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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-11-06 14:45 ［依頼講演］自営モバイル網の自律的運用に向けた自己学習型トラヒック分析技術 ○沢辺亜南（NEC/東大）・岩井孝法（NEC）・中尾彰宏（東大）  CS2020-63 |
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| 抄録 | （和） | ローカル5Gの利用ニーズが高まる一方で，無線通信の知識を持たないIoT事業者とっては効率の良いネットワーク運用が困難であるという課題がある．本発表では，事業者が意識せずとも高効率なネットワーク運用を支援することを目的とし，ネットワーク層AIによりMECで観測した通信トラヒックパターンを自己学習しつつコンテキストを推定する分析技術を提案する．最後に，スマートフォンやWebカメラに対するコンテキスト評価結果を紹介する． |
| （英） | Recent wide-spreading IoT use cases lead IoT vertical players without wireless network expertise to utilize high performance wireless networks by their own, which results in increasing their needs of local 5G operation without experts. Accordingly, we propose a context interpreting method with self-learning capability at a MEC server via traffic analysis empowered by network layer AI. In this presentation, we show results of context estimation in two major use cases such as smartphone apps and web camera states. | |
| キーワード | （和） | 暗号化トラヒック / 通信トラヒック分析 / 状態遷移モデル / アプリケーション推定 / / / / |
| （英） | Encrypted traffic / Traffic analysis / States transition model / Estimation of application / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 223, CS2020-63, pp. 81-82, 2020年11月. | |
| 資料番号 | CS2020-63 | |
| 発行日 | 2020-10-29 (CS) | |
| ISSN | 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) | |
| PDFダウンロード | CS2020-63 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS |
| 開催期間 | 2020-11-05 - 2020-11-06 |
| 開催地（和） | オンライン開催+中央・野々市公民館 |
| 開催地（英） | Online + Central Community Center, Nonoichi Community Center |
| テーマ（和） | ブロードバンドアクセス，ホームネットワーク，ネットワークサービス，通信利用アプリケーション，一般 |
| テーマ（英） | Broadband access, Home network, Network service, Communication applications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CS |
| 会議コード | 2020-11-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 自営モバイル網の自律的運用に向けた自己学習型トラヒック分析技術 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A self-learning traffic analysis method for self-driving private mobile networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 暗号化トラヒック / Encrypted traffic |
| キーワード(2)（和/英） | 通信トラヒック分析 / Traffic analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 状態遷移モデル / States transition model |
| キーワード(4)（和/英） | アプリケーション推定 / Estimation of application |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 沢辺 亜南 / Anan Sawabe / サワベ アナン |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社/東京大学 (略称： NEC/東大) NEC Corporation/The University of Tokyo (略称： NEC/UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩井 孝法 / Takanori Iwai / イワイ タカノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 (略称： NEC) NEC Corporation (略称： NEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中尾 彰宏 / Akihiro Nakao / ナカオ アキヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-11-06 14:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CS |
| 資料番号 | CS2020-63 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.223 |
| ページ範囲 | pp.81-82 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2020-10-29 (CS) |
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