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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-07 13:50 多地点ゲートウェイ間連携に基づく侵入検知における非同期連合学習の初期評価 ○河口茉央・三好 匠・山崎 託（芝浦工大）・中原正隆・奥井宣広・窪田 歩（KDDI総合研究所）  NS2024-255 |
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| 抄録 | （和） | IoT(Internet of things)デバイスの普及に伴い，それらを標的とするサイバー攻撃が増加傾向にあり，今後 も増加していくものと考えられる.そのため，IoT デバイスに対する新たな未知の攻撃に即応的に対処する必要がある が，IoT デバイスの計算資源は限られており，ファームウェアの更新もベンダに依存していることから，各デバイスに おいてセキュリティ対策を行うことには限界がある.そこで，未知の攻撃に適応的に対処するため，ゲートウェイ間 で連携して連合学習を行い，ゲートウェイを流れるトラヒックから侵入を検知する手法が提案されている.しかし， 本手法では，ゲートウェイ間で同期的に学習処理を行うため，ゲートウェイの故障や通信障害により応答が確認でき ない場合，システム全体の処理に影響を及ぼす可能性がある.本稿では，非同期型の連合学習と決定木を用いた，侵 入検知手法を提案する.また，提案手法を実機実装し，従来手法と提案手法の実装モデルを比較するとともに，提案 手法の動作を実験により検証した. |
| （英） | With the widespread adoption of internet of things (IoT) devices, attacks targeting these devices have been in- creasing. Therefore, appropriate countermeasures for such unknown and diverse attacks on IoT devices are required.However, However, many IoT devices have limited computational resources, and their firmware updates for security issues depend on their vendors, making it challenging to implement security measures on each device. To address this issue, a collaborative intrusion detection method among gateways deployed at multiple points based on federated learning has been proposed. However, this method requires synchronous learning among all gateways as clients in the training phase. Consequently, if a gateway failure or communication failure between a gateway and the server occurs, the overall system processing may experience delays. In this paper, we propose an intrusion detection method based on asynchronous federated learning using decision tree learning. Additionally, we implement the proposed method and verify its asynchronous operation and processing time. | |
| キーワード | （和） | Internet of things / 機械学習 / 連合学習 / 侵入検知 / 決定木 / / / |
| （英） | Internet of things / machine learning / federated learning / intrusion detection / decision tree / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 419, NS2024-255, pp. 351-354, 2025年3月. | |
| 資料番号 | NS2024-255 | |
| 発行日 | 2025-02-27 (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 | NS2024-255 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NS |
| 開催期間 | 2025-03-06 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa Industry Support Center |
| 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 | 2025-03-IN-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 多地点ゲートウェイ間連携に基づく侵入検知における非同期連合学習の初期評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Initial Evaluation of Asynchronous Federated Learning for Intrusion Detection Based on Multipoint Gateway Cooperation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Internet of things / Internet of things |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | 連合学習 / federated learning |
| キーワード(4)（和/英） | 侵入検知 / intrusion detection |
| キーワード(5)（和/英） | 決定木 / decision tree |
| 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） | 河口 茉央 / Mao Kawaguchi / カワグチ マオ |
| 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） | 三好 匠 / Takumi Miyoshi / ミヨシ タクミ |
| 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） | 山崎 託 / Taku Yamazaki / ヤマザキ タク |
| 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） | 中原 正隆 / Masataka Nakahara / ナカハラ マサタカ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 奥井 宣広 / Norihiro Okui / オクイ ノリヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 窪田 歩 / Ayumu Kubota / クボタ アユム |
| 第6著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-07 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2024-255 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.419 |
| ページ範囲 | pp.351-354 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2025-02-27 (NS) |
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