浅野瑞稀さんの研究論文がMDPI Future Internetに掲載されました！
修士課程1年の浅野瑞稀さんが主著として執筆した研究論文「Internet-of-Things Traffic Analysis and Device Identification Based on Two-Stage Clustering in Smart Home Environments」が、MDPI発行の国際ジャーナル「Future Internet」に採録されました！
当該論文は2023年10月に投稿され、査読と呼ばれる専門家のチェックを2回経て掲載が決定しました。1回目の査読では、関連研究に対する更なる調査とそれらとの差異を明確にするようにとの条件が課されましたが、浅野さんは非常に素早くこれらに対応。年末には掲載が決定しました。
Internet-of-Things Traffic Analysis and Device Identification Based on Two-Stage Clustering in Smart Home Environments（スマートホーム環境における2段階クラスタリングを用いたIoTトラヒック分析とデバイス認識）
（論文要旨）
私たちの家庭において，生活を支えるさまざまな機器がインターネットに接続される「スマートホーム環境」が今後ますます導入されることが予想される． IoTデバイスに関するセキュリティリスクへの対策として，まずは接続されているIoTデバイスを識別する手法が注目されいている．従来手法では，トラヒックデータをサーバ上にまとめてから処理を行うため，トラヒックの発生率に偏りが生じ，分析結果に悪影響を及ぼす問題がある．本稿では，スマートホーム環境を考慮した2段階クラスタリングに基づくIoTトラヒック分析手法とデバイス識別方法を提案している．提案手法では，第1ステップとして各スマートホームにあるローカルゲートウェイでIoTトラヒックをクラスタリングしてトラヒックパターンを抽出し，特徴量をクラウドサーバに送信する．第2ステップでは，クラウドサーバにおいてこれらの特徴量を再クラスタリングすることでIoTトラヒックを表現する共通の単位トラヒックを抽出する．2段階のクラスタリングにより、トラヒックの発生頻度の偏りを軽減することが可能である．また，提案手法によりすべてのIoTトラヒックは共通の単位トラヒックで構成される時系列ベクトルデータに変換でき，これに基づいて識別が可能となる．公開されているIoTトラヒックのデータセットを使用した実験により，提案方法は86.9％の精度で21台のIoTデバイスを識別できることが分かった．
本論文はオープンアクセスです。MDPIのサイトからダウンロード可能です。
Mizuki Asano, Takumi Miyoshi, and Taku Yamazaki, "Internet-of-Things Traffic Analysis and Device Identification Based on Two-Stage Clustering in Smart Home Environments," Future Internet, vol. 16, No. 1: 17, 24 pages, January 2024.
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