機械学習を用いたIoT機器向けセキュアOSの設計

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2022-10-17
• タイトル: 機械学習を用いたIoT機器向けセキュアOSの設計
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Design on LSM-based MAC System by Machine Learning in IoT Devices
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Linux Security Modules，機械学習，IoT
• 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: 岡山大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 岡山大学学術研究院自然科学学域
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Natural Science and Technology, Okayama University
• 著者名: 三木, 雅登; 山内, 利宏
• 著者名(英): Masato, Miki; Toshihiro, Yamauchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: Internet of Things（IoT）機器はセキュリティの強化が必要である．しかし，Linux を搭載する IoT 機器はほとんどの場合，Linux に組み込まれたセキュリティ機能である Linux Security Modules（LSM）ベースの既存のセキュア OS を適用していない．既存の LSM ベースのセキュア OS は，適用可否がシステムに搭載されるファイルシステムに依存する．また，既存のLSMベースのセキュア OS は初期設定でリモートログインによる攻撃を防御できない場合がある．そこで，本研究では，これらの課題を克服するために，システムを保護できる軽量な設定情報を自動生成してメモリに配置する手法を検討した．近年の機械学習の応用実績から，機械学習はシステムの動作と保護を両立する軽量な識別器の自動生成が可能であると期待できる．このため，LSM ベースのセキュア OS におけるアクセス制御に機械学習を利用する有効性は高いと推察する．本稿では，機械学習を用いた LSM ベースのセキュア OS の設計について述べる．また，設計した LSM ベースのセキュア OS がファイルシステムと初期設定における課題を克服する手法を検討する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: It is essential to enhance security of IoT devices, however, few IoT devices using Linux apply existing Linux Security Modules (LSM)-based MAC systems. Some of them cannot be applied on systems using certain file systems and protect systems from remote login attacks with default configurations. In this research, we propose a method of the automatic generation of lightweight configuration to protect the systems, and storing it on memory with valid measures to handle those problems. Considering recent achievements of machine learning application, it will be possible to automatically generate a proper and lightweight classifier by machine learning. Therefore, we infer that the effectiveness of applying machine learning to LSM-based MAC system is high. In this paper, we explain our design of these measures using machine learning and LSM. We also examine how to solve problems caused by file systems and the default configuration in LSM-based MAC system we designed.
• 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. 546-553, 発行日 2022-10-17
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会