浅野瑞稀さんが2023年電子情報通信学会総合大会にてEnglish Session Award（英語セッション奨励賞）を受賞

近年、通信機器だけでなく家電製品・車・建物などの多種多様なモノをインターネットと繋ぐ技術（IoT）が急速に普及しています。我々の生活の中でも多くのIoTデバイスが利用されるようになり、利便性や効率が向上しています。その一方で、外部から攻撃されるリスクも生じます。しかし、IoTデバイスはスマートフォンやPCのようなウイルス対策が十分に講じられていないのが現状です。今後の更なるIoTデバイスの普及によって攻撃リスクが高まるだけでなく、利用者が全てのデバイスを把握、管理することが難しくなり、ウイルス感染などの異常が発生したことに気が付かずに危険な状態で使用し続けてしまう可能性も考えられます。本研究では、より安全にIoTデバイスを使用するための機械学習を用いたスマートホーム環境における自動的なIoTデバイスの把握、管理を目的としています。

【研究内容】

本研究では、通信データ解析のために提案された「2段階クラスタリング」というデータ間の類似度に基づいてデータをグループ分けする手法を用いることで、IoTデバイスの通信データにおける時系列的な特徴の抽出及び可視化することを可能にしました。

 【今後の展望】

今後は、今回の解析結果に基づいて、スマートホーム環境を想定したIoTデバイスの把握、管理のための手法を検討していきたいと考えております。