| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2019-02-20 16:00
［招待講演］スマートホームにおけるユーザ行動の学習に基づく異常検知手法 ～ ICCE2019報告 ～
○山内雅明・大下裕一・村田正幸（阪大）・上田健介・加藤嘉明（三菱電機） |
| 抄録 |
（和） |
近年、家電のような機器までネットワークに接続されるようになり、それらの機器を対象とした不正操作のリスクが高まっている。しかし、このような機器の不正操作に用いられる通信は、既知の不正パケットとのパターンマッチング等の従来の攻撃検出手法での検知が困難である。
そこで本研究では、ホームネットワーク接続機器への不正操作を検出する新たな手法を考案した。この手法では、時刻やセンサ等で観測された温度等の環境ごとに、ユーザが機器操作を行う順を行動パターンとして学習する。そして、機器操作が行われた際には、学習されたその環境下での機器操作の順と照合し、不一致であれば不正操作と検出する。
本稿では、研究室内で収集した被験者の行動パターンをもとに、提案手法を評価し、検知精度および制約について考察した。 |
| （英） |
The operations of home IoT devices by attackers can cause serious problems.
However, such attacks are difficult to detect.
In this paper, we propose a method to detect such attacks based on user behavior.
We model user behavior as a sequence of events.
Our method learns sequences of events for each one of a predefined set of conditions and detects attacks by comparing the sequences of the events including the current operation with the learned sequences.
We evaluate our method by using data collected by monitoring the behavior of four users.
Based on the results of this evaluation, we demonstrate the accuracy of our method and discuss the limitations of our method. |
| キーワード |
（和） |
異常検知 / IoT / セキュリティ / スマートホーム / 行動パターン / 不正操作攻撃 / / |
| （英） |
Anomaly Detection / IoT / Security / Smart Home / Behavior Pattern / Operation by Attackers / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 43, no. 5, ME2019-46, pp. 249-254, 2019年2月. |
| 資料番号 |
ME2019-46 |
| 発行日 |
2019-02-12 (MMS, HI, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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