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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-02 14:25 機械学習を用いたアドホックネットワークにおけるグレイホール攻撃検知手法 ○片岡龍之介・吉田政望・野口 拓（立命館大）  CQ2025-37 |
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| 抄録 | （和） | 近年，基地局などのアクセスポイントを用いず，端末間で通信するアドホックネットワークが注目されている． アドホックネットワークでは，ネットワークに参加している端末が中継を担うことで，目的となる端末までデータを転送する． しかしアドホックネットワークは，ネットワークの管理者が存在せず，悪意のある端末が容易にネットワーク内に参加可能であるという課題がある． セキュリティ問題の一つに，グレイホール(GH)攻撃が存在する． GH 攻撃は，パケットを確率的に破棄する攻撃であるため，環境要因によるパケットドロップと区別することが困難である． 本稿では，GH攻撃と環境要因によるパケットドロップを区別するため，機械学習を用いたGH攻撃検知手法を提案する． 提案手法の有効性を示すためシミュレーション実験を行い，攻撃検知率と誤検知率の評価を行った． |
| （英） | In recent years, ad hoc networks, which enable communication between devices without access points such as base stations, have attracted attention. In ad hoc networks, participating devices in the network act as relays to forward data to the destination. However, ad hoc networks have a problem in that malicious devices can easily join the network because there is no network administrator. One of the security issues is the gray hole (GH) attack. Because GH attacks probabilistically discard packets, it is difficult to distinguish them from packet drops caused by environmental factors. In this study, we propose a GH attack detection method using machine learning to distinguish between GH attacks and packet drops caused by environmental factors. To evaluate the effectiveness of the proposed method, we conducted simulation experiments and analyzed both the detection rate and the false positive rate. |
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| キーワード | （和） | アドホックネットワーク / グレイホール攻撃 / OCSVM / 機械学習 / 自律分散型ネットワーク / / / |
| （英） | Ad Hoc Networks / Gray Hole Attack / OCSVM / Machine Learning / Autonomous Distributed Networks / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 94, CQ2025-37, pp. 112-117, 2025年7月. | |
| 資料番号 | CQ2025-37 | |
| 発行日 | 2025-06-25 (CQ) | |
| 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 | CQ2025-37 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
| 開催期間 | 2025-07-02 - 2025-07-04 |
| 開催地（和） | イーフ情報プラザ (久米島) |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク性能、仮想空間/メタバース、グラフ解析、ゲーム理論、機械学習、インタラクション、ソーシャルメディア、一般 |
| テーマ（英） | network performance, virtual environment/metaverse, graph analysis, game theory, machine learning, interaction, social media, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2025-07-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いたアドホックネットワークにおけるグレイホール攻撃検知手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Gray Hole Attack Detection Method Using Machine Learning in Ad-Hoc Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | アドホックネットワーク / Ad Hoc Networks |
| キーワード(2)（和/英） | グレイホール攻撃 / Gray Hole Attack |
| キーワード(3)（和/英） | OCSVM / OCSVM |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | 自律分散型ネットワーク / Autonomous Distributed Networks |
| 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） | 片岡 龍之介 / Ryunosuke Kataoka / カタオカ リュウノスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 政望 / Masami Yoshida / ヨシダ マサミ |
| 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.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野口 拓 / Taku Noguci / ノグチ タク |
| 第3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 | 2025-07-02 14:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2025-37 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.94 |
| ページ範囲 | pp.112-117 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-06-25 (CQ) |
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