| 研究課題/領域番号 |
19KT0020
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 特設分野 |
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| 研究分野 |
情報社会におけるトラスト
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
荒川 豊 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (30424203)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2019-07-17 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円)
2021年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2020年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
2019年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | 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 / IoT / プライバシー / 電磁波解析 / 通信トラフィック分析 / 電磁情報 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，急速に広がるIoT機器を安心して利用するために，情報機器に対するトラストを構築する手段を提供することである．そのために通信情報や電磁情報から機器やプロトコルを識別し，正常動作時と異常動作時を判定するIoT活動量計を実現する．最終的には，多種多様なIoT機器を網羅するために，クラウド側のデータベースを含めてプラットフォーム化し，複数の家庭に設置したIoT活動量計から，データを収集，共有する仕組みを実現する．この一環で，機器ベンダーが正常系の通信を登録できる仕組みもプラットフォームの中に組み込むことで，ユーザによる情報登録をさらに低減し，実用性を高める．
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| 研究成果の概要 |
本研究では、IoT機器から送出される通信情報や電磁情報を観測し、機器とその動作を識別する「IoT活動量計」を実現した。通信トラフィックの分析により、スマートスピーカーの機能を56.4%で推定可能であることを示した。電磁波から内部処理を推定する手法も開発し、機器の環境や配線状態が影響することを明らかにした。プライバシー保護のため、差分プライバシーを用いて匿名性を保ちつつ精度を改善する手法を提案した。連合学習においては、エッジデバイスの性能差に応じた最適化手法を開発し、IEEE IoT Journal(Impact Factor 11.1)に採択された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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．
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