機械学習を用いたネットワーク異常検知技術のWebAPI化の研究

中野 雄介  池田 泰弘  松尾 洋一  渡辺 敬志郎  石橋 圭介  西松 研  
(システム開発・ソフトウェア開発論文)

誌名
電子情報通信学会論文誌 B   Vol.J102-B   No.5   pp.343-355
発行日: 2019/05/01
Online ISSN: 1881-0209
DOI: 10.14923/transcomj.2018NSI0001
論文種別: 招待論文 (ネットワークソフトウェア技術とその応用論文特集)
専門分野: 
キーワード: 
機械学習,  異常検知,  WebAPI,  ラッパ,  

本文: FreePDF(1.1MB)


あらまし: 
将来的な労働人口の減少に備えるため,ネットワークの障害対応の自動化が急務である.障害対応の自動化には,トリガとなる異常検知技術が欠かせない.一方近年,機械学習による異常検知技術の研究が盛んである.しかし現状,ネットワークでこのような技術は普及していない.原因は次の二つである.(1)ネットワーク事業者にとって,検知対象に応じて複数の検知技術を導入する場合,技術に応じたデータ収集/前処理等の開発が必要である.(2)検知技術開発者にとって,検知技術をネットワークで利用可能な技術に仕上げるには,ネットワークに関する機能/非機能要件も満たす必要がある.本論文ではこれらの障壁を解消する,異常検知技術のWebAPI化ラッパの構成を提案する.ラッパは(1)ネットワークに対して共通のWebAPIのIFを提供し,1回の開発で複数技術を導入可能とする.一方(2)ラッパでの実装を肩代わりし,各検知技術の開発の障壁も解消する.ラッパを実装し,実際の検知技術をWebAPI化することで,少ない工数でネットワークに導入できることを確認した.また,検知技術をネットワークに対応させるためのプログラム変更は難易度の低いものであった.一方,ラッパによる実行時間のオーバーヘッドは,実測により許容範囲であると確認した.