識別 / スマートホーム / / |
| （英） | IoT / traffic analysis / machine learning / clustering / device identification / smart home / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 197, NS2024-100, pp. 52-57, 2024年10月. | |
| 資料番号 | NS2024-100 | |
| 発行日 | 2024-10-02 (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 | NS2024-100 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS |
| 開催期間 | 2024-10-09 - 2024-10-11 |
| 開催地（和） | 徳島大学 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Tokushima University + Online |
| テーマ（和） | ネットワークアーキテクチャ(オーバレイ、P2P、ユビキタスNW、スケールフリーNW、アクティブNW、NGN・新世代NW、IoT、エッジコンピューティング)、次世代パケットトランスポート(高速Ethernet、IP over WDM、マルチサービスパケット技術、MPLS)、グリッド、一般 |
| テーマ（英） | Network architecture (5G, Local 5G, Beyond5G, Mobile networks, Ad-hoc and sensor networks, Overlay and P2P networks, Programmable networks, SDN/NFV, IoT, Network slicing), Next generation packet transport (High speed Ethernet, IP over WDM, Multi-service package technology, MPLS), Grid, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2024-10-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 実環境におけるIoTデバイス識別のための2段階クラスタリング手法の比較評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison and Evaluation of Two-stage Clustering Methods for IoT Device Identification in Real Environments |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IoT / IoT |
| 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） | クラスタリング / clustering |
| キーワード(5)（和/英） | デバイス識別 / device identification |
| 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） | 浅野 瑞稀 / Mizuki Asano / アサノ ミズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： Shibaura Inst. Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 託 / Taku Yamazaki / ヤマザキ タク |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： Shibaura Inst. Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三好 匠 / Takumi Miyoshi / ミヨシ タクミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： Shibaura Inst. Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-10-10 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2024-100 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.197 |
| ページ範囲 | pp.52-57 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-10-02 (NS) |
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