Physical Layer-based Cryptographic Key Management and Data Reliability Assurance for Smart IoT Environments

• Project/Area Number: 23K11103
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60070:Information security-related
• Research Institution: The University of Aizu
• Principal Investigator: SU Chunhua 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (40716966)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 櫻井 幸一 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (60264066)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: IoT機器 / 物理層 / 暗号鍵生成と管理 / 連合学習

Outline of Research at the Start

本研究はスマート化IoT環境において物理層の情報の利用を特化し，無線チャネルの予測不可能でランダム性を活用して，計算量が少なく，鍵関連の情報を事前保存が不要という利点を最大限に利用してIoT機器のセキュリティの基盤技術である鍵生成・共有とそのデータの信頼性を確保のフレームワークを構築することである．また，既存研究で検討されていない中継攻撃，注入攻撃，中間者攻撃を取り入れて安全性を強化する．さらにIoT機器の展開におけるセキュリティを向上するため，攻撃や異常の検出のため連合学習のような機械学習フレームワークの構築を試み，サイバーフィジカルセキュリティ向けの機械学習の従来手法より効率向上を行う．