ディープラーニングを用いたネットワーク状態変化検知

中津川 恵一  山下 真司  奥田 將人  
(ネットワークシステム研究専門委員会推薦論文)

誌名
電子情報通信学会論文誌 B   Vol.J102-B   No.4   pp.319-327
発行日: 2019/04/01
Online ISSN: 1881-0209
DOI: 10.14923/transcomj.2018JBT0001
論文種別: 論文
専門分野: ネットワーク
キーワード: 
ネットワーク運用管理,  トラヒック変化検知,  機械学習,  ディープラーニング,  ARIMA,  

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あらまし: 
ネットワークの大規模化や通信サービスの多様化に伴い,機械学習/AI技術を活用したネットワーク運用管理の高度化が期待されている.本論文では,ネットワークの自動監視においてより高精度なトラヒック変化検知を実現するため,ネットワークのエッジにおける入出力トラヒックの関係をディープラーニングにより学習してネットワーク状態の変化検知を行う手法を提案する.そして,実際の企業網のトラヒックデータを用いて評価を行い,時系列モデル化手法であるARIMAでは普段と異なる状態と誤検知してしまう不定期なトラヒックパターンの変化に対しても,提案手法ではネットワーク内部が普段と同じ状態であると推定でき,より誤検知の少ないネットワーク自動監視が可能となる事を示す.