両者は、IP通信機器のトラフィックをパッシブに観測・分析し、通信機器の状態を推定するトラフィック分析技術の共同研究に長年取り組んできた。両者は、同技術を大阪公立大学 杉本キャンパスの大規模ネットワーク監視に適用し、ネットワークカメラやプリンターなどのIoT機器を含む多種多様な機器のトラフィックの特徴を学習。接続される機器の種別を97.7%の精度で即座に判別できることを確認した。これにより、同技術を活用することで、IoT機器の管理が自動化され、なりすましやマルウェア感染によって引き起こされる機器の異常な通信挙動を、情報漏洩につながる不正侵入としていち早く検知できるようになる。

また、OKIは、この共同研究の成果を活用し、エッジ領域のネットワーク機器をリアルタイムで監視するエンジンおよびGUIを備えた「リアルタイムネットワーク監視システム」を開発した。同システムは、ネットワーク内の接続構成や通信状態を可視化し、不審な機器やリスクがあると思われる機器を自動的に抽出する。さらに、これらの機能は、小型かつ軽量な装置単体で提供され、ネットワークスイッチのミラーポートに接続するだけで、すでに運用中のネットワークでも後付け設置で簡単に利用することができる。

くわえて、OKIは、同システムを社内の複数の生産工場で運用中であり、現場のネットワーク管理者からフィードバックを得ながらシステム改良を続けているという。同システムは、セキュリティポリシーの徹底が困難な海外拠点や、セキュリティ対策ソフトの導入が困難なレガシー機器を運用するネットワークの監視にも適しているとのことだ。