スリープ状態をもつ組込みシステムを対象とした電力解析にもとづく異常動作検知とその実証的評価

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2019-08-21
• タイトル: スリープ状態をもつ組込みシステムを対象とした電力解析にもとづく異常動作検知とその実証的評価
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Hotspot検出・異常検知
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 早稲田大学大学院基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻
• 著者所属: キーサイト・テクノロジー・インターナショナル合同会社
• 著者所属: 早稲田大学大学院基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Computer Science and Communications Engineering, Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keysight Japan G.K.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Computer Science and Communications Engineering, Waseda University
• 著者名: 長谷川, 健人; 近松, 聖; 戸川, 望
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 低コストで高機能なIoTデバイスが普及する昨今，IoTデバイスを対象としたサイバー攻撃が懸念される．IoTデバイスなどの組込み機器では，ハードウェアの設計・製造段階で挿入されるハードウェアトロイや，ファームウェアアップデートによるマルウェア感染の危険性が指摘されており，組込みシステムにおける脅威を早期に検出する技術の開発は急務である．本稿では，スリープ状態をもつ組込みシステムを対象とした電力解析にもとづく異常動作検知手法を提案し，実デバイスを用いて提案手法を実証的に評価する．まず，マイクロコントローラを搭載した組込みシステムに対し消費電力を測定し，平常時におけるスリープ状態とアクティブ状態の区間を教師なし学習で識別する．次に，アクティブ状態の区間に着目してその継続時間とその間の消費エネルギーを算出し，特徴量を抽出する．抽出した特徴量にもとづき，外れ値検知アルゴリズムを適用して異常動作を検知する．複数のマイクロコントローラを用いた実験により，提案手法の有効性を確認した．
• 書誌情報: DAシンポジウム2019論文集; 巻 2019, p. 93-98, 発行日 2019-08-21
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会