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J-GLOBAL ID：201802284089962971   整理番号：18A0726821

日和見的データ操作の下でのiotネットワークにおけるデータインテグリティの保存【JST・京大機械翻訳】

Preserving Data Integrity in IoT Networks Under Opportunistic Data Manipulation

著者 (5件)： Bhattacharjee Shameek ,  Salimitari Mehrdad ,  Chatterjee Mainak ,  Kwiat Kevin ,  Kamhoua Charles
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech  ページ： 446-453  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネット(IoT)とサイバー物理システムのインターネットがより普遍的になり,日常生活の不可欠な部分になっているので,そのようなシステムからデータ集合を信頼できることが重要である。しかし,信頼性の解釈は文脈的であり,関連する応用のリスク許容性姿勢と信頼モデルが作用する証拠に関連する不確実性のレベルの変化に従って変化する。したがって,データ完全性評価機構は,様々なリスク態度と不確実性に適応するための暫定を持つべきである。本論文では,Bayes推論モデルとデータ完全性評価のための展望理論フレームワークを提案した。これにより,IoT装置から収集されたデータの信頼性を,敵の操作データと不完全な異常監視メカニズムの存在下で,ハブにより定量化した。監視機構は,各装置から送られるデータを監視し,結果を損なわず,妥協し,推論することができないように分類する。これらの結果は,3つのパラメータを有するBayes推論モデルの多項式仮説として概念化され,それを用いて,集合データがどのように信頼できるかに関する効用値を計算するために使用される。このデータ完全性スコアを定量化し,IoTフレームワークからの集合データの信頼性を評価するために,展望理論に触発されたアプローチを用いた。決定は,データがどのように融合されるかに基づいているので,二つの測定モデル,一つの楽観的なものともう一つの保守的なものを提案した。提案したフレームワークを広範なシミュレーション実験を用いて検証した。データ完全性スコアが攻撃強度や不正確な検出のような種々のシステム因子の下でどのように変化するかを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インターネット ,  保全 ,  信頼性 ,  多項式 ,  *Bayes推定 ,  不確実性 ,  シミュレーション ,  忍容性
準シソーラス用語： 測定モデル ,  スコア ,  概念形成 ,  運転データ ,  データ完全性 ,  許容性 ,  日常生活 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  計算機網  (JC03000K) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (3件)： IoT ,  データインテグリティ ,  保存