電磁・通信・家電情報に基づく IoT 活動量計の検討
張 志華1,a)松井 智一1

上田 浩行1

高野 誠也1

藤本 大介1

林 優一1

安本 慶一1

荒川 豊2

概要：近年，音声認識やカメラを備えた IoT 機器が一般家庭に普及し始めている．これらのデバイスはブラックボックスであり，設置後，どのようなデータをどこに送っているのかを知る手段はない．一方で，こうした機器からのプライバシー情報の流出や機器に対する不可聴音を使った攻撃などが報告されている．
本稿では，急速に広がる IoT 機器を安心して利用するために，これまで考えられてこなかった，情報機器に対するトラスト，という考え方と，その実現手段を提案する．実現手段として，機器から観測される情報のみを利用してその動作を推定する手法と，消費電力などから人の行動を認識する手法を組み合わせることで，意図した通信か否かを判定する手法を提案する．特徴的な点は，機器から観測可能な情報として，通信情報と電磁情報という異なるレイヤの情報を縦断的に活用する点である．通信パケット計測，行動認
識，電磁波計測の 3 つのサブシステムからなる提案システムのプロトタイプを試作し，予備実験としてそれぞれのデータを収集し簡易解析した結果を報告する．

1. はじめに家庭内の機器同士であれば，わざわざインターネットを介する必要もないように思えるが，このようなアーキテク総務省によると 2018 年の世界の IoT デバイスの数は約チャとする事で，外出先からスマートフォンで操作するこ307 億台となり，2021 年には約 448 億台にのぼると予測とや他のサービスとの連携，といった IoT 機器ならではのされており [1]，今後も一般家庭に IoT デバイスが普及し利便性が生み出されており，インターネット接続は必須とていくことは確実である．最も普及している IoT デバイ言える．加えて，販売後に，ファームウェアのアップデー

スは，Google や Amazon から発売されているスマートストが疎かになるという問題もあり，IoT 機器はハッキングピーカーである．時計や音楽再生といった機能に加え，他対象にもなりやすく，種々のプライバシー流出事件が起きの IoT 機器のゲートウェイとしても用いられる．例えば，ている．例えば，スマート掃除機に付属するカメラが簡単

筆者の居室では，Switchbot というボタン IoT を組み合わにハッキング可能であることが判明したこと [2] や，カジせ，VUI（Voice User Interface）を通じて，“Alexa, エアノの水槽に設置されたスマート水温計からカジノの顧客情コンを付けて” と伝えると，エアコンの On/Oﬀ が可能に報が盗み出された事件 [3]，IP カメラがハックされ全世界なっている．他にも防犯カメラとの連携や IoT 温度計とののカメラにアクセス可能になった事件 [4] などが実際に起連携など，さまざまな IoT 機器との連携が可能である．

きている．そのため，我々は，新しく家庭内に IoT 機器をこのスマートスピーカーをハブとした連携は，家庭内に閉じているものではなく，常時，クラウドを介して行われ導入する際の安全性をどのように担保するかが重要な課題であると考えている．

る．具体例として，先述した Switchbot との連携について

スマートフォンにおいては，アプリケーションごとに，説明する．物理的には，操作する人も操作されるエアコン，端末のリソース（ネットワーク，カメラ，ストレージ，位仲介する Amazon Echo も同一の部屋に存在する．しかし置情報など）単位でアクセス権の制御が可能となっており，ながら，論理的には，音声コマンドを受け取った Echo は，ダウンロードしたアプリが勝手に位置情報を取得したり，クラウド上にある Switchbot の API に対して命令を発信すカメラを使用したりできない仕組みが構築されている．一る．Switchbot も同様にクラウドに接続されており，API方，IoT 機器は，ブラックボックスであり，使わないときを通じて命令が来た場合は，スイッチを操作する．にどのような動作をしているのかは不明である．そこで，

12a)

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
九州大学
Kyushu University
zhang.zhihua.yn2@is.naist.jp

我々は，IoT デバイスがどのような通信を行っているかを検知や理解することを可能にする動作状況の可視化システム（IoT 活動量計）を提案している [5]．IoT 機器に対して，ウイルス対策ソフトウェアのようなものを追加することは

IoT活動量計

パターン情報通信情報に基づく
IoT機器の動作認識

データベース
機械学習

通信情報

IoT機器の動作を可視化する
IoT活動量計の実現

データサイズ，ポート，MACアドレス，宛先IPアドレス
有線LAN

スマートテレビ

無線LAN

スマートスピーカー

ネットワークカメラ

ゲートウェイ スマートフォン
BLE
Zigbee802.15.4
EnOcean照明

電磁情報に基づく機能毎の動作認識による正常・異常状態の高精度識別
人感

ドア 体重計

消費電力・電磁情報
消費電力とセンサに基づく人の行動認識

通信情報に基づくIoT機器識別および発動機能認識

ベッド

消費電力とセンサに基づく人の行動識別による誤検知・未検知の低減

電磁情報に基づくIoT機器の機能毎の動作認識

図 1: 電磁・通信・家電情報に基づく IoT 活動量計のコンセプト
できないため，機器から出力される情報から動作を推定すたウェアラブルデバイスを利用した行動認識に関する研る必要があり，まず，WiFi 通信のトラヒックパターンか

究 [12] が行われている．これら家に設置される IoT 機器，ら機器と発動機能を推定する手法を提案した [5], [6]．この提供されるサービスは増えているが，IoT 機器への不正操手法では，家庭内の WiFi アクセスポイントに，IoT 活動作，不正情報取得を検知する方法に関して，標準となる技量計の機能を追加することを想定している．

術は確立されていない．

本稿では，IoT 機器から出力されるもう 1 つの情報としさらに，このような IoT 機器からは電磁波を通じて情報のて，“電磁波” を用いた発動機能推定に関する初期評価につ漏えいが生ずることが報告されている．Fukushima[13], [14]いて報告する．通信トラヒックを利用した攻撃検知は，パらはスピーカーフォンやスマートスピーカの動作に伴ってケットキャプチャの手法や分析手法が確立されており，比発生する電磁波が空間に放射，または給電ケーブルを伝搬較的取り扱いやすいといえる．しかしながら，IoT 機器にされ，これを傍受されることにより音声情報の漏えいが発対する攻撃として，正規の通信チャネル以外を用いた情報生する危険性を指摘している．このような電磁波の漏えい

漏えいや機器へのコマンド発行などが実行される可能性がが発生する原因はスイッチングレギュレータを用いた電源あり，これらの攻撃をパケットキャプチャのみから検出す回路の動作に伴い発生する強力な電磁ノイズに音声信号処ることは難しい．一方で，電磁波を利用した攻撃検知に関理時の情報が重畳されたからであると述べられている．

しては，現状では計測に専用の機器が必要であり，得られまた，システムに必要な複数の機能を一つのチップに統るデータも膨大であるものの，機器の内部処理に応じて副合した MSoC(Multiple System on Chip) デバイスからの次的に生ずる電磁波などのサイドチャネル情報を取得・解放射電磁波を測定することで，音情報の取得を可能とする

析することで，上述した攻撃を検出できる可能性が高い．

ことも確認されている [15]．こちらもスピーカーフォンや

2. 関連研究
本研究では主な IoT 機器として，宅内に存在する家電などの機器を想定する．技術の発展に伴い，家電製品もよりスマート化されており，スマート化された家電と IoT 機器

スマートスピーカーと同様，回路に組み込まれたスイッチングレギュレータが原因であると指摘されている．

3. 提案システム
3.1 IoT 活動量計の概要とセンサを利用し，宅内の行動認識を行う研究が多数存在

筆者らが提案する IoT 活動量計というコンセプトを図 1

する．Cook ら [7] や Matsui ら [8] は，一般の住宅に後付に示す．家庭内の IoT 機器は，内部にウィルスチェック可能な人感センサやドアセンサ，照度センサなどの設置型ソフトウェアのようなものを追加することはできないもの

センサを利用して，住民の行動を認識するためのスマートの，必ず電源とネットワークに接続されることから，そのホームキットを提案している．Yassine[9] らや Nakagawa

両方から得られる外形的な情報から機器の動作を推定し，ら [10] は，宅内に設置するセンサだけでなく，宅内で消費利用者に対して可視化するというものである．

される家電の消費電力情報などから居住者の行動認識を行

IoT 活動量計を実現するにあたり，本研究では，大きく 3う手法を提案している．その他，水道管に水が通過する音つの研究を並行して進める．1 つ目は，通信情報に基づくを利用した行動認識に関する研究 [11] や，独自に開発しIoT 機器の識別および発動機能検知システムである．IoT

機器は必ずクラウドに接続されており，何らかの通信をステムを構築した．

行っている．また，過去に発生した IoT 機器からの情報流

Amazon の ス マ ー ト ス ピ ー カ ー で あ る EchoSpot，出においても，不正アクセスや許可を得ないデータのアッ

EchoDot，EchoFlex という 3 機種を用いて実験を行った

プロードに起因しており，通信情報の監視は重要となる．

ところ，パソコンやスマートフォンなどの背景トラヒック

2 つ目と 3 つ目は，いずれも電源から得られる情報である．

を含む通信トラヒックデータから，発動した 8 種類の機能

まず，消費電力情報は，スマート配電盤やスマートタップをそれぞれ 74.34%, 73.19%, 73.55%で推定できることを確を用いて取得可能な情報である．IoT 機器の消費電力は機認した．

能や状態によって大きく変化することはないと考えられるが，他の一般家電の動作などから居住者の行動を認識する

3.3 行動認識・家電制御システムことができる [16] ため，誤検知や未検知の低減に活用でき実験を行うスマートホームには，インターネット接続可ると想定している．次に，電磁情報は，電源ケーブルや配能な Echonet Lite 規格に対応したテレビ・エアコンなど電盤から漏れ出る電磁波の情報である．特殊な装置を用いのスマート家電と，人感・ドア・環境センサなどの設置型て計測する必要があるものの，IoT 機器内部のハードウェセンサ，宅内の電力消費を確認できるスマート分電盤など

アの動作が変わることにより，消費電力的には殆ど変わらが設置されている．各オブジェクトから得られるデータはない場合でも，電磁波の変化を通じて動作を検知することゲートウェイを介してサーバ PC へ送信され，データベーが可能になると考えている．

スへ格納される．IoT 機器の異常を検出するためには，居住者が現在どのような行動をしているかが重要であると考えられる．そのため，居住者の行動認識を行う際には，こ3.2 通信パケット監視サブシステム
図 2 に，文献 [5], [6] において発表済みの，通信情報に基づく機器と機能の識別の流れについて示す．提案システ

れらの家電情報・センサ・電力データを基に学習した，機械学習モデルを利用する．

Echonet Lite 規格に対応した家電をスマートスピーカーで制御するために，ゲートウェイとして Jetson nano を使IPアドレス
MACアドレス
パケット⻑
Etc.

用する．スマートスピーカーがユーザから家電制御の音声

意図しない通信
通信情報

Ok Google,天気は︖

Alexa,天気は︖

WiFi
体重計︖

コマンドを受けたとき，スキルと呼ばれるプログラムを起動し，クラウドサーバへコマンドの内容を送信する．クラウドサーバは受けた内容によって，ターゲットである家電の状態を取得する．次に，クラウドサーバは取得した家電の情報によって，状態を変更するかどうかを判断する．家電状態を変更する必要がある場合（例えば：オフからオン

特 徴 量 抽 出
IoT機器の識別と通信内容の推定
データベース

機器が不明
何か使いましたか︖

Amazon Echoを使いましたか︖
確認

何か通信しているのかな︖

体重計

学習

IoT活動量計

図 2: 通信情報に基づく機器と機能の識別にする），Jetson nano を経由して，家電を制御する．

3.4 電磁波測定システム
スマートスピーカー内部では, 音声信号などの情報が時間的に変動する電気信号として処理されており，この処理過程において，サイドチャネル情報 [17] [18] として電磁波が機器外部に放出される．本項ではこのように機器から漏れ出た電磁波としてのサイドチャネル情報の評価方法を

ムは，WiFi ルータ内に実装されることを想定し，そこを示す．

通過するパケットの宛先や種類，量に基づき，家庭内のど3.4.1 電磁的情報漏えいの評価系の IoT 機器がどんな機能を発動しているかを識別する．ま電磁波として機器外部に漏えいするサイドチャネル情報ず，IoT 機器なのか，スマートフォンやパソコンなのか，は，機器内部の信号が電磁界を通じて周囲の導体と電磁的データを分離する必要があり，我々は，宛先 IP アドレスに結合・伝搬することによって発生する．過去の検討におの多様性に基づいた分離手法を提案している [6]．これは，いて，スピーカーフォンに接続された給電/通信ケーブルをIoT 機器が出荷時に設定されている特定のサーバへのアク通じた機器内部の音声情報の漏えいが報告されている [13]．

セスに偏っているのに対して，スマートフォンやパソコン

こうした過去の検討より，スマートスピーカーからも同様

ではさまざまな IP アドレスにアクセスするという特徴にに電磁波を通じたサイドチャネル情報が漏えいする可能性基づいている．データを分離したあと，IoT 機器・機能ごが考えられる．とにデータを収集し，機械学習によって，発動機能識別シ

家庭内に設置されるスマートスピーカーは常時電源を入Input Signal

4.1.1 帰宅Sampling Rate : 10 MHz

初期状態として，家電の使用状態は「オフ」で，ユーザAM Demodは家にいないこととする．ユーザが家に帰宅したとき，以Low-Pass Filter

Cuto Frequency : 10 kHz

Down Sampling

10 MHz to 44.1 kHz

Normaliza on

Mean( ) to 0, Variance(

下の行動を行う（L はリビングにある家電のことを指す）：( 1 ) 帰宅( 2 ) リビング（L）へ移動する
2) to 1( 3 ) スマートスピーカーを経由し，家電を操作する( a ) 照明（L）をつける

Clipping
Output Sound

Lower Limit : -3 , Upper Limit : 3( b ) テレビ（L）をつける

Sampling Rate : 44.1 kHz( c ) エアコン（L）をつける

図 3: 取得信号から音声を再構築するまでの流れ( 4 ) リビングで休憩する
4.1.2 寝る直前

れておくことを想定されているため，常時通電が必要な機初期状態として，家電の使用状態は「オン」で，ユーザ種が多く，電源線への接続が求められるため，電源線を通はリビングにいることとする．ユーザは寝る直前に以下のじてサイドチャネル情報が漏えいする可能性がある．

行動を行う（L はリビングにある家電のことを指す；B は以上の点を考慮し，本測定システムではスマートスピー寝室にある家電のことを指す）：

カーの主要な接続線路である電源線を対象としたサイド( 1 ) リビング（L）で PC を操作しているチャネル情報の評価を行う.

( 2 ) スマートスピーカーを経由し，家電を操作する

3.4.2 電磁波を通じたサイドチャネル情報取得の流れ( a ) 照明（L）を消す

サイドチャネル情報の評価のため，背景ノイズのパワー( b ) テレビ（L）を消す

スペクトルを取得後，スマートスピーカー内部で音声処理( c ) エアコン（L）を消すが行われている状態で電源線を伝搬する電磁波のパワース( 3 ) 寝室（B）へ移動するペクトルを取得する．両パワースペクトルを比較すること( 4 ) 照明（B）を消す

で，スマートスピーカーの音声処理の有無による電磁波の( 5 ) 寝る

漏えい強度の変化について検討する. パワースペクトルの4.1.3 起きた直後

比較において差が観測された場合，動作時にサイドチャネル情報が電磁波として漏えいしている可能性がある．
本実験では，スマートスピーカーからの漏えい電磁波の初期状態として，家電の使用状態は「オフ」で，ユーザは寝室にいることとする．ユーザが起きた直後に以下の行動を行う（L はリビングにある家電のことを指す）：

中に音声情報がどの程度含まれているかを評価するため，( 1 ) 起きる

既知の音声信号をスマートスピーカーに処理させ，その処( 2 ) リビング（L）へ移動する

理に応じて漏えいした電磁波としてのサイドチャネル情報( 3 ) スマートスピーカーを経由し，家電を操作するを図 3 の流れに沿って既知の音声信号を再構築し，再構築( a ) 照明（L）をつける

した音声データをスペクトログラムに変換する．スペクト( b ) テレビ（L）をつける

ログラムを使用したサイドチャネル情報の評価では，背景( c ) エアコン（L）をつける

ノイズと復元した音声信号の強度の差が大きい場合，電磁( 4 ) リビング（L）で休憩する

波をサイドチャネル情報として機器内部の動作を推定でき4.1.4 外出る可能性がある．

4. 評価シナリオと予備実験
4.1 実験のシナリオ
IoT 機器への攻撃の一例として，非可聴域の音波を利用

初期状態として，家電の使用状態は「オン」で，ユーザはリビングにいることとする．ユーザが外出するとき，以下の行動を行う（L はリビングにある家電のことを指す）：( 1 ) リビング（L）で PC を操作している( 2 ) スマートスピーカーを経由し，家電を操作するしたドルフィンアタックへの対処を検証するためのシナリ( a ) 照明（L）を消す

オを検討した．具体的には，日常生活のルーティングに基( b ) テレビ（L）を消す

づいて 4 つのシナリオ（帰宅，寝る直前，起きた直後，外( c ) エアコン（L）を消す出）を設計した．これによって，人が部屋に存在しないと( 3 ) 玄関へ移動する

きの IoT 機器の異常と，人が部屋にいる間の IoT 機器の異( 4 ) 家から出る常をテストすることが可能である．

Measurement PC

表 1: 4.2 で使用した機器の型番
DeviceProduct Model

Current Probe

FCC F-2000-12mm

LNA

COSMOWAVE LNA270WS

Spectrum Analyzer

Tektronix RSA306B

Receiver

USRP X310

Current Probe
Echo Dot
Power Strip

LNA

Wooden Table

4.2 予備実験
前節のスマートスピーカーによる家電の操作に着目し，電磁波を計測する実験を行った．本実験では，スマートス

USRP / SA

Aluminum Board

150 mmWall Outlet

図 4: スマートスピーカーからの情報漏えい評価実験環境

ピーカーの内部処理に関連する情報がサイドチャネル情報として漏えいするかどうかを検討する．そこで，その基礎的検討として，既知の音声信号をスマートスピーカーに処理させた場合，漏えいするサイドチャネル情報として考えられる電源線を伝搬する電磁波について評価した．以下に実験環境と評価結果を示す．
実験では，Amazon Echo Dot（第 2 世代）を対象としてサイドチャネル情報の取得を行った．ここで，実験環境を
図 4，実験で使用した機器の型番を表 1 に示す．スマートスピーカーに入力として与える既知の音声信号には図 5 に示すチャープ音を使用した．なお，スマートスピーカーは

図 5: スマートスピーカーで再生した音声ファイルのスペコンセントから給電を行い，同室に設置したラップトップ

クトログラムから Bluetooth 接続でチャープ音を連続再生した状態で実験を行った．電源タップから測定用のカレントプローブまでの距離は 150 mm とし，アルミ板のサイズは 500 mm ×300 mm × 5 mm のものを使用した．

5. おわりに
本論文では，一般家庭に設置される IoT 機器に対するトまず，スマートスピーカー動作時の電源線の伝導ノイズラストを実現するために，電磁情報，通信情報，そして家を測定したパワースペクトルを図 7 に示す．ここで，青線電情報という３つの情報を組合せ，IoT 機器の動作を可視は背景ノイズ，橙線はチャープ音を再生した場合のパワー化し，ユーザに提示する IoT 活動量計というコンセプトをスペクトルである．両者の比較では，広い帯域でパワーが提案した．これまでに行った通信情報に基づく，IoT 機器上昇していることが確認でき，音声情報が漏えいしているの識別および発動機能推定に加え，本稿では，IoT 機器か可能性がある．

ら出力される，もう 1 つの情報として，“電磁波” を用いた

次に図 5 のチャープ音をスマートスピーカーから再生発動機能推定に関する初期評価について報告した．電磁波

した場合において，再構築された音声のスペクトログラムというサイドチャネル情報を取得・解析することで，通信を図 6 に示す．ここで，音声の再構成には，チャープ音再情報だけでは検出できない不正動作やハッキングを検知で生時にパワースペクトルの上昇が最大となる周波数の 140きる可能性がある．

MHz を選択した．図 6 より，スペクトログラムにチャーさまざまな IoT 家電が設置されている奈良先端大のスプ音及びその倍音が現れたことから，音声信号が再構築可マートホーム環境内に，電磁波計測環境を構築し，Amazon能であるといえる．さらに，音声のスペクトル強度が背景

Echo Dot（第 2 世代）を対象とした電磁波計測を行ったとノイズと比べて高い値で観測されており，漏えいした電磁ころ，音声情報（マイク素子）が漏洩しており，観測した波から音声信号は鮮明に再構築することがわかる．

電磁波情報から再構築可能であることが判明した．

これらの実験結果から，対象のスマートスピーカーに対して既知の音声信号を入力として与えた場合，この信号は謝辞 本稿で示した研究の一部は，科研費（JP19KT0020）の助成で行われた．

電源線を伝搬する電磁波をサイドチャネル情報として漏えいすることが確認できた．また，漏えいした信号はカレン

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