2024-03-29T06:12:58Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002128662022-10-21T05:24:51Z00581:10433:10442
分光スペクトルを用いた調光機能のある白色LEDの個体識別Spectral Fingerprinting of Dimming White LEDsjpn[特集:Society 5.0を実現するコンピュータセキュリティ技術] LED,人工物メトリクス,分光スペクトル,機械学習http://id.nii.ac.jp/1001/00212760/info:doi/10.20729/00212760Journal Articlehttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=212866&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan電気通信大学情報理工学研究科電気通信大学情報理工学研究科電気通信大学情報理工学研究科電気通信大学情報理工学研究科電気通信大学情報理工学研究科藤, 聡子土屋, 彩夏李, 陽崎山, 一男菅原, 健照明やインジケータとして,LEDは広範囲に応用がされている.そこで,LEDを搭載した機器の真贋判定などの応用を目的として,LEDの個体識別が研究されてきた.特に,照明・インジケータにおいては,LEDをpulse-width modulation(PWM)により変調することで明るさを調節する(調光する)ことが一般的である.PWMを考慮したLEDの個体識別法は従来も存在したが,(i)計測時にPWMのデューティ比を掃引して繰り返し計測する必要があるとともに,(ii)識別器としての性能評価は行っていなかった.それに対し本論文では,機械学習アルゴリズムを用いてLEDの個体に対応する多群識別を行う.学習フェーズにおいて,異なるデューティ比による分光スペクトルを用いることで,デューティ比による違いを識別器が吸収してくれる.その結果,認証時にデューティ比を変化させる必要がなくなり,個体識別の利便性が向上する.性能評価実験を行った結果,機械学習アルゴリズムとしてK-Nearest Neighborを使えば,40クラスの多群識別において98.5%の成功率を達成することが分かった.従来法の結果と比較した場合,(i)個体数が10から40に増加するとともに,(ii)デューティ比が異なるデータが混ざるという不利な条件にもかかわらず,ほぼ同等の性能であった.Light-emitting diode (LED) is widely used for lighting and indicators. There is a recent line of works on fingerprinting LEDs, and they have a wide variety of applications, including supply-chain integrity and device authentication. White LEDs for lighting commonly have dimming capability using pulse-width modulation (PWM). There is a conventional preliminary work of fingerprinting dimmable white LEDs; however, (i) it does not evaluate the classification performance and (ii) the method is inefficient as we should repeat the measurements with different duty cycles. To tackle the problem, we study a method for fingerprinting dimmable white LEDs using a machine-learning classifier. In the proposed method, we train a multi-class classifier by feeding many spectra with different duty cycles. By using the classifier, we can ignore the duty cycle during the measurement, which significantly reduces the effort for measurement. With the spectral data from 40 LED samples from the same lot, the proposed method achieved the success rate of 98.5% in the 40-class classificaton experiment, which is comparable to the conventional results by Toh et al. using only 10 samples without dimming.AN00116647情報処理学会論文誌629154915592021-09-151882-77642021-09-09