| 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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| 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 |
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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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| 自由記述の分野 |
情報ネットワーク
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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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