Wi-Fi Preferred Network Listの偽装によるプライバシー保護の提案と評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2026-02-24
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: Wi-Fi Preferred Network Listの偽装によるプライバシー保護の提案と評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Proposal and Evaluation of a Privacy Protection Method via Wi-Fi Preferred Network List Obfuscation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: IOT
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 立命館大学大学院情報理工学研究科
• 著者所属: 立命館大学OIC総合研究機構
• 著者所属: 立命館大学情報理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Open Innovation & Collaboration Research Organization, Ritsumeikan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
• 著者名: 木田,伍; Rao,Jingjing; 上原,哲太郎
• 著者名(英): Atsumu Kida; Jingjing Rao; Tetsutaro Uehara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: Wi-Fi機能を有するスマートフォンやノートパソコンなどの持ち運び可能な情報通信端末（以下，端末）は広く普及している．端末は，一度接続したWi-Fiネットワークの情報を端末内に保存し，次回以降の接続では自動的に再接続を試みる．端末内に保存されている，接続したことのあるWi-Fiネットワークのリストは，Preferred Network List（以下，PNL）と呼ばれ，端末所持者の属性や行動履歴を推測し得るプライバシーに関わる情報が含まれる場合がある．本来PNLは端末所持者のみが確認可能な情報であるが，FrameやAPを偽造および偽装することにより，第三者が外部から確認でき得る場合が報告されている．そこで本研究では，PNLを偽装することによる端末所持者のプライバシー保護手法を提案し，Agent-Based Modelingによるシミュレーションを用いて保護手法を評価する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Mobile information and communication devices equipped with Wi-Fi, such as smartphones and laptops, are widely used. These devices maintain a Preferred Network List (PNL) of previously connected Wi-Fi networks to facilitate automatic reconnection. PNL may contain privacy-sensitive information that can be used to infer user attributes and behavioral history. Although PNL is intended to remain accessible only to the device owner, prior studies have shown that third parties can obtain PNL information by exploiting unauthenticated (and typically unencrypted) management frames and by deploying spoofed access points (APs). In this study, we propose a proactive privacy protection mechanism that employs PNL obfuscation to prevent unauthorized data collection. The effectiveness of the proposed method is evaluated using an agent-based simulation model, focusing on reductions in identification accuracy and inference success rate.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12326962
• 書誌情報: 研究報告インターネットと運用技術（IOT）; 巻 2026-IOT-72, 号 53, p. 1-8, 発行日 2026-02-24
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8787
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会