データ指向型アーキテクチャに基づく無線センサネットワークプロトコルの
開発
研究代表者

森 慎 太 郎福岡大学 工学部

助教

1 はじめに
1-1 背 景近年，有線ネットワークの研究領域において，インターネットなどで幅広く用いられている IP に基づくホスト指向型ネットワーク(HCN; host-centric network)に代わり，送受信データに着目して設計されたデータ(コンテンツ)指向型ネットワーク(ICN; Information-centric network)に基づくネットワークシステムが検討されている[1]．一方，インターネットに多様かつ多数のモノが接続されるモノのインターネット(IoT;Internet of Things)は，「人と人」をつなぐという従来のコミュニケーションの概念を「モノ」(M2M; machine
to machine)へと拡大させた大きなパラダイムシフトであり，新しい無線センサネットワーク(WSN; wirelesssensor network)として幅広い分野において利活用が研究されている．例えば，大量のセンサノード(SN;sensor node)を用いたモニタリングを行うユースケースとして，インフラ点検，災害・防災モニタリング，
農林水産資源の観測など数多く登場し，効率的に膨大なデータを無線伝送する手法の確立は重要な課題になってくる．一方，技術面を見ると，既存の有線・無線の通信ネットワーク基盤を支える IP (Internet protocol)
ネットワークは成熟しているが，将来の新しい情報社会を支える通信インフラを考えたときには十分に対処できるとは考えにくく，新たなアーキテクチャの導入の検討を真剣に考えるべきである．
とくに，数年先の社会では 5G による無線通信サービスが提供され，IoT/M2M に基づく高度なサービスが社会に浸透していると考えられる．すでに現代社会においても，スマートホン等のモバイル端末でインターネ
ットにアクセスするとき，Google，Facebook，Amazon 等の成熟した共通のサービスに人々の興味は偏っており，「エンド・ツー・エンド」から「コンテンツ」にパラダイムシフトしている．従って，将来の無線ネット
ワークシステムは，既存の IP ネットワークに基づいたネットワーク設計ではなく，次世代インターネットア
ーキテクチャとして研究されている ICN に基づくアーキテクチャ設計を導入するべきであり，そうなることは必然であると考えられる．文献[2]においても同じ視点に立って，ここ数年の研究成果について調査・報告されている．
1-2 動 機本研究開発に着想したのは，文献[3]において生体通信に WSN を応用する場合において，ICN に基づく新たなプロトコル設計を開発したことにある．文献[3]においては，設計・評価については新規性が高く有望な研究として評価された反面，有効性・信頼性の面では荒削りの部分も多い点が大きな課題であった．ICN を WSNに導入する場合，ネーミング手法，名前解決手法，ルーチング手法，キャッシング手法，モビリティおよび
セキュリティの各事項を検討する必要がある．そして，とくにこれらの要素技術の中でもキャッシング手法は重要な位置づけであると考え，理論的なプロトコル設計をだけではなく，計算機シミュレーションに基づく基礎的な評価を行い，新しい WSN の基盤インフラの構築に必要な基礎的な知見を得られることに期待している．
1-3 目 的以上の状況を鑑みて，ICN に基づく設計を IoT/M2M の要素技術である WSN に導入することを目的として，効果的なキャッシング手法の提案および評価を行う．具体的には，コンテンツを要求する Subscriber に対して，そのコンテンツを持っている Publisher 間にリンクを構築する．このとき，そのリンク上を中継する SNがコンテンツを保有するオンパスキャッシングと，それ以外のノードが自発的にコンテンツを蓄えるオフパ
スキャッシングがある．一般に無線通信では電波を用いて通信を行うために，送受信を行う SN の近隣 SN がその通信をオーバヒアリング現象によって得られる固有の特徴を持っている．そこで，本研究では，このオーバヒアリング現象の特徴を有効に利用して，WSN を構成する各 SN がオフパスキャッシングを行う手法を研究開発することを目的とする．また，本研究は，新たに複雑な機構を導入することなく，オーバヘッドなく1

オフパスキャッシングを実現できる点に特徴がある．
また，効率的にキャッシングデータを SN に取り込むために，その無線通信信号処理に関して逐次干渉抑圧除去(SIC; successive interference cancellation)[4]を導入する．無線通信の分野において，SIC はセル
ラネットワークの無線信号処理手法の要素技術として開発されている(高速モバイル通信の新しいシステム
向けには IC チップとして実装・実用化されている[5])．基本コンセプトは，受信信号を復元する場合に，その中で最も信号強度が強い信号から順番に復号する．もし復号に成功するとき，その復号データを再び符号化したのちに受信信号から引き算する．その処理をくりかえして行うことにより，復元対象信号の最大の干渉源を順番に取り除けるために復号成功確率を高めることができる．一方，SIC の考え方はネットワークの研究分野においては考慮されておらず，本研究が SIC を導入する際の新規性として主張している．
さらに，本研究開発の進捗課程において，テストベッドに基づく評価に先立ち，センシングデータを安全に無線センサネットワーク内で共有するためのメカニズムを考える必要性がある点に気付いている．そこで，安全にセンシングデータを共有するメカニズムとして，ビットコインの核となる要素技術であるブロックチ
ェーン[6][7]を開発システムに導入して改良を施した．とくに，従前の IP ネットワーク等のホスト指向型ネットワークとは異なる解決アプローチにて分散情報共有手法を実現する必要があり，ブロックチェーンは，
ICN に基づく WSN に対して親和性が高いと考えている．
1-4 本研究開発の貢献と本報告書の構成
本研究開発の貢献，本報告書の構成，および発表資料の関係は次の通りである．


ICN に基づく WSN の効率的なキャッシング手法の開発(第 2 章)


本研究の核となる提案手法のコンセプトの提案(発表資料，2017 年 4 月)



高効率キャッシング手法のプロトコル設計の提案(発表資料，2017 年 7 月)



本研究開発が必要となるユースケースの提示および有効性評価(発表資料，2017 年 9 月)

クロスレイヤ設計に基づく最適設計の開発と計算機シミュレーション評価(第 3 章)


高効率キャッシング手法の最適化設計の提案とシミュレーション評価(発表資料，2017 年 12 月)

ブロックチェーンを用いた安全なキャッシング手法の開発と基礎評価(第 4 章)


キャッシング手法を安全に行うためのコンセプトの提案と予備実験報告(発表資料，2018 年 3 月)

安全キャッシング手法のプロトコル設計の提案とシミュレーション評価(発表資料，2018 年 5 月)

2 ICN に基づく WSN における効率的なキャッシング手法の開発
2-1 関連研究
有線ネットワークの研究分野において，ICN は次世代インターネットアーキテクチャとして検討されているが，無線ネットワークにおいても導入されつつある[1][2]．例えば，文献[8][9]においては，セルラネッ
トワークにおいて，基地局のゲートウェイやルータに高頻度にアクセスされるデータのキャッシュを保存する手法が提案されている．すなわち，同一データを一括配信することができるためにコアネットワークのト
ラヒックの削減を実現することができる．このとき，ICN はコンテンツ配信ネットワーク(CDN; content
delivery network)と類似しているが，CDN はネットワークのサーバ内にコンテンツをキャッシュするのに対して，ICN は末端ノードのキャッシュに幅広くコンテンツを蓄積してゆく点が異なる．また，文献[10]ではデバイス間通信に基づくセルラネットワークにおいて，仮想化と ICN メカニズムの導入している．
他方，文献[11]において数多くの ICN に関する研究の分析により，キャッシング手法をオンパスキャッシ
ングとオフパスキャッシングの 2 種類に分類している．すなわち，オンパスキャッシングはコンテンツが転送される際の中継ノードにキャッシュするのに対し，オフパスキャッシングは経路外のノード同士においても積極的にコンテンツをコピーしてゆくことである．そして，典型的な ICN フレームワークにおいてキャッ
シ ン グ 手 法 を 概 観 す る と ， DONA(data-oriented network architecture)[12] と NDN(named data
networking)[13]においては，オンパスキャッシングが標準で具備されている．両者を拡張するために，文献[14]では 4 種類のオフパスキャッシング手法を導入している．また，文献[15]においてユーザの協調キャッシング手法，文献[16]においてキャッシュするデータの選択手法，文献[17]においてサービス品質(QoS;
quality of service)を保証した映像ストリーミング配信のための動的キャッシング手法を提案している．
2

2-2 ネットワークモデル
Source Cache memory
Tracking address
ICN に基づく WSN では，コンテンツデータは SN に蓄積さnumber (From)
Required data
れる．また，CDN と同様の方針に基づき，ICN においては，
オリジナルデータとコピーデータを区別しない．従って，Publisher node
図 1 に示すように，提案手法では，それらのセンシングデ
Routing table
ータはコンテンツデータとして SN に具備されたキャッシ
ュメモリに保存してゆく．任意のセンシングデータの取得手順に関して，一般的な WSN では，SN はインターネットを介してクラウドサーバに接続され，かつセンシングデータ
Gateway nodeはクラウドサーバに一元的に管理されているため，センシ
User
Subscriber node
ングデータの取得を希望するユーザはクラウドサーバに
図 1 ネットワークモデル
アクセスすればよい．一方，提案手法では，WSN 内に蓄積されているコンテンツデータの中から，当該センシングデ
ータを探索する必要があるため，ユーザは WSN に属するゲートウェイノードにアクセスする．そして，そのゲートウェイノードは Subscriber としてセンシングデータ取得リクエストを WSN 内にブロードキャストして，ユーザに代わって探索を行うための手続きを開始する．また，ユーザが所望するセンシングデータを保有するセンサノードは Publisher として，先のリクエストに対するレスポンスとして当該センシングデータを伝送することで，センシングデータ取得に関するタスクが完了する．
Publisher から Subscriber に向けてセンシングデータをルーチングするしくみとしては，提案手法ではルーチングテーブルを各センサノードに具備しており，リクエストパケットの追跡情報をフラッディングされる際に順次記録していくことにより実現可能である．また，リクエストパケットのヘッダにおいて追跡情報を挿入することにより，各リクエストを区別でき，かつ各 SN に対してユニークなアドレスを付与することにより，次に送信するべき（受信されるべき）相手方を識別することが可能になると想定している．
2-3 オーバヒアリング現象に基づくキャッシング手法
図 2 に示すように，キャッシング手法として，提案手法
nodeSensor nodeOn-path caching Publisher(Source node)はオンパスキャッシングおよびオフパスキャッシングを
Off-path caching Routing path
用いる．オンパスキャッシングに関しては，提案手法は他Overhering
研究・従来手法と同様に，レスポンス処理においてPublisher から Subscriber に対してセンシングデータが
伝送される際に，リレーノードと呼ぶルーチング経路上の
SN が具備するキャッシュメモリにリレーノード自身が転Overhearing is available(within the radio coverage)
送するセンシングデータを蓄積する．一方，オフパスキャ
ッシングに関しては，オーバヒアリング現象に基づき，リOverhearing is unavailable
Subscriber nodeRadio coverage area (out of the coverage area)(Destination node)
レーノードの通信可能カバレッジエリアに在圏する SN が
図 2 オーバヒアリング現象に基づく転送されるセンシングデータを聴守し，そのオーバヒアリ
提案キャッシング手法の概観
ングされたセンシングデータを蓄積する．
提案手法は，オーバヒアリング現象を用いることにより，リレーノードとオーバヒアリングする隣接センサノード間において，余計な無線通信を相互に行う必要はない．一方，オーバヒアリング現象に基づき聴守を行う際には，無線受信信号処理に対する消費電力の増大，およびキャッシュメモリ容量の積み増しが必要である．これらの点に関して，たとえ SN に具備されたマイクロコントローラ等の演算処理にかかる消費電力が増大したとしても，無線通信に必要な消費電力と比べて小さいため，提案手法を導入することによる無線通信回数の削減に従う SN の総消費電力を改善することが可能である．また，キャッシュメモリの追増コストに関しても，提案手法を導入することによる無線通信
回数の削減に基づく電波の周波数資源の節約は，その対価を支払ったとしても十分な意義があると考える．
ただし，SN に具備されるキャッシュメモリの容量は有限であるため，提案手法を導入する環境に応じて，キャッシュメモリに蓄積されたセンシングデータの破棄ルールを定める必要がある．この点に関しては本稿の検討対象外であるため，詳細なルールの決定方法については今後の課題である．

3

2-4 SIC に基づくキャッシング手法
先述した通り，SN は隣接 SN の信号をオーバヒアリング現象に基づき受信することができ，2-3 で述べた手法に基づき肯定的に利用することができる反面，データ受信確率を低減させる干渉の原因となる諸刃の剣になりうる．そこで，その受信された情報に基づきオフパスキャッシングにおける他の SN から受ける干渉の低減を SIC 技術の導入により実現する．図 3 に示すように，𝑖 番目の SN から𝑗 番目の SN に伝送される信号強度を𝑃 , ，𝑗 番目のノードがオーバヒアリング現象に基づき受信可能な SN の集合をℳ と定義する．𝑃 , を所望信号とするとき，一般に受信側で所望信号が復号可能な条件は式(1)で表される．
ℋ:

𝑃,∑ ∈ℳ 𝑃 ,

Λ

𝜎

(1)
1

ただし，Λを受信可能な信号強度のスレショルド値，σ を周辺環境雑音と定義する．

P1, j
P2, j

2

j -th sensor node

Pi, j
i

また，図 3 において，𝑦を𝑗 番目の SN における受信信号

PMj , jMj

y = Σ Pm, j
m =1

Mj
Radio coverage areaof the j -th sensor nodeと定義するとき，式(2)で表すことができる．

図 3 信号の受信モデル
𝑦

𝑃 ,

(2)

本研究おいて開発した復号器の信号処理手順のブロック図を図 4 に示す．初回の復号処理では，式(1)に基づき受信信号の中で最も強力な受信強度の信号を復号する．正しく復号することができるとき，再度，復元した信号を符号化して，受信信号に対して引き算に相当する信号処理を施す．同様の手続きに従い 2 番目に強力な信号に対して準用し，復号可能な信号がなくなるまで繰り返し処理する．すなわち，正しく復号できた信号数を𝐾，正しく復号できた信号を𝑦，その信号に基づき再符号化した信号を𝑦と定義するとき，提案手
法の復号手続きは式(3)で表せる．また，式(1)から式(3)において，𝑦，𝑃 の信号強度は降順になっている．
𝑃,𝑦𝑦

Step 1:

∑

𝑃 ,
𝑃,

𝑦

Step 2:𝑦⋮
Step 𝐾:
𝑦

𝑦
∑

𝑦

∑
⋮
𝑦

∑

Λ

𝜎

𝑃 ,

Mj

Λ

𝜎

𝑃 ,
𝑃 ,

Received signal
at the j -th sensor node𝜎

Reconstructing
the strongest signal
Decodery = Σ Pm, j

Correct decodedbinary sequence ofthe strongest signal

y^1

m=1

(3)

Encoder
Correct decoded binary
Reconstructing
sequence of the 2nd
the 2nd strongest signal
strongest signal^y
Decoder2

Λ

Encoder^yK

3 クロスレイヤ設計に基づく信号処理の最適化

図 4 SIC に基づく復号器の信号処理手順
3-1 開発システムのプロトコルスタック構成
ICN に基づく WSN システムに対し，第 2 章で述べたオーバヒアリング現象および SIC 技術に基づくキャッシング手法を導入する場合，そのプロトコル設計は柔軟かつ統合的に取り扱うべきである．プロトコルスタ
ックの最適化については，クロスレイヤ設計に基づく設計手法が挙げられる[18][19]．クロスレイヤ設計は，従前のレイヤ設計(OSI 基本参照モデル等)に対し，レイヤ間で情報共有を図ることにより柔軟なレイヤ設計を実現する手法である．とくに，文献[19]に定義される隣接レイヤ間の結合に基づく設計コンセプトを用いて，図 5 に示すようなプロトコルスタックを設計する．具体的には，従前 HCN における，TCP/UDP，IP，MAC
レイヤを ICN レイヤとして再定義を行う．そして，ICN レイヤを C-plane と U-plane と呼ぶ制御機能とデー
タ伝送機能の 2 種類に分類して各機能を実現させる．

4

𝑃

𝑃

𝐿

𝐺

𝐿

𝐺

𝐿

(dB)

IoT/M2M services
Application layer

Application layer

ICN layer

TCP/UDPIP

U-planeService policy

Caching

Configuration

Conventional host-centric
network-based design

Strategy

Routing
NamingSecurity

PHY layer

3G/LTE, Wi-Fi
Zigbee, Bluetooth

3G/LTE, Wi-Fi
Zigbee, Bluetooth
Proposed ICN-based design

図 5 開発システムのプロトコルスタック

Micro-controller

Observation
field

Cross-layer control
Cache memory

Control packet

Sensing data

Sensors

ICN layer

APP layer

Routing table

Overhearing data

Environmental
monitoring data

TX RF module
RX RF module

図 6 開発センサノードの信号処理手順

Modulator(BPSK method)

TX buffer

CRC inserter(Error detecting)From upper-layer

Radio channel emulator(Rayleigh fading channel)
Radio attenuation emulator(V.Erceg model)

TX RF module(a) Signal processing procedureof the TX RF module(b) Wireless link emulator

Packet retransmission control
signal, such as ACK/NACK

To upper-layer

Hard-decision

CRC checker(Error detecting)

Buffer ofrecovered packet

Demodulator(Soft-decision)

Delayedbuffer(4)

C-plane

MAC layer

RX buffer

3-3 シミュレーションモデル（無線伝搬モデル）
図 7b)に示すように，パケット誤り率は受信信号強度
イ ン ジ ケ ー タ (RSSI; received signal strength
indication)に基づき計算する．一般的に，リンクバジェ
ットは，式(4)より表現することができる．ただし，𝑃および 𝑃 は送受信器の電力，𝐺 および 𝐺 は送受および 𝐿信器に具備されているアンテナ利得，𝐿は送受信器を構成する電子回路等における減衰と定義
する．いずれのパラメタについても，用いる RF モジュールに依存して決定される．

IoT/M2M services

PHY layer

3-2 クロスレイヤ設計に基づく信号処理手順
提案する ICN に基づく WSN に対して，クロスレイヤ設計を用いた SN の信号処理手順を図 6 に示す．図 6 に示
すように，観測エリアから取得したセンシングデータは自身のキャッシュメモリに蓄積してゆく．キャッシュメ
モリには自身のセンシングデータに加えて，オーバヒア
リングした他 SN のセンシングデータも可能な限り保存してゆく．また，センシングデータの送受信については，
TX/RX RF(radio frequency)モジュールを用いて行う．
一方，マイクロコントローラはセンシングデータとルー
チングテーブルの管理だけでなく，キャッシュメモリとRF モジュールの制御も行う．このとき，その制御に必要な信号伝送は，文献[19]における上位レイヤから下位レイヤに対するサイド情報に基づくクロスレイヤ設計に従って設計している．
図 6 の RF モジュールおよび無線通信路のエミュレー
タにおける詳細な信号処理手順を図 7 に示す．図 7a)に示すように，送信パケットに対して誤り検出のための巡回冗長検査(CRC; cyclic redundancy check)符号化を施し，ビットごとに二位相偏移変調(BPSK; binary phaseshift keying)方式に基づく変調処理を行う．一方，図7c)に示すように，受信側において軟判定復号を行いそのレプリカを用いて SIC 技術を適用する．図 7c)における復号器と符号器は図 4 に示すブロックと同じもので，
第 2-4 節において述べた手順に従ってパケットの復元を行い，信号の減算処理等を行う．

Decoding is
successful

Decoding isfailedDecoder Del.

Modulator(BPSK method)
RX RF module

Encoder

また，式(4)において，𝐿 は無線通信路の伝搬減衰であり，本研究開発の評価において文献[18]に示すモデル
図 7 送受信 RF モジュールの信号処理手順を用いる．すなわち，𝐿 は，式(5)に従い計算する．ただし，𝑑 は送受信ノード間の距離，λ は無線通信に用いる搬送波の波長，ℎ はアンテナの高さ，𝑑 は文献[20]に示されている固定値である．また，𝑎，𝑏，𝑐 の各パラメタは，無線伝搬環境に依存して決定される固定値であり，文献[20]において示されている．
(c) Signal processing procedure of the RX RF module5𝛼10 ⋅ 𝛽 ⋅ log

𝑑/𝑑

20 log4𝜋𝑑 /𝜆

𝑎

𝑐/ℎ

𝛽

𝑏ℎ

表 1 シミュレーション諸元(5)他方，計算機シミュレーションに必要なパケット誤り率は信号対雑音比(SNR; signal-to-noise ratio)とビ
ット誤り率に基づき算出する．具体的には，受信側 SN の信号電力と SNR γ は式(6)の関係がある．
𝛾

𝑃

/𝐾 𝜏

(6)

固定パラメタただし，𝐾 (=4.0×10-21 W/Hz)はボルツマン定数，τ はハードウェア装置のシステム温度である．また，レイリ
ーフェージング環境における BPSK 方式のビット誤り率
𝑝 は式(7)から計算できる[21]．
𝑝

1
⋅ 1
2

𝛾/ 𝛾

1

試行回数
観測エリア
パケット長
Publisher/Subscriber 数
送信電力
アンテナ利得
装置損失
SN
アンテナ高
搬送波周波数変調方式
雑音電力(システム温度)(7)

従って，パケット長を ℓ と定義するとき，式(7)よりパケ
ット誤り率 𝑝 は式(8)から計算できる．

チャネルモデル
所望パケット
誤り率

Proposed scheme(On-path and Off-path caching)
0.1

0.05
Comparable scheme(On-path caching)
0

𝑝

1

1

𝑝

ℓ

10,00010 km2ℓ = 1,000 bit
100
𝑅 = 0 dBm (1 mW)
𝐺
𝐺 = 0 dBi
𝐿
𝐿 = 0 dBℎ = 0.5 m
2.4 GHz (𝜆 = 0.125 m)
BPSK
𝑁 = -171.94 dBm(𝜏 = 1,600 K)
𝑑 = 100, 𝑎 = 3.6,
𝑏 = 0.005, 𝑐 = 20
レイリーフェージング
𝑝 = 1%(Req. 𝑝 = 10 )0.15
Ratio between sensor nodes correctly cached
and all sensor nodes

𝛼

𝐿

0

100 200 300 400 500 600 700 800 900 1,000
Number of sensor nodes(8)

図 8 キャッシング成功ノードの割合
対センサノード数

Average number of multi-hops
for reaching the required sensing data

3-4 計算機シミュレーション
図 6 および図 7 における RF モジュール，無線伝搬モデ
ル，キャッシュメモリに対して，C++言語を用いて計算機シ
5ミュレータを実装した．表 1 にシミュレーション諸元を示
4
Comparable scheme
す．シミュレーションシナリオとして，センサノードは観(On-path caching)
測フィールドに対してランダムに配備(センサノードの位
3
Proposed scheme
置は一様分布に従う乱数に基づき決定)した．そのうえで，(On-path and Off-path caching)2
Publisher と Subscriber の組み合わせをランダムに決定
し，両ノード間のルーチングは転送距離が最小になるパス
1を選択した．開発したシミュレータにおいては，ルーチン0
グ経路の最小パスを決定するために，Dijkstra アルゴリズ
0
50
100
150
200
Number of sensor nodes
ム[22]に基づき算出した．また，RF デバイスの固定パラメ
タ設定については，WSN の無線伝送に幅広く用いられてい図 9 平均マルチホップ数
る XBee モジュール[23]に基づき決定した．
対センサノード数
図 8 に WSN を構成する全 SN に対するキャッシングに成功した SN の割合 𝜌 の結果を示す．SN 数が増大するにつれてオーバヒアリング現象の効果により 𝜌 が増大するが，SN 数が 180 をピークとして 𝜌 は減少した．また，提案キャッシングメカニズムを用いない手法と

6

Average transmission distance of response
packet per hop

比較して，SN 数が 100，180，600，1,000 台のとき，各々，85
1.42 倍，2.61 倍，8.85 倍，17.0 倍の改善が得られた．
Comparable scheme
図 9 に Publisher から Subscriber に対して正しく要求(On-path caching)80
パケットが伝送された場合において，その平均マルチホップ数の結果を示す．SN 数が多くなるにつれて，パケットを75
中継するリレーノードになり得る SN も増大するため，平均
Proposed scheme(On-path and Off-path caching)
マルチホップ数は増大する．また，ICN に基づく WSN にお70
いて開発手法は比較手法と比べてキャッシングされたデー
タも多くなるため(図 8)，要求パケットにヒットする確率65も高くなるので，平均マルチホップ数は改善した．具体的
0
50
100
150
200
Number of sensor nodesには，SN 数が 50，100，150，200 の場合，各々，3.35%，
8.51%，10.8%，10.9%の改善が得られた．
図 10 平均伝送距離対センサノード数
図 10 に Publisher と Subscriber 間の伝送リンクの平均
転送距離対 SN 数の結果を示す．SN 数が 100 未満の領域においては，十分なキャッシュがなされないため，提案メカニズムを導入する効果がみられなかったが，それ以外の領域においては特性改善がみられた．具体的には，SN 数が 50，100，150，200 の場合，各々，6.46%，
10.5%，12.3%，12.2%の改善が得られた．

4 ブロックチェーンを用いたセキュアキャッシング手法の開発
4-1 関連研究
ICN におけるキャッシングに対する安全にデータを取り扱う手法として，文献[23]は NDN におけるセキュ
リティアタック保護フレームワークを考案し，文献[24]において最適化を図っている．また，文献[25]ではNDN におけるキャッシュ汚染を目的とした攻撃を防ぐ手法の考案，文献[26]および文献[27]において，NDN に対する攻撃シナリオの分析とモデルを構築している．一方，文献[28]および文献[29]において，ホームネッ
トワークシステムにおける個人情報に対して安全に取り扱うための手法を考案している．また，文献[30]において IoT 分野におけるブロックチェーンを考慮した研究動向を概観している．
Cloud servers

4-2 提案セキュアキャッシングシステムの概観
ブロックチェーン技術を導入する場合，認証のためのマ
Legacy users
ICN-available
イニング処理に対して多くの計算量が必要である．そのた
users
Coordinator
め WSN を構成する SN のようにハードウェア資源が乏しい
デバイスに対しては，ブロックチェーンをそのまま適用さ
ICN plane
せることは不可能である．そこで，図 11 に示すように，
Cluster head
ICN-plane と WSN-plane と呼ぶ 2 階層モデルに基づき，SN，
Sensor node
CH (cluster head)，Coordinator をハードウェア制限に基WSN plane
づき分類した．
図 11 セキュア ICN-WSN の概観
本研究で想定するネットワーク構成について，データの流れとして，SN はいくつかのクラスタにグループ分けを行
い，各々のクラスタに対して CH を設定する．CH は自身が支配するクラスタに属する SN から集めたセンシン
グデータをひとまとめにして，coordinator を介してクラウドに集約させる．他方，ICN-plane を構成する CHと coordinator は，ICN に基づく情報提供も行う．ここで，第 2 章における SN はハードウェア資源が十分にある場合を想定していたが，実際にはそのような環境は稀である．すなわち，第 2 章で定義する SN を第 4 章
では CH と SN にハードウェア資源の制限の有無に従って分類して開発システムの適用範囲拡大を図っている．
4-3 セキュアなセンシングデータの収集手法
センシングデータ収集に先立ち，公開鍵暗号アルゴリズム Π 𝒢, ℰ, 𝒟 に基づき CH は公開鍵と秘密鍵を生成する．Π ⋅ を構成する 𝒢 ⋅ ，ℰ ⋅ ，𝒟 ⋅ は，各々，鍵生成関数，符号化関数，復号関数である．𝑀 台の

7

CH の集合 𝕃
𝐿 , 𝐿 , ⋯ , 𝐿 ，および 𝑖 番目のクラスタに属する 𝑁 台の SN の集合 𝕊
𝑆 , ,𝑆 , ,⋯,𝑆 ,を定義する．このとき，𝑖 番目のクラスタに割り当てられた CH 𝐿 は，𝑖 番目のクラスタに属する 𝑗 番目のSN 𝑆 , に対し，1 組の公開鍵・秘密鍵を式(9)に基づき生成する．ただし，演算子 ⊕ は任意のビットごとの融合演算子である．また，式(9)に基づき生成した秘密鍵は CH と SN で共有され，公開鍵は CH に保存される．
𝒫𝒦 , , 𝒮𝒦 ,𝒢 𝐿 ⊕𝑆,

Located in same cluster

(9)

SNs

同様の手続きにて，CH と coordinator の間においても公開鍵・秘密鍵の組をやりとりする．すなわち，coordinator
は 𝐿 と式(10)に基づき公開鍵・秘密鍵を生成する．
𝒫𝒦 , 𝒮𝒦𝒢 𝐿ℰ 𝐷 , , 𝒮𝒦 ,Coordinator

Other CHs②

Spreading summarized sensing data①

Gathering sensing data
as summarized sensing data
③ Sending request of mining task

(10)

④

図 12 のステージ①において，SN 𝑆 , はセンシングデー
タ 𝐷 , を生成して，式(11)に基づき電子署名を付与する．
〈 𝐷 , | 𝒮𝒦 , 〉CH

Reporting end of mining task

Winner CH(11)

図 12 センシングデータの収集手順
電子署名が付与されたセンシングデータは，自身が属するクラスタに割り当てられた CH に無線伝送する．一方， SN から集めた SN に対して公開鍵を用いて，式(11)に基づき認証を行う．すなわち，式(11)に基づく評価の結果，CH は受信したセンシングデータに対して，生成した SN が正しいかという点，および伝送途中に改ざんされていない点を知ることができる．ただし，式(12)において，𝐷 , は 𝐷 , に対して正当に復号されたセンシングデータと定義する．
𝐷,

𝒟 〈 𝐷 , | 𝒮𝒦 , 〉, 𝒫𝒦 ,(12)復元されたセンシングデータは CH のバッファメモリに蓄積され，𝐾 個のセンシングデータを集約センシ
ングデータ(summarized sensing data)としてひとまとめにする．集約センシングデータは，第 4-4 節において述べる提案ブロックチェーンが取り扱うデータ部分(transaction)に相当する．そのために，集約センシン
グデータは図 12 のステージ②において ICN-plane を構成するノードに対してブロードキャストする．式(11)および式(12)と同様の手続きにて，集約センシングデータに対しても電子署名を付与することにより，配布されるデータの正当性の確認手段を担保している．
4-4 ブロックチェーンに基づくキャッシングデータの管理手法
図 13 に開発システムのブロックチェーンにおいて，各々のブロックは，前ブロックのハッシュ値 ℎ | ，集約センシングデータ 𝐷 ，ナンス 𝐼 ，現ブロックのハッシュ値 ℎ | から構成される．集約センシングデ
ータをブロックチェーンに加えるためには，式(13)に基づくハッシュ値の計算に基づくマイニングを行う．
そのために，図 12 のステージ③において，coordinator は(n -1) th blockn th block( n +1) th block
CH に対してマイニング処理の依頼を出す．
h
h
h
ℎ |

ℋ ℎ

| ⊕ 𝐷 ⊕𝐼

(13)

マイニング処理は，𝐼 をランダムに変更して式(13)に基づき計算してゆくとき，ℎ | に対し 0 ビットが 𝜅 個並ぶ

8Hash of n-2 κ( n -2) th block

Hash of n-1 κ( n -1) th block

Hash ofn th block

Summarized
sensing data
(Transaction) D n-1

Summarized
sensing data
(Transaction) D n

Summarized
sensing data
(Transaction) D n+1

Token (Nonce) I n-1

Token (Nonce) I n

Token (Nonce) I n+1

H (･)

H (･)

H (･)

Hash of hn-1 κ( n -1) th block

Hash of hn κn th block

Hash of hn +1 κ
( n +1) th blocknκ

図 13 開発システムのブロックチェーン

条件を満たすハッシュ値を可能な限り速く見つけることである．このとき，ハッシュ関数 ℋ ⋅ と 𝜅 の設定により計算の難易度を柔軟に変更することが可能であり，適用する WSN に応じたパラメタを決定する必要がある．具体的には，第 4-5 節において実機による試作機を用いて数値例を示す．また，ブロックチェーンに基づくデータの強固性については，ハッシュ関数の逆関数を用いた計算は計算機システムの特徴より困難
であるため担保されている．また，マイニングに成功した CH は，図 12 のステージ④に示す報告メッセージをブロードキャストして，他の CH や coordinator はブロックチェーンに新規ブロックを追加する．
4-5 ハッシュ関数のパラメタの数値例
式(13)におけるパラメタ 𝜅 の設定値を概算するために，Raspberry Pi 3 (Raspbian kernel ver. 4.9)[31]を用いて実測した．ハッシュ関数は MD5 (message digest algorithm 5)[32]と SHA-1 (first-generation
secured hash algorithm)[33]を対象として，C++言語を用いてシミュレータを実装した．ハッシュ関数の実
装は，CLX C++ library[34]，処理時間の計測には C++標準ライブラリ(std::chorono)を利用し，g++ compilerver. 6.3.0[35]を用いてコンパイルした．図 14 に，パラメタ 𝜅 に対し 100 回の試行に対する平均処理時間を示す．実験結果より，ブロック長を 100 kbyte，500 kbyte，1 Mbyte に設定するとき，マイニング時間を1 分または 10 分を想定するとき，表 2 に従い 𝜅 を決定すれば良いことが分かった．
4-6 開発システムの動作条件
集約センシングデータが示すポアソン分布に従い生成されるとき，その平均値 𝜆̅ は式(14)に基づき計算
できる．

𝑣𝑁𝑀⁄𝐾

104

(14)

ただし，𝑀 をクラスタ数，𝐾 を集約されたセンシングデ
ータ数，𝑁 を 1 クラスタあたりの平均 SN 数，𝑣 を単位
時間あたりに生成される SN 1 台あたりのセンシングデー
タ数と定義する．一方，集約センシングデータがマイニ
ングによってポアソン分布に従い認証されるとき，その平均値 𝜇̅ は式(15)に基づき計算できる．
𝜇

1⁄𝜀𝑇

(15)

Average processing time (sec.)

𝜆

103

MD5
SHA-1

Block size (kbyte)
100 500 1,000

10 min.
5 min.

102
10

2 hr.
1 hr.
30 min.

1 min.

1

1
-1

10

-2

10

0

5
10
15
20
Bit sequence length followed by a long string ofzeros from the MSB, κ (bit)

図 14 マイニング時間と 𝜅 の関係

ブロックチェーンの仕組み上，あるブロックが認証されたとしても，そのあといくつかのブロックがつながと定れなければ信用されない．その後続して接続されるブロック数を 𝜀，1 回あたりの認証時間を 𝑇
は 10 分程度に設定されている．
義する．例えば，ビットコイン[6]においては，𝜀 は 6，𝑇
このとき，式(16)の条件を満たすとき，提案システム
は動作する．
表 2 𝜅 の設定値の一例
𝜌

𝜆

𝜇

1

ﾊﾟｹｯﾄ長(kbyte)
100
500
1,000

(16)

MD5
1分
14
13
10

SHA-1
10 分
17
17
14

1分
12
12
11

10 分
16
12
12

4-7 計算機シミュレーション
第 4-6 節に示した確率統計モデルに対して，LPWA (low-power wide area) network に基づく WSN[36][37]に開発システムを導入した場合において，センシングデータの取得に係る応答時間に対して，計算機シミュ
レーションを用いて評価した．表 3 にシミュレーション諸元を示す．とくに，無線通信路のエミュレーショ
ンについては，第 3-3 節と同様のモデルを用いて計算している．

9

表 3 シミュレーション諸元

5 おわりに

400 km2
100 kbyte
1,000—100,000
1,200 秒
20 mW
0 dBi
25
50 m
2.53 dBi
pure ALOHA
15
4 秒
3
30 秒
BPSK
なし
920MHz
レイリーフェージング

観測エリア
パケット長
ノード数
送信間隔
送信電力
アンテナ利得ノード数
アンテナ高アンテナ利得
プロトコル
チャネル数
送信時間
最大再送回数
最大バックオフタイム
変調方式
誤り訂正符号
搬送波周波数
チャネルモデル

CH

MAC
レイヤ

PHY
レイヤ

1
Probability of MAC collision

0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

100

Average number of summar ized sensing
data generated per hour, λ

SN

90

λ

80

Collision prob.

70
60
50
40
30
20
10
0

0

50,000
Number of SNs

100,000

図 15 集約センシングデータ生成数，コリジョン発生確率対センサノード数
200
Average response time under ideal
wireless transmission scenario (s)図 15 に，第 4-6 節に基づき，センサノード数に対して，単位時間あたりに生成される集約センシングデー
タ数 𝜆̅ の計算結果を示す．センサノード数が 75,000未満の場合，式(14)における𝑣，𝑀，𝐾 は定数であるため 𝜆̅ は単調に増大したが，75,000 以上の場合 MAC プ
ロトコルが pure ALOHA 方式を採用したことによりコリジョンのために特性が劣化した．すなわち，SN 数が88.4 のとき，𝜆̅ は最大値をとった．
式(16)の等号成立条件に基づき，𝜆̅ が 88.4 の場合，所望 𝜇̅ は 88.4 になる．そのため，式(15)において，認証時間の上限は 1 ブロックあたり 40.7 秒になる．従って，図 14 に基づき，MD5 アルゴリズムおよび SHA-1
アルゴリズムを使用した場合における κ は，各々，14
および 15 に決定することができる．
開発システムの有効性を評価するために，センシン
グデータを要求してから提供されるまでの応答時間をベンチマークとして算出した．図 16 にキャッシュメモ
リに所望センシングデータが保存されていているセン
サノード数に対する全体のセンサノード数の割合，すなわちキャッシュヒット確率 𝜂 に対する応答時間の結果を示す．応答時間は 10,000 試行の平均値である．
開発システムが最良の条件下で働くとき(すなわち，𝜂
= 1 のとき)，すべてのセンサノードがすべてのキャッ
シ ン グ デ ー タ を 保 有 す る た め ， Subscriber とPublisher は一致するため，応答時間は 0 秒になった．
一方，開発システムが最悪の条件下で働くとき(すなわち，𝜂 = 0 のとき)，平均応答時間は 176 秒になった．
このとき，開発システムが最も悪条件下になるというのは提案キャッシング手法の効果がなく用いない条件と同値である点を補足する．従って，𝜂 が 0.2，0.5，
0.7 のとき，先の条件の場合と比較して，36.1%，75.1%，
95.9%の改善を得た．

Worst-case condition(without using the proposed scheme)

150

100
本研究開発では，ICN に基づく WSN に導入することを目的として，効果的なキャッシング手法の提案およMost efficient condition
50
び評価を行った．具体的には，オーバヒアリング現象に基づくオフパスキャッシングに対し，SIC 技術を併0用する手法を開発した．その信号処理手順に関して，
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Probability that requested sensing data is
クロスレイヤ設計に基づく最適化を試みた．また，計’stored in CH s cachememory, η
算機シミュレーション評価の結果，開発システムの有図 16 集約センシングデータ生成数，効性を示した．
コリジョン発生確率対センサノード数
一方，開発システムハードウェア装置に基づく実機を用いた現実的な環境での評価に先立ち，キャッシン
グデータをセキュアに取り扱う手法の提案および評価を行った．具体的には，ブロックチェーンに基づく分散データベースに基づきキャッシングデータの管理手法を開発した．また，テストベッドを試作してパラメ
タ設定の数値例，および計算機シミュレーションに基づく開発システムの有効性を示した．本研究開発の目
的は達成されたが，開発システムの実践的なテストベット開発と評価が重要な今後の課題であると考える．

10

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〈発
題

名

A Study on Off-path Caching Scheme byusing
Successive
Interference
Cancellation for Information-Centric
Network-based Wireless Sensor Network
コンテンツ指向型無線センサネットワーク
における効率的なキャッシング手法に関する一検討
コンテンツ指向型無線センサネットワーク
におけるオーバヒアリング現象に基づくオ
フパスキャッシング手法
Cross-Layer Design for Caching Scheme

表

資

料〉

掲載誌・学会名等

発表年月

Proc.
IARIA
the
16-th
International Conference on
Networks (ICN ’17)

2017 年 4 月

電子情報通信学会・知的環境とセン サ ネ ッ ト ワ ー ク (ASN) 研 究 会
技術報告2017 年 7 月

2017 年電子情報通信学会ソサイエ
ティ大会

2017 年 9 月

IARIA International Journal on2017 年 12 月

12

by
using
Successive
Interference
Cancellation in Information-Centric
Network-based Wireless Sensor Network
Fundamental Analysis for Blockchainbased Secured Caching Scheme forInformation-Centric
Network-based
Wireless Sensor Network
Secured Caching Scheme by using
Blockchain
for
Information-Centric
Network-based Wireless Sensor Network

Advances
Services

in

Networks

andProc. 2018 RISP International
Workshopon
Nonlinear
Circuits, Communication, andSignal Processing (NCSP ’18)

2018 年 3 月

信号処理学会・Journal on Signal
Processing

2018 年 5 月

13