ホームネットワークにおける人間行動の機械学習に基づく異常検出

摘要

近年の家庭を舞台にした強盗·殺人の増加に加え検挙率の低下によってホームセキュリティに対する需要も年々増えてきている。同時に科学技術の発達によって家庭電化製品の高機能化や家庭電化製品同士のネットワーク化が進んでおり、ホームセキュリティについての総合的なシステムの構築が求められている。本稿では、ITU-Tによって勧告化されたホームネットワークアーキテクチャに基づくAV家電系および白物家電·設備系家電のネットワークを対象にホームゲートウェイを用いて各家庭電化製品の動作を監視し異常検出する手法を提案する。提案手法では機械学習法を用いてユーザーの家電使用特性を学習し、異常を検出する。フィールドデータに提案法を適用し機械学習アルゴリズムを比較した結果、決定木が有効であることが分かった。