IoTセキュリティ強化のための無線機固有の物理情報を利用した端末識別

本研究は、超スマート社会のセキュリティ強化を図るため、IoT (Internet of Things) 機器に搭載されているハードウェアの物理的特性に起因して生じる信号のひずみを利用して、個々の IoT 機器を高精度に識別する手法を開発するものである。開発する手法は、従来のソフトウェア的対策ではなく、高周波回路と通信方式の本質的な情報から数理モデルに基づき特徴量を抽出するものであり、原理的に改変が困難で安全性が高い、低コストで高速動作が可能、通信環境の変化に頑強という特徴をもつ。初年度は、ZigBee端末に対する識別手法の開発を進めた。我々がこれまでに開発を進めてきた周波数オフセットとIQインバランスを表す特徴量を抽出し、異なるベンダーの２種類のZigBeeモジュールを搭載した端末に対して識別を行い、その有効性を確認した。この成果は電子情報通信学会の総合大会で発表した。さらに、異なるベンダーの２種類の端末が混在した状況で、最大41台の識別に成功した。このとき、ベンダーの識別には100%成功した。この成果は電子情報通信学会の無線通信システム研究会で発表予定である。ただし、これらの成果は実験シナリオが限定的であるため、今後、実験シナリオを複数実施して有効性の検証を進めるとともに、開発した手法の改善を図り、目標とする55台以上での識別実験を行う予定である。また、Wi-Fi端末識別のための調査やシミュレータ開発の準備も同時に進めることができたため，次年度からこれらの開発にも着手する予定である。

本研究は、超スマート社会のセキュリティ強化を図るため、IoT (Internet of Things) 機器に搭載されているハードウェアの物理的特性に起因して生じる信号のひずみを利用して、個々の IoT 機器を高精度に識別する手法を開発するものである。開発する手法は、従来のソフトウェア的対策ではなく、高周波回路と通信方式の本質的な情報から数理モデルに基づき特徴量を抽出するものであり、原理的に改変が困難で安全性が高い、低コストで高速動作が可能、通信環境の変化に頑強という特徴をもつ。初年度は、ZigBee端末に対する識別手法の開発を進めた。我々がこれまでに開発を進めてきた周波数オフセットとIQインバランスを表す特徴量を抽出し、異なるベンダーの２種類のZigBeeモジュールを搭載した端末に対して識別を行い、その有効性を確認した。この成果は電子情報通信学会の総合大会で発表した。さらに、異なるベンダーの２種類の端末が混在した状況で、最大41台の識別に成功した。このとき、ベンダーの識別には100%成功した。この成果は電子情報通信学会の無線通信システム研究会で発表予定である。ただし、これらの成果は実験シナリオが限定的であるため、今後、実験シナリオを複数実施して有効性の検証を進めるとともに、開発した手法の改善を図り、目標とする55台以上での識別実験を行う予定である。また、Wi-Fi端末識別のための調査やシミュレータ開発の準備も同時に進めることができたため，次年度からこれらの開発にも着手する予定である。