2019 Fiscal Year Annual Research Report
Network Behavior Estimation Method for Wireless Ad-Hoc Network by Analyzing Data Transmission Traffic
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17K00193
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| Research Institution | Soka University |
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Principal Investigator |
寺島 美昭 創価大学, 理工学部, 教授 (90450965)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
齋藤 正史 金沢工業大学, 情報フロンティア学部, 教授 (00759425)
横谷 哲也 金沢工業大学, 工学部, 教授 (00770801)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ネットワーク動作推定 / 無線ネットワーク固有攻撃 / 自律型自動運転 / アドホックネットワークルート推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
協調型自度運転システムにおいて、自動運転制御や交通渋滞情報を交換するためにアドホックネットワーク型通信を用いる車車間、路車間ネットワークに対する無線ネットワーク固有攻撃(無線攻撃)検知を目的に、ネットワーク動作推定手法を開発した．本推定手法は、車両と路側に配置する無線端末の送信電波(時系列送信ログ)の時間変化の追跡と比較から、無線攻撃により変化するマルチホップ通信経路(通信ルート)を検出する．時系列送信ログを用いる解析は、パケットキャプチャ手法が用いるネットワーク詳細仕様情報を必要としない実用性と汎用性を備えた方法であり、無線攻撃の影響を通信ルートの変化として間接的に検出する新たな手法として研究した．
本推定手法は、経路端末集合推定、経路変化推定、隣接端末推定の3種のアルゴリズムを用いて車両走行とともに変化する通信ルートを追跡する．経路端末集合推定は，通信ルートに関与する全端末を端末グループとして抽出する．経路変化推定は，一定時間ごとに端末グループの差分となる無線端末を通信ルートの変化として抽出する．隣接端末推定は，端末グループ内に属する無線端末間の隣接関係と通信ルートを構成する順序を分析する．これらのアルゴリズムによる解析を定周期で繰り返すことにより，通信ルートの特定と変化を推定する．
推定精度を確認する評価実験は、ネットワークシミュレータにて算出した時系列送信ログを用いて行った．片側2車線の直線道路に複数台の車両が走行する協調型自動運転の基本状況を評価シナリオとして設定し、約50%の推定精度の達成を確認した．推定精度は実用化には十分ではないものの、原因が隣接端末推定の精度不足にあり、他の2アルゴリズムは、それぞれ80%以上の推定精度を実現していることが分かった．この結果から、時系列送信ログ解析にて無線攻撃により影響を受けるネットワーク動作推定が可能であることを確認した．
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