IoTデバイスのフィンガープリンティング攻撃に対するWi-Fi MAC層トラフィックのゲーム理論的難読化

本論文は、IoTデバイスがMAC層メタデータ(パケットサイズ、到着間隔など)を用いた受動的トラフィックフィンガープリンティング攻撃に対して脆弱であるという問題に対し、ゲーム理論的フレームワークを用いたWi-Fi MAC層カバー・トラフィック注入防御策を提案する。提案手法は「ドナーベースの模倣注入」であり、アクセスポイントがペアリングされたデバイスの実際のトラフィックのレプリカを各デバイスのストリームに注入する。この手法を既存の合成トラフィックベースの手法と比較した結果、ドナー模倣注入は100%の帯域幅オーバーヘッドで攻撃者のバランス精度を33.5%に低下させるのに対し、同等のオーバーヘッドを持つ合成手法は93.9%に留まった。これは、注入量だけでなく、行動のリアリズムが防御効果を左右することを示している。この相互作用を有限の2プレイヤーゼロサムゲームとしてモデル化すると、ゲーム値0.247の混合戦略ナッシュ均衡が得られ、実装可能な決定論的防御策は、ペアリングを意識しない最良の攻撃者をバランス精度25.9%に抑えることができる。ペアリングを意識したロバスト性分析では、ドナーによって誘発されたIDスワップを操作できる攻撃者はベースラインに近い精度を回復するため、4クラス保護はペアリングの機密性を前提とし、持続的な効果はペアレベルの匿名性である。この防御策はアクセスポイントで動作し、IoTデバイスの変更は不要である。