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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. コンピュータセキュリティシンポジウム
  4. 2022

消費電力波形の形状を考慮した IoT デバイス異常動作検知手法の評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/223114
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/223114
233c000b-68b8-4599-bd7d-417c86bedbed
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CSS2022059.pdf IPSJ-CSS2022059.pdf (1.1 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2022-10-17
タイトル
タイトル 消費電力波形の形状を考慮した IoT デバイス異常動作検知手法の評価
タイトル
言語 en
タイトル Evaluation on Anomalous Behavior Detection for IoT Devices Based on Power Waveform Shapes
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ハードウェアトロイ,電力解析,異常動作検知,シングルボードコンピュータ,SBD
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
早稲田大学基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻
著者所属
早稲田大学基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻
著者所属(英)
en
Dept. Computer Science and Communications Engineering, Waseda University
著者所属(英)
en
Dept. Computer Science and Communications Engineering, Waseda University
著者名 久古, 幸汰

× 久古, 幸汰

久古, 幸汰

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戸川, 望

× 戸川, 望

戸川, 望

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著者名(英) Kota, Hisafuru

× Kota, Hisafuru

en Kota, Hisafuru

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Nozomu, Togawa

× Nozomu, Togawa

en Nozomu, Togawa

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,Internet of Things(IoT)デバイスの普及に伴い,ハードウェアデバイスのセキュリティ課題が増加している.ハードウェアデバイスの異常動作を検知する手法として,消費電力を解析し,動作の継続時間と消費電力量から異常動作を検知する手法があるが,時系列データの形状を考慮しておらず,継続時間と消費電力量が類似するが形状は異なる電力波形を区別できない.継続時間と消費電力量が類似するが形状は異なる電力波形を区別し異常動作を検知する手法として,Shape-based Distance(SBD)を用い時系列データの形状から異常動作を検知する手法(SBD 異常動作検知手法)が提案されている.本稿では,2 種類のデバイスと 2 種類のアプリケーションの組み合わせに SBD 異常動作検知手法を適用し,その有効性を評価する.実験の結果,全ての組み合わせにおいて SBD 異常動作検知手法で異常動作の検知に成功した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 With the wide spread of the Internet of Things (IoT) devices, security issues for hardware devices have been increasing, where detecting their anomalous behaviors becomes quite important. Recently, an anomalous behavior detection method based on the shape of time-series data by incorporating a shape-based distance (SBD) measure has been proposed. The method can successfully distinguish between power waveforms with similar duration time and consumed energy but different shapes. In this paper, we apply the anomalous behavior detection method based on SBD to various devices and applications, and evaluate its effectiveness. The evaluation results confirm the effectiveness and efficiency of the anomalous behavior detection method based on SBD.
書誌情報 コンピュータセキュリティシンポジウム2022論文集

p. 424-431, 発行日 2022-10-17
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 13:30:39.386639
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