情報処理学会 インタラクション 2021
IPSJ Interaction 2021

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脈波計測値を改変するための腕締め付けデバイスの設計と実装
澤野 亮太1,a)

岡本 雅弘1

土田 修平2

寺田 努2

村尾 和哉1,3,b)

概要：本研究では，ウェアラブル機器への攻撃可能性を明らかにするために，スマートウォッチなどに搭載されている心拍数を計測する脈波センサを誤認させる腕締め付けデバイスの設計と実装を行う．実装したデバイスを用いて腕締め付けを行い，市販のスマートウォッチの脈波計測を誤認させる評価実験を行った．実験は平常時と運動後の高心拍時の 2 パターンで行った．被験者 1 人で行った結果，平常時には 1 つのデバイスで，高心拍時には 2 つのデバイスで計測心拍数を誤認させることができた．

1. 研究の背景と目的ドストレージが強固なセキュリティを備えていたとしても，既存の技術では攻撃を検知することは困難である．本IoT 機器がインターネットに接続されることでハッキン研究では，ウェアラブル機器への攻撃可能性を明らかにす

グや踏み台など IoT 機器を狙う攻撃の脅威がある．また，るために，スマートウォッチなどに搭載されている心拍数ハードウェアトロイと呼ばれる悪意のある回路が IC に混を計測する脈波センサを誤認させる腕締め付けデバイスの入され，システムの機能低下や停止，情報漏洩の脅威もあ設計と実装を行う．

る．これらの脅威は解決すべき喫緊の課題であり，既に多くの企業や研究施設が対策に取り組んでいる．これらの脅

2. 提案デバイス

威以外にも，ウェアラブルデバイスに搭載されているセン上腕を圧迫する手法として送気ポンプを使用し，カフにサに対する攻撃で，センサデータを利用する上流の機器や空気を送って膨らます手法を採用した．実装したデバイス

アプリケーションが誤った処理や動作をする脅威がある．

を図 1 にデバイスの内部構成を図 2 示す．脈波を制御す

センサデータを解析することで，健康管理，行動認識，セるためには任意のタイミングでの上腕の締め付けが必要

キュリティなどの用途に用いられ，この数年で保険や医療なため，カフに対して空気を送るポンプとしてマイクロなどの社会保障や福祉インフラに入り込み個人特化したエアポンプモータを用い，空気を抜くバルブとしてソレ商品やサービスが提供されている．センサによる計測を誤ノイドバルブを用いた．マイクロエアポンプモータとソらせる方法として，実世界の計測対象物である道路標識にレノイドバルブは共に Arduino UNO に接続されており任シールを貼り画像認識結果を誤らせる攻撃 [1] や，加速度意のタイミングでのカフへの送気および空気を抜くことセンサ素子に超音波を当てて任意の波形を出力させる攻ができる．Arduino UNO は 9V 電池で動作するため PC

撃 [2]，人間に対する情報提示によって生体情報を制御するに繋ぐ必要はなく腕の圧迫を行える．また，Arduino には手法 [3] が報告されている．また，センサへの攻撃検知とpulsesensor.com 製の脈波センサが 2 個接続されおり，上腕して加速度，角速度，地磁気の 3 種類のデータを分類するのデバイス前後の脈波を観察し，制御に使用する．セット研究も報告されている [4]．

アップとして気圧センサを用いてデバイス使用者ごとの血筆者らは，ウェアラブル機器のセキュリティリスクとし流が止まる空気圧の限界値を見つけることで，個人に合って，装着者の身体への攻撃による生体情報の操作を懸念した圧迫を実現している．マイクロエアポンプモータ，ソレている．生体情報操作によって取得されたセンサ値は正し

ノイドバルブ，気圧センサ，Arduino UNO，9V 電池は 3D

いため，計測以降のハードウェアやネットワーク，クラウプリンタにより自作した箱に格納されている．

123a)
b)

立命館大学大学院情報理工学研究科
神戸大学大学院工学研究科
JST さきがけ
ryota.sawano@iis.ise.ritsumei.ac.jp
murao@cs.ritsumei.ac.jp© 2021 Information Processing Society of Japan

3. 評価実験
実装したデバイスを用いて上腕を圧迫して血液を止めた

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表 1
デバイス

計測開始時

1 分経過計測終了時

平常時

96 bpm

94 bpm

97 bpm

平常時

97 bpm

96 bpm

95 bpm

運動後

164 bpm

141 bpm

122 bpm

運動後

144 bpm

128 bpm

126 bpm

平常時

79 bpm

84 bpm

88 bpm

Apple

平常時

85 bpm

82 bpm

84 bpmWatch

運動後

156 bpm

121 bpm

62 bpm

運動後

167 bpm

81 bpm

41 bpm

平常時

84 bpm

76 bpm

59 bpm

平常時

88 bpm

63 bpm

61 bpm

運動後

150 bpm

59 bpm60 bpm

運動後

125 bpm

54 bpm

58 bpm

Fitbit

図 1

デバイスで計測された心拍数状態

腕締め付けデバイスの外観

Paenoon

平常時は心拍数の変化がなかったスマートウォッチでも運動後などの高心拍の時のみ計測値が異常値を示したことから，運動後や飲酒時などの高心拍時には心拍数を制御できるのではないかと考えている．平常時でもより短い間隔での加圧，減圧を実装することで計測値を騙せると考えて
図 2 腕締め付けデバイスの内部構成

とき，市販のスマートウォッチが計測する心拍数の変化を平常時と運動後の 2 パターンで計測した．

いる．

4. まとめ本研究では脈波センサへの攻撃を実現するための腕締め付けデバイスを実装し，上腕の加圧による圧迫が平常時，

3.1 実験環境

運動後に市販のスマートウォッチの脈波計測に与える影響

被験者は 20 代男性 1 名で，左上腕に実装したデバイス，を調査した．結果として平常時に計測された心拍数を誤認

左手首に市販のスマートウォッチ，左手人差し指に自作のさせられたデバイスは１つであったが，運動後の高心拍時脈波センサを装着した．自作のセンサは pulsesensor.com

では 2 つのデバイスを誤認させることができた．今後は，製の脈波センサを使用し Arduino UNO を介して PC で運動中や運動後，飲酒などで心拍数が高くなった状態での脈波を 100Hz で計測した．計測したデータはデバイスが腕締め付けが市販のスマートウォッチの脈波計測に及ぼす正常に動いているかどうかの確認に使用する．市販のス影響について更なる調査を行っていく．また，実装した脈マートウォッチは FitBit Charge3，AppleWatch Series3，

波制御デバイスを使用し様々なデバイスに対する腕締め付

Paenoon フルタッチスクリーンスマートウォッチの 3 機けの影響を調査する．

種で実験を行った．Fitbit，AppleWatch，Paenoon 共にも謝辞 本研究は，科学技術振興機構戦略的創造研究推進

ともと搭載されている心拍数モニタで心拍数を 2 分間観察事業さきがけ（JPMJPR1937）の支援を受けたものである．

し記録した．計測開始からカフに空気を送り上腕の血液をここに記して謝意を表す．

止めた状態にする．その後 3 秒の加圧をして上腕を締め付け，さらにその後 1 秒間ソレノイドバルブを開放して締め

参考文献

付けを止めた．3 秒加圧あり，1 秒加圧なしを 1 サイクル

[1]として 2 分間繰り返した．計測は各スマートウォッチごとに平常時と運動後の 2 通りで 2 回ずつ行った．

3.2 結果と考察[2]

計測開始時，1 分経過時，計測終了時（2 分時）に各ス
マートウォッチに表示された心拍数を表 1 に示す．結果
より Fitbit は平常時，運動後共に大きな変化はなかった．

[3]

AppleWatch は平常時に大きな変化はなかったが，運動後は実際の心拍数より大きく下回った値を示していた．

Paenoon は平常時，運動後共に実際の心拍数よりも大きく下回った値を示していた．

© 2021 Information Processing Society of Japan[4]

Kevin Eykholt, Ivan Evtimov, Earlence Fernandes, BoLi, Amir Rahmati, Chaowei Xiao, Atul Prakash, Tadayoshi Kohno, and Dawn Song: Robust PhysicalWorld Attacks on Deep Learning Visual Classiﬁcation,CVPR2018, pp. 1625–1634 (2018).
Timothy Trippel, Oﬁr Weisse, Wenyuan Xu, Peter Honeyman, Kevin Fu: WALNUT: Waging Doubt on the Integrity of MEMS Accelerometers with Acoustic Injection
Attacks, EuroSP2017, pp. 3–18 (2017).
中村憲史，片山拓也，寺田 努，塚本昌彦: 虚偽情報フィードバックを用いた生体情報の制御手法, 情報処理学会論文
誌, Vol. 54, No. 4, pp. 1433–1441 (2013).
Philipp M. Scholl, Keristof van Laerhoven: On the statistical properties of body-worn inertial motion sensor
data for identifying sensor modality, ISWC2017, pp. 50–
53 (2017)

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