IoTセキュリティ強化のための無線機固有の物理情報を利用した端末識別
Project/Area Number |
22H01487
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
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Research Institution | Toyohashi University of Technology |
Principal Investigator |
上原 秀幸 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00293754)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮路 祐一 愛知工業大学, 工学部, 准教授 (50712923)
小松 和暉 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (90912402)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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Keywords | IoT / セキュリティ / 高周波回路 / 非線形歪み / 端末識別 / ZigBee / 非線形ひずみ |
Outline of Research at the Start |
本研究では、超スマート社会のセキュリティ強化を図るため、IoT (Internet of Things)機器に搭載されているハードウェアの物理的特性に起因して生じる信号のひずみを利用して、個々のIoT機器を高精度に識別する手法を開発する。開発する手法は、従来のソフトウェア的対策ではなく、高周波回路と通信方式の本質的な情報から数理モデルに基づき特徴量を抽出するものであり、原理的に改変が困難で安全性が高い、低コストで高速動作が可能、通信環境の変化に頑強という特徴をもつことが期待される。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、超スマート社会のセキュリティ強化を図るため、IoT (Internet of Things) 機器に搭載されているハードウェアの物理的特性に起因して生じる信号のひずみを利用して、個々の IoT 機器を高精度に識別する手法を開発するものである。開発する手法は、従来のソフトウェア的対策ではなく、高周波回路と通信方式の本質的な情報から数理モデルに基づき特徴量を抽出するものであり、原理的に改変が困難で安全性が高い、低コストで高速動作が可能、通信環境の変化に頑強という特徴をもつ。 初年度は、ZigBee端末に対する識別手法の開発を進めた。我々がこれまでに開発を進めてきた周波数オフセットとIQインバランスを表す特徴量を抽出し、異なるベンダーの2種類のZigBeeモジュールを搭載した端末に対して識別を行い、その有効性を確認した。この成果は電子情報通信学会の総合大会で発表した。さらに、異なるベンダーの2種類の端末が混在した状況で、最大41台の識別に成功した。このとき、ベンダーの識別には100%成功した。この成果は電子情報通信学会の無線通信システム研究会で発表予定である。ただし、これらの成果は実験シナリオが限定的であるため、今後、実験シナリオを複数実施して有効性の検証を進めるとともに、開発した手法の改善を図り、目標とする55台以上での識別実験を行う予定である。また、Wi-Fi端末識別のための調査やシミュレータ開発の準備も同時に進めることができたため,次年度からこれらの開発にも着手する予定である。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初計画していた異なるベンダーの端末が混在する状況での識別に成功したため。ただし、その実験シナリオが限定的で更なる検証が必要である。加えて、Wi-Fi端末識別やシミュレータ開発の準備まで進めることができたため。
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Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の推進方策の1つ目は,昨年度に引き続き、ZigBee端末に対する識別手法の開発を進めることである。昨年度の成果として,異なるベンダーの端末が混在する環境に対しても我々が開発した手法が有効であることが示唆された。これを複数の実験シナリオで実施し,目標とする55台以上の端末で有効性を検証する。次の方策は、Wi-Fi端末の識別手法の開発に本格的に着手することである。帯域内全二重通信向けに我々が開発している自己干渉キャンセラの知見を応用する。同時に、シミュレ ータの開発にも着手する。得られた成果は取りまとめて学会発表を行う予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(3 results)