| 講演名 | 2023-03-16 2段階クラスタリングを用いたIoTトラヒックの時系列特徴解析 浅野 瑞稀(芝浦工大), 三好 匠(芝浦工大), 山崎 託(芝浦工大), |
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| 抄録(和) | 近年，IoTは世界中で普及が進んでおり，多くの場面でさまざまなIoTデバイスが使用されている．IoTデバイスはネットワークに接続しているため，セキュリティやプライバシーの観点から，スマートフォンやPC同様の管理が必要とされるが，すでに設置されたIoTデバイスの更新や実際の挙動把握も容易ではない．そこで，IoTトラヒック解析によるデバイス管理，挙動把握を実現する手法が提案されている．従来手法ではIoTデバイスの識別及び分類は可能であるが，IoTトラヒックの時間変動の特徴には着目していない．そこで本稿では，2段階クラスタリングを用いたIoTトラヒックの時系列特徴解析手法を提案する．まず，2段階クラスタリングにより複数IoTトラヒックに共通するトラヒックパターンを抽出する．そして，抽出パターンを用いてIoTトラヒックを時系列的に表現，分析する．以上より，IoTデバイスの通信状況やその時系列的な特徴の明示的な可視化，及びIoTデバイス識別のための効果的な特徴量の発見が可能であることを示す． |
| 抄録(英) | In recent years, Internet of things (IoT) has been getting more popular in the world, and many kinds of IoT devices are now being used in various situations. Since IoT devices are basically connected to the network, the management of IoT devices must be required like PCs or smart phones from the viewpoint of security and privacy. However, it is hard to update the devices or their software once installed and even to figure out how IoT devices work in real time. As a solution for this problem, the methods to analyze traffic data of IoT devices have been proposed. Although the conventional methods can identify and classify IoT devices, they do not show the characteristics of the time variability of IoT traffic. This paper proposes a method to analyze time-series characteristics of IoT traffic using two-stage clustering. The proposed method makes it possible to explicitly grasp how IoT devices communicate and to extract more effective features for identifying IoT devices. |
| キーワード(和) | IoT / トラヒック分析 / 2段階クラスタリング / デバイス識別 / 機械学習 |
| キーワード(英) | IoT / Traffic analysis / Two-stage clustering / Device identification / Machine learning |
| 資料番号 | ICM2022-46 |
| 発行日 | 2023-03-09 (ICM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM |
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| 開催期間 | 2023/3/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄県立博物館・美術館 |
| 開催地（英） | Okinawa Prefectural Museum and Art Museum |
| テーマ（和） | エレメント管理，管理機能，理論・運用方法論，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 野村 祐士(富士通) |
| 委員長氏名（英） | Yuji Nomura(Fujitsu) |
| 副委員長氏名（和） | 三好 優(NTT) / 高橋 英士(NEC) |
| 副委員長氏名（英） | Yu Miyoshi(NTT) / Eiji Takahashi(NEC) |
| 幹事氏名（和） | 加藤 能史(NTT) / 内海 哲哉(富士通) |
| 幹事氏名（英） | Yoshifumi Kato(NTT) / Tetsuya Uchiumi(Fujitsu) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山本 嶺(電通大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ryo Yamamoto(Univ. of Electro-Comm) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information and Communication Management |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 2段階クラスタリングを用いたIoTトラヒックの時系列特徴解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analyzing Time-series Characteristics of IoT Traffic Using Two-stage Clustering |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(2)（和/英） | トラヒック分析 / Traffic analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 2段階クラスタリング / Two-stage clustering |
| キーワード(4)（和/英） | デバイス識別 / Device identification |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 浅野 瑞稀 / Mizuki Asano |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学(略称：芝浦工大) Shibaura Institute of Technology(略称：Shibaura Inst. of Tech.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 三好 匠 / Takumi Miyoshi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学(略称：芝浦工大) Shibaura Institute of Technology(略称：Shibaura Inst. of Tech.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山崎 託 / Taku Yamazaki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学(略称：芝浦工大) Shibaura Institute of Technology(略称：Shibaura Inst. of Tech.) |
| 発表年月日 | 2023-03-16 |
| 資料番号 | ICM2022-46 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | ICM-442 |
| ページ範囲 | pp.13-18(ICM), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-09 (ICM) |