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J-GLOBAL ID：202002250471573789   整理番号：20A2139605

Peek-a-boo iはあなたのスマートホーム活動を見る【JST・京大機械翻訳】

Peek-a-boo i see your smart home activities, even encrypted!

著者 (9件)： Acar Abbas (Florida International University) ,  Fereidooni Hossein (TU Darmstadt) ,  Abera Tigist (TU Darmstadt) ,  Sikder Amit Kumar (Florida International University) ,  Miettinen Markus (TU Darmstadt) ,  Aksu Hidayet (Florida International University) ,  Conti Mauro (University of Padua) ,  Sadeghi Ahmad-Reza (TU Darmstadt) ,  Uluagac Selcuk (Florida International University)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WiSec ’20  ページ： 207-218  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： スマートホーム環境における球,スイッチ,話者のような多数のIoTデバイスは,ユーザがそれらの周りで物理的世界を容易に制御することを可能にし,これらのデバイスに既に埋め込まれたセンサを通して生活スタイルを容易にする。センサデータはユーザとデバイスに関する多くの敏感な情報を含んでいる。しかし,スマートホーム環境の内部または近くの攻撃者は,ユーザのプライバシーを侵入するユーザとその活動について,暗号化されたペイロード(即ち,センサデータ)から高感度情報をフィルタリングするために,これらのデバイスによって使用される自然無線メディアを潜在的に活用できる。これを念頭に,本研究では,スマート環境におけるユーザプライバシーに対する新しい多段プライバシー攻撃を導入した。スマートホームデバイスとセンサからネットワークトラフィックを受動的に snすだけで,IoTデバイス,それらの状態,およびカスケード型における進行中のユーザ活動を検出し,同定するための最先端の機械学習手法を利用して実現した。攻撃は暗号化と非暗号化通信の両方で効果的に働く。WiFi,ZigBee,およびBLEのような多様なネットワークプロトコルのセットを利用して,広範囲のポピュラーなオフラインスマートホームIoTデバイスからの実際の測定による攻撃の効率性を評価した。結果は,交通を受動的に snす敵が,目標とするスマートホーム機器とそれらのユーザの状態および動作の同定において,非常に高い精度(90%以上)を達成できることを示した。このプライバシー漏洩を防ぐため,筆者らは,デバイス状態を隠すための配偶トラヒックを生成することに基づく対策を提案し,既存のソリューションよりも良好な保護を提供することを実証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタリング ,  プライバシー ,  ライフスタイル ,  ペイロード ,  通信 ,  センサ ,  暗号 ,  高感度 ,  *機械学習
準シソーラス用語： WiFi ,  *スマートホーム ,  スマート環境 ,  モノのインターネット ,  センサデータ ,  攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： BLE ,  ZigBee ,  ネットワークトラフィック ,  プライバシー ,  スマートホーム ,  wifi

分類 (5件)： データ保護  (JD01020V) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： PEEK ,  スマートホーム ,  活動