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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-24 09:35 クロックスキューとCPU情報を用いた決定木ベース機械学習によるIoT機器識別アルゴリズム ○杉本大樹・干川尚人（筑波大）  ICM2026-10 SC2026-16 |
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| 抄録 | （和） | 近年，IoT 機器の増加に伴い，識別子の偽装やなりすましに頑健な機器識別技術の重要性が高まっている．本研究では，クロックスキューに起因して観測される時刻オフセット情報に加え，CPU コア温度，CPU 使用率，クロック周波数をアクティブに取得し，統計特徴量と対象機器残差特徴量を統合した One-vs-Rest 型の IoT 機器識別方式を提案する．識別器として Random Forest および Extra Trees を用い，15 台のシングルボードコンピュータから収集した約 14,000 セッションで評価した結果，closed-set 条件では平均EER 0.0111 / 0.0116，平均TAR 0.9890 / 0.9885 を達成した．一方で，open-set 条件では類似未知機器に対する誤受理は依然として残っており，その低減とアクティブ取得時の安全性確保が実用化に向けた主要な課題となる． |
| （英） | In recent years, with the proliferation of IoT devices, the importance of device identification technologies that are robust against identifier spoofing and impersonation is increasing. In this study, we propose a One-vs-Rest-based IoT device identification method that integrates statistical features with target-device residual features. This method actively acquires CPU core temperature, CPU utilization, and clock frequency, in addition to the time offset information observed due to clock skew. We used Random Forest and Extra Trees as classifiers and evaluated the method using approximately 14,000 sessions collected from 15 single-board computers. Under closed-set conditions, we achieved an average EER of 0.0111 / 0.0116 and an average TAR of 0.9890 / 0.9885. On the other hand, we confirmed that false acceptances for similar unknown devices persist under open-set conditions; therefore, improving the performance of unknown device rejection and designing a secure active acquisition mechanism are future challenges. | |
| キーワード | （和） | IoT機器識別 / デバイスフィンガープリント / クロックスキュー / 機械学習 / / / / |
| （英） | IoT device identification / device fingerprinting / clock skew / Machine Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 129, SC2026-16, pp. 40-47, 2026年7月. | |
| 資料番号 | SC2026-16 | |
| 発行日 | 2026-07-16 (ICM, SC) | |
| 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 | ICM2026-10 SC2026-16 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC ICM |
| 開催期間 | 2026-07-23 - 2026-07-24 |
| 開催地（和） | リンクモア平安閣市民ホール 1F会議室（1） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | サービスコンピューティング，サービス管理，運用管理技術，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SC |
| 会議コード | 2026-07-SC-ICM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | クロックスキューとCPU情報を用いた決定木ベース機械学習によるIoT機器識別アルゴリズム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | IoT Device Identification Algorithm Based on Clock Skew and CPU Information Using Decision Tree-Based Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IoT機器識別 / IoT device identification |
| キーワード(2)（和/英） | デバイスフィンガープリント / device fingerprinting |
| キーワード(3)（和/英） | クロックスキュー / clock skew |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| 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） | 杉本 大樹 / Taiki Sugimoto / スギモト タイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 大学院理工情報生命学術院 システム情報工学研究 (略称： 筑波大) Degree Programs in Systems and Information, Graduate School of Science and TechnologyEngineering, University of Tsukuba (略称： Tsukuba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 干川 尚人 / Naoto Hoshikawa / ホシカワ ナオト |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 大学院理工情報生命学術院 システム情報工学研究 (略称： 筑波大) Degree Programs in Systems and Information, Graduate School of Science and TechnologyEngineering, University of Tsukuba (略称： Tsukuba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-24 09:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SC |
| 資料番号 | ICM2026-10, SC2026-16 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.128(ICM), no.129(SC) |
| ページ範囲 | pp.40-47 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2026-07-16 (ICM, SC) |
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