Creating trust for IoT devices by analyzing the network and electromagnetic information, and activity recognition

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19KT0020
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 特設分野
• Research Field: The Information Society and Trust
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: Arakawa Yutaka 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (30424203)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 安本 慶一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40273396) ; 林 優一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (60551918)
• Project Period (FY): 2019-07-17 – 2024-03-31
• Keywords: IoT (Internet of Things) / セキュリティ / トラスト / 差分プライバシー / 連合学習 / 行動認識 / 通信トラヒック分析

Outline of Final Research Achievements

We realized an "IoT activity meter" that identifies IoT devices and their operations by observing communication traffic and electromagnetic emissions. Through traffic analysis, it was shown that smart speaker functions could be estimated with 56.4% accuracy. A method for inferring internal processing from electromagnetic waves was also developed, revealing the impact of the device's environment and wiring conditions. To protect privacy while improving accuracy, a differential privacy method was proposed to maintain anonymity. For federated learning, an optimization method was developed to adapt to varying edge device performance and was accepted by IEEE IoT Journal (Impact Factor 11.1).

Free Research Field

情報ネットワーク

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、IoT機器の安全な利用を促進するため、機器から送信されるデータを監視し、機器の動作を識別する「IoT活動量計」を開発した。通信トラフィックや電磁波の解析によって，機器の種類や実行中の機能を特定できることを実証した．また、見守り等，行動認識が必要な状況でもプライバシーを保護を両立する連合学習手法を確立した．提案システムは，世界最高水準の論文誌への採択など、研究の学術的価値も高く評価されている．これらの成果は，IoT機器の普及に伴うプライバシーリスクを低減する一助となり，安心して新技術を活用できる社会の実現に貢献する．