2023年3月総合大会で「複数地域の Crowdsensing におけるワーカの最適サンプリング」というタイトルで芝浦工業大学 大宮キャンパスで発表してきました(松浦千紘)

はじめに

こんにちは 。 先進ネットワーク研究室B4の松浦です。

2023年3月7日~10日に芝浦工業大学 大宮キャンパスで開催された総合大会で発表したので、参加報告を書きたいと思います。

研究概要

IoTデバイスの代わりに携帯端末のセンサを用いてデータを収集するモバイルクラウドセンシング ( MCS : mobile crowdsensing ) が注目されています。一方で、悪意のある人物がサービス妨害を目的に意図的に真の値から外れた値を送信するといった攻撃が問題点として指摘されています。この他にもセンサの不具合などで正しい値が測定できないこともあり、収集した値の多くは誤差が発生しているものと予想されます。

このような問題に対して、単一地域を対象とした防御法や攻撃法について研究が行われていましたが、複数エリアでの防御法は未検討でした。また、データを収集するためにも資金が必要であることから収集できる人数は限られていますが、そのような観点での研究は行われていません。

本研究では上記のような課題に着目し、「収集可能な人数が決まっている際に、誤差が最小となるように各エリアのデータ収集人数を設定する方法」を提案しました。正常な値を送信するユーザが多く、ユーザの測定値のばらつきが小さいほど収集データから計算される値と真の値との誤差が小さいという特徴を用いて下図のようにサンプルユーザ数を更新し、収束した時点での各エリアのサンプルユーザ数を採用します。(ユーザ数更新後 増加量最小エリア : C / 減少量最大エリア : A)

この方式を正常ユーザのみが存在している状態に適用し、サンプルユーザ数を変化させた場合の誤差の総和の変化量をグラフにプロットしました。

評価の結果、提案方式を適用することによって誤差の抑制が可能であることを示すことができました。

今回の実験では攻撃ユーザが存在しない状態でサンプリングを行いましたが、今後はサービス事業者がユーザの区別ができる場合を想定し、攻撃ユーザの視点から研究を進めていきたいと思います。

詳細については、以下のスライドをご参照ください。

総合大会_230307_松浦

感想

研究会よりも発表数が多く、聴講人数が分散している印象でした。そのため、落ち着いた発表を行うことができたと感じています。また、キャンパスが広く発表場所が離れているため、予め聴講する研究を決めておくといいのかなと思います。

東京の過ごし方

<到着日>

発表は埼玉の大宮で行われますが、移動経路の都合により東京の錦糸町に宿泊しました。駅すぐで反対側にスカイツリーが見える立地と、大宮まで50分で着くアクセスのよさで即決しましたが、一般的に50分は長いらしいですね(;;)(短いと思ってました笑)
せっかくなのでご飯を買いにスカイツリーまで散歩しました~

<発表日>

写真を撮っていなかったので、他の方の投稿でぜひ見てください^^

<出発日>

最終日は六本木にある国立新美術館に行きました。きれいな建築物を見るのが好きで、いつか行こうと思ってたので念願でした~!2週連続で遠方出張はかなりハードでしたが、学部生のうちに経験できてよかったです。
以上で参加報告を終わります。お読みいただきありがとうございました!