［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

摘要

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。