講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-10-22 15:10
多数のセンサーが送出するトラヒックに対するアプリケーション分析手法 ○堀 良彰・フォン ヤオカイ(佐賀大)・永田 晃・小寺康平・中村勝一(ネットワーク応用技研) IA2013-49 |
抄録 |
(和) |
センサーやスマートフォンなどの多様で膨大な数のデバイスが生成する比較的小さなサイズのデータが流入するビッグデータ時代の情報通信ネットワーク環境を考える。ビッグデータを配送する基幹ネットワークは、接続されたデバイスが送出するパケットの異常を検出するため、デバイスが送出するトラヒックの挙動の異常を効率的に解析し、かつ異常を起こすセンサーやスマートフォンからのデータ流入箇所を特定するための仕組みが求められる。本研究では、ビッグデータ用ネットワーク配送基盤に接続されたデバイスが送出するデータに対して、デバイスの異常挙動を検出するため、非負値行列因子分解を応用した定常パターン作成手法を提案する。特に、同一のアプリケーショントラヒックが多数のセンサーから送出される状況を仮定し、同一のアプリケーショントラヒックのクラスタリングと、その定常トラヒックパターンの生成を同時に実現する。 |
(英) |
We discuss an anomaly detection of a computer network in Bigdata era. The network has to support to deliver network traffic which is sent from many devices such as a large number of sensors and smartphones. The core network in Bigdata era is required to have a feature of anomaly detection for many devices. We propose a way to create traffic patterns from such kind of devices by using NMF (non-negative matrix factorization). The analysis enable to make clusters with the same traffic behavior and to show their traffic patterns immediately. |
キーワード |
(和) |
トラヒック解析 / 異常検知 / 非負値行列因子分解 / センサー / / / / |
(英) |
traffic analysis / anomaly detection / NMF(Non-negative Matrix Factorization) / Sensor / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 256, IA2013-49, pp. 37-40, 2013年10月. |
資料番号 |
IA2013-49 |
発行日 |
2013-10-15 (IA) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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IA2013-49 |