計測器は、対象デバイスの動作中に対象デバイスの消費電力の波形データを取得する(S1)。検出装置のプロセッサは、計測器より取得された消費電力のデータを平滑化し(S2)、平滑化後の消費電力のデータをクラスタリングにより分類することによって通常モードとスリープモードとを識別し(S3)、通常モードと識別された期間ごとに、当該通常モードの継続時間と、当該継続時間での消費エネルギーとを特徴量として抽出し(S4)、抽出された特徴量から外れ値を求めることで、対象デバイスに挿入された悪意のある機能の発現を検出する(S5)。Thing)デバイス等の様々な電子機器に広く用いられている。IoTデバイスは、インターネットを介してファームウェアをダウンロードしてアップデートすることができる一方で、情報の漏洩やハードウェアの安全性に関して深刻な懸念が生じている。インターネットを介してIoTデバイスのファームウェアをアップデートする場合、攻撃者により悪意でファームウェアが改ざんされ、デバイスの機能が容易に変更されてしまうおそれがある。このような事態に対処するため、例えば、非特許文献1には、組み込みシステムにおいて異常なコード実行を検出する技術が開示されている。本発明は、対象デバイスに挿入された機能の発現を検出する方法及び装置に関する。前記特徴量から外れ値を求めることで、前記対象デバイスに挿入された機能の発現を検出する方法。前記サイドチャネル情報として、前記対象デバイスの消費電力を取得する、請求項1に記載の方法。前記特徴量として、前記少なくとも1つの動作モードの継続時間と、当該継続時間における前記対象デバイスの消費エネルギーと、を抽出する、請求項2に記載の方法。前記サイドチャネル情報として、前記対象デバイスに流れる電流を取得する、請求項1に記載の方法。前記特徴量として、前記少なくとも1つの動作モードの継続時間と、当該継続時間における前記対象デバイスの累積電流値と、を抽出する、請求項4に記載の方法。前記サイドチャネル情報として、前記対象デバイスの抵抗を取得する、請求項1に記載の方法。前記特徴量として、前記少なくとも1つの動作モードの継続時間と、当該継続時間における前記対象デバイスの累積抵抗値と、を抽出する、請求項6に記載の方法。前記クラスタリングのアルゴリズムとしてK平均法を用いる、請求項1~7の何れか1項に記載の方法。前記クラスタリングのアルゴリズムとしてウォード法を用いる、請求項1~7の何れか1項に記載の方法。局所外れ値因子法を用いて前記外れ値を求める、請求項1~9の何れか1項に記載の方法。前記平滑化した後のデータから、前記複数の動作モードを識別する、請求項1~10の何れか1項に記載の方法。)のご相談を承っております。お気軽にご連絡ください。同じキーワードでJ-STORE内を検索することが出来ます。