本研究室では、住宅に導入される最新のIoTデバイスやAI技術を活用した「スマートホーム」の研究を行っています。スマートロックやスマート蛇口、エアコン、照明制御など、家電や住宅設備がネットワーク化され、より便利で快適な暮らしが実現されつつあります。

近年は、国際標準である Matterプロトコル を基盤としたデバイス連携が注目されており、当ゼミでもMatter環境の構築と実験に着手しています。さらに、複数のIoT機器が自律的に接続し合う Bluetooth Meshネットワーク の構築にも取り組んでおり、効率的な情報共有とシステム安定性の検証を進めています。

一方、スマートホームの普及はサイバーセキュリティの新たな課題も浮かび上がらせています。悪意ある攻撃による個人情報の流出や、不正な操作によるエネルギー使用の急変といったリスクが現実のものとなっています。これらの脅威に対し、私たちは 異常操作の検知 や 時系列データの解析 を通じて、日常と異常をどう見分けるか、実データに基づく研究を進めています。

過去には、ゼミ生有志もスマートホーム実験環境に実際に泊まり込み、IoTセンサから取得したデータを用いて 行動パターンと環境変化の分析 を行った実績もあります。

本研究では、学外の大学・研究機関とも連携し、現実の住宅環境に近い実験フィールドに触れながら未来の安全なスマートホームのあり方を考えていきます。

いま取り組んでいるテーマ

• LLMを活用したMatterのセキュリティ検査 — 国際標準Matterに対応した機器へ、生成AIを使って変則的な入力を送り込み、想定外の動作をしないかを自動で調べています
• Bluetooth Meshのセキュリティ機能 — 機器どうしが数珠つなぎに通信する仕組みで、鍵の配布や不正な機器の排除がどのように働くかを検証しています
• サーモカメラを用いた歩容認証 — 顔ではなく歩き方で人を見分ける手法です。熱画像なので姿かたちが写り込みにくく、プライバシーに配慮した本人確認が期待できます。骨格の座標を時系列で扱い、推論にかかる時間を削減する工夫を検証しました（2026.3 情報処理学会第88回全国大会で発表）
• 時系列データの解析 — センサから得られる日常の記録から、いつもと違う様子をどう見分けるかを扱っています

これらの成果はゼミの活動と発表の記録にまとめています。