エッジ／フォグコンピューティングを用いたIoT侵入検知システム

IoTネットワークにおけるサイバー攻撃を検出するため、エッジ／フォグコンピューティングと機械学習を組み合わせた侵入検知システムを開発しました。

実験環境では、ESP32をIoTノード、Raspberry Piをエッジ処理装置、Ubuntu PCをフォグ環境として使用しました。CICFlowMeterによりネットワークフロー情報を収集・解析し、機械学習ベースの分類を評価しました。

この研究を通じて、組込みネットワーク、Linuxシステム、トラフィックデータ収集、および工学分野における機械学習の応用を組み合わせました。