| 研究課題/領域番号 |
17K00193
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| 研究機関 | 創価大学 |
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研究代表者 |
寺島 美昭 創価大学, 理工学部, 教授 (90450965)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | ジャミング攻撃防御 / アドホックネットワーク動作推定 / ブラックボックス解析 / 無線ネットワーク監視 |
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| 研究実績の概要 |
2017年に開発した静的トポロジィのルーティング経路を特定するネットワーク動作推定方式(推定方式)をベースに、2018年は、動的トポロジィである自動車走行により変化するルーティング経路の抽出、及び、ルーティング経路の変化時間を検出する推定方式の拡張を行った(学会発表2件)．ネットワーク・シミュレータQualNetを用いた評価(シミュレーション実験環境)により、自動車が直線道路を30Km/secで移動する基本的シナリオを用いて推定精度を検証した．この結果、通信情報量が小さい場合には、時系列送信ログに現れる特徴が小さく、推定精度劣化の原因となる問題を確認した．このため、バースト的に発生する送信量除去による推定精度向上の方法を検討した(学会発表1件)．また、シミュレーション実験環境を用いて、無線通信固有のジャミング攻撃と通常通信で発生する通信性能劣化の双方の特徴に、違いがある事を確認した．
2017年から2018年に1年、延長して実施したジャミング攻撃リスク分析では、アドホックネットワークは通信距離が大きいため、また、通信性能劣化を検出すると再ルーティングによりジャミング攻撃エリアの回避通信路が再設定されるため、ジャミング攻撃が複数の場所から計画的に行われる事を予想した．この予想に基づき、複数の無線通信トラヒックを多重化して擾乱を与える2状態モデル、及び、自動車走行を想定した擾乱移動モデルを定義した．これらのモデルの攻撃効果を実機上で確認するために、測定環境を構築した(学会発表3件)．
以上、2019年に行うジャミング攻撃検知を実現する推定方式の拡張開発、及び、安全に協調型自動運転を継続する攻撃回避方式の効果を確認するシミュレーション実験による推定方式の最終評価の準備を整えた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究は、無線通信端末の送信電波から観測するデータ送信量の時間変化(時系列送信ログ)を用いて、無線端末間の通信相関や時間変化の追跡解析により無線ネットワークを監視するブラックボックス解析を用いて、自動運転ネットワークのルーティング経路等の異常な変化を検出する推定方式開発を目的とする．ブラックボックス解析は、客観性の高い通信状態の監視が可能であり、対象ネットワーク監視のための通信負荷を与えない特徴がある．この特徴の妥当性、及び、協調型自動運転システムに対するジャミング攻撃検知の方法を予想するために、2017年、2018年に研究分担者が担当して、自動運転ネットワークに対するジャミング攻撃リスク分析を実施した．この結果、ブラックボックス解析の妥当性を確認するとともに、ジャミング攻撃として擾乱2状態と移動トラフィックモデルの定義、及び、その測定環境を構築した．
推定方式の検討は研究代表者が担当し、2017年には静的トポロジィを対象とする推定方式を開発した．これはメッシュ型の無線端末の配置や複数通信の同時実行等、基本的なアドホックネットワーク動作を対象に推定である．2018年は、自律型自動運転を想定した動的トポロジィを対象とする推定方式の拡張を検討した．これは直線道路を想定した無線端末配置、及び、車が交差する移動等の基本的な自動車走行シナリオを対象とした推定方式の拡張検討である．さらにシミュレーション実験環境を用いて、ジャミング攻撃と通常の走行において発生する通信性能劣化について、送信量時系列ログが示す双方の特徴に違いがある事を確認した．
以上により、最終年度である2019年に計画した協調型自動運転システムを安全に継続することを明らかにする本研究の目的達成に向けた方式検討と最終評価の準備を完了した事から、本研究は、おおむね順調に進展していると判断する．
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究の最終年度となる2019年は、ジャミング攻撃検知を実現する推定方式への拡張を検討する．推定の目的はジャミング攻撃により発生する通信性能劣化を特定して、攻撃の影響を検出する事である．送信量時系列ログは、ジャミング攻撃と通常移動による通信性能劣化の場合で違う特徴があるため、ルーティング経路の時間変化の追跡解析から、この特徴を捉えてジャミング攻撃を推定する機能を推定方式に加える．
また、整備したシミュレーション実験環境を用いて、ジャミング攻撃リスク分析から抽出した協調型自動運転による無線端末状況である、直線道路、交差点、及び、自動車の複数車線走行の評価項シナリオ用いて、ジャミング攻撃検出の実用性を確認する．以上のジャミング攻撃検知を実現する推定方式と評価による研究成果は、国内、海外学会発表にて公開する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2018年は、多くの自動運転状況を想定したシミュレーション実験を行うために、送信量時系列ログ計算を行うソフトウェア開発量が多く、推定方式拡張の検討に計画よりも時間を必要とした．また、ジャミング攻撃に関する技術調査と分析を、自動運転ネットワークを対象に行う計画であったが、近年、IoT(Internet of Things)により無線ネットワークが生活基盤として利用される動きが急激であり、予想よりも技術革新や標準化が活発化していることが分かり、計画よりも時間を費やした．この結果、学会発表を2019に持ち越す等により、計画使用額との間に差異が生じた．
2019年は、他のIoT分野にも拡大して無線ネットワークセキュリティ関連の調査と分析を行うとともに、多くの状況に対応した評価を行うために、シミュレーション実験を効率的に進めるための物品購入により、予算を消化する計画である．
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