IoTセキュリティ

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IoTデバイス間の認証を強化するために、既存のセンサデータを活用した新しい認証要素を構築する。

IoTデバイスを活用したデータ収集と分析では、デバイスの毒素攻撃に対する脆弱性が大きな課題となっている。本研究では、TrustZone-Mセキュリティ拡張機能を活用し、デバイス内部での状態の正当性を検証することで、連邦学習や差分プライバシーの手法に対する毒素攻撃を効果的に防止する手法を提案する。

リソース制限のあるIoTデバイスの性能と安全性のバランスを取るため、軽量暗号化を活用したセキュリティアーキテクチャを提案する。

ユーザーのセキュリティとプライバシーの要件を満たしつつ、IoT環境でサービスを効率的に取得するための強化学習ベースのフレームワークを提案する。

アルギン酸は、IoT指紋認証センサーを欺くことができる新しい材料であり、生体認証システムの重大なセキュリティ上の懸念を引き起こす。

RPLベースのIoTネットワークにおいて、ハチェットマン攻撃が引き起こすパフォーマンス劣化を分析し、ゲーム理論に基づく軽量な検知手法を提案する。

CIoTの新しい特性と課題を明らかにするための研究。

MCU-Tokenは、IoTデバイス向けの安全なハードウェアフィンガープリントフレームワークであり、機械学習攻撃に対抗し、高い認証精度を提供する。

ZIPAシステムにおける初の成功した信号注入攻撃を紹介し、Schurmann & Siggアルゴリズムを標的とした信号の工学化により予測可能な鍵を生成する方法を明らかにしました。

IoTネットワークのセキュリティを向上させ、DDoS攻撃に対処するための革新的な戦略として、Federated Learningの力を活用する。

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