| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-01-24 10:25 ［奨励講演］リアルタイムIoTデバイス識別のためのトラヒックパターンマッピング手法の評価 ○浅野瑞稀・山崎 託・三好 匠（芝浦工大）  NS2024-182 |
|
| 抄録 | （和） | 安全で安心かつ快適なスマートホーム環境の実現に向けて，接続されているIoTデバイスの自動識別が重要になると考えられる．筆者らは，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，識別精度と処理負荷の観点から有効性を確認した．一方で，クラスタリング解析には膨大なデータ量や計算コストを要するため，リアルタイム処理としては現実的ではない．本稿では，上記手法をリアルタイムIoTデバイス識別に適応させることを目的として，2段階クラスタリングに代わるトラヒックパターン割当手法の検討及び評価を行う．2段階クラスタリングを用いたトラヒック解析結果をトラヒックパターンマッピングモデルとして用いることで，従来手法の有効性を維持しながらパターン割当に必要な計算コストを削減し，リアルタイムなIoTデバイス識別を実現する． |
| （英） | With the increasing adoption of smart homes leveraging Internet of things (IoT) and artificial intelligence (AI) technologies, the automatic identification of IoT devices is becoming increasingly crucial for ensuring safe, secure, and comfortable smart home environments. To address this challenge, we previously proposed an IoT traffic analysis and device identification method based on two-stage clustering, which demonstrated high effectiveness in terms of identification accuracy and processing efficiency. However, the two-stage clustering analysis requires substantial data and computational resources, making it impractical for real-time processing. Aiming to adapt our previous method for real-time IoT device identification, this paper examines and evaluates an alternative traffic pattern assignment approach to replace the two-stage clustering. This method utilizes the analytical results from the two-stage clustering as a mapping model for assigning IoT traffic patterns. By significantly reducing the computational cost associated with pattern assignment while preserving the effectiveness of the original method, this approach enables the real-time adaptation of our previous work. | |
| キーワード | （和） | IoT / トラヒック解析 / 機械学習 / デバイス識別 / スマートホーム / / / |
| （英） | IoT / traffic analysis / machine learning / device identification / smart home / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 344, NS2024-182, pp. 71-76, 2025年1月. | |
| 資料番号 | NS2024-182 | |
| 発行日 | 2025-01-16 (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 | NS2024-182 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS NWS |
| 開催期間 | 2025-01-23 - 2025-01-24 |
| 開催地（和） | 東淀川区民会館 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Higashi-Yodogawa Community Center + Online |
| テーマ（和） | NWソフトウエア(ソフトウエアアーキテクチャ，ミドルウエア)，NWアプリケーション，SOA/SDP，NGN/IMS/API，分散制御・ダイナミックルーチング，グリッド，NFV，IoT，NW及びシステム信頼性，NW及びシステム評価，一般 |
| テーマ（英） | Network software (Software architecture, Middleware), Network application, SOA/SDP, NGN/IMS/API, Distributed control/Dynamic routing, Grid, NFV, IoT, Network/System reliability, Network/System evaluation, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2025-01-NS-NWS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | リアルタイムIoTデバイス識別のためのトラヒックパターンマッピング手法の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Traffic Pattern Mapping Methods for Real-time IoT Device Identification |
| 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） | デバイス識別 / device identification |
| キーワード(5)（和/英） | スマートホーム / smart home |
| 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） | 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.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-01-24 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2024-182 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.344 |
| ページ範囲 | pp.71-76 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-01-16 (NS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]