IoTGAN:機械学習ベースのIoTデバイス同定に対するGAN電力化カモフラージュ【JST・京大機械翻訳】

Hou Tao; Wang Tao; Lu Zhuo; Liu Yao; Sagduyu Yalin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206286732889 整理番号：22P0025518

IoTGAN:機械学習ベースのIoTデバイス同定に対するGAN電力化カモフラージュ【JST・京大機械翻訳】

IoTGAN: GAN Powered Camouflage Against Machine Learning Based IoT Device Identification

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発行年： 2022年01月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年12月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

IoTデバイスの増殖により,研究者は機械学習の支援により様々なIoTデバイス同定法を開発した。それにもかかわらず,これらの同定法のセキュリティは,主に収集した訓練データに依存する。本研究では,IoTデバイスのトラフィックを操作するためのIoTGANと名付けた新しい攻撃戦略を提案し,機械学習ベースのIoTデバイス同定を回避できる。IoTGANの開発では,2つの主要な技術的課題がある。(i)ブラックボックス設定において識別モデルを得る方法,および(ii)操作モデルを通してIoTトラフィックに摂動を加える方法,IoTデバイスの機能性に影響を及ぼさずに同定を回避できる。これらの課題に取り組むために,ニューラルネットワークベースの置換モデルを用いて,ブラックボックス設定におけるターゲットモデルを適合させ,IoTGANにおける識別モデルとして機能する。代替モデルを回避するために,IoT装置のトラフィックに敵対的摂動を加えるために,操作モデルを訓練した。実験結果は,IoTGANが攻撃目標を成功裏に達成できることを示した。また,IoTGANによりマイニングされた機械学習に基づくIoTデバイス同定を保護するための効率的な対策を開発した。【JST・京大機械翻訳】

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データ保護 , 計算機網

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