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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-19 11:15
Webサービスにおける応答時間に着目した異常検知の高精度化に関する提案
熊野達夫大川尚義藤田裕志富士通研)・吉川拓哉サイボウズ)・上野 仁富士通研ICM2020-70
抄録 (和) 近年,個⼈向けだけではなく業務⽤途にもWebサービスの採⽤が広まっている.Webサービスでは,普段よりも応答に時間がかかるとユーザビリティーが悪化して利⽤者の満⾜度が下がる.こういった状況が続くと顧客離れにつながるので,運⽤者はこれを検知して対応する必要がある.
応答時間増⼤の検出には,統計的な⼿法によって⾃動的に正常な応答時間を認識する異常検知が使われることが多い.精度良く異常検知するためには,統計的に処理する対象を適切に選択する必要がある.応答時間はアクセス先の機能や処理対象の状態によって異なるため,全体を統計処理すると異常検知の精度が低くなる.⼀⽅で,URLごとに統計処理すると,URLには処理対象のIDが含まれることが多いため,データ数が少なくなって精度が下がる.
本発表では,応答時間でURLをクラスタリングしてクラスターごとに異常検知する⽅式を提案して,商⽤環境のアクセスログを使って評価する.その結果,URLごとに統計処理するよりも異常検知の精度が⾼くなることが確認できた. 
(英) In web services, usability decreases and user satisfaction declines when the response time is longer than usual. Operators need to detect and respond to this situation, because these situations will lead to a loss of customers.
To detect an increase in response time, anomaly detection is often used, which automatically recognizes the normal response time using statistical methods.
In this presentation, we propose a method of clustering URLs by response time and detecting anomalies for each cluster and evaluate it with the access logs of a commercial environment. As a result, we confirmed that the accuracy of anomaly detection is higher than that of statistical processing for each URL.
キーワード (和) Webサービス / 異常検知 / アノマリー検知 / クラスタリング / / / /  
(英) web services / anomaly detection / clustering / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 433, ICM2020-70, pp. 58-63, 2021年3月.
資料番号 ICM2020-70 
発行日 2021-03-11 (ICM) 
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 ICM2020-70

研究会情報
研究会 ICM  
開催期間 2021-03-18 - 2021-03-19 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) エレメント管理,管理機能,理論・運用方法論,および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ICM 
会議コード 2021-03-ICM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Webサービスにおける応答時間に着目した異常検知の高精度化に関する提案 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Proposal for Improving the Accuracy of Anomaly Detection by Focusing on Response Time in Web Services 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Webサービス / web services  
キーワード(2)(和/英) 異常検知 / anomaly detection  
キーワード(3)(和/英) アノマリー検知 / clustering  
キーワード(4)(和/英) クラスタリング /  
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) 熊野 達夫 / Tatsuo Kumano / クマノ タツオ
第1著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
Fujitsu Laboratories Ltd. (略称: Fujitsu Labs)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大川 尚義 / Naoyoshi Ohkawa / オオカワ ナオヨシ
第2著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
Fujitsu Laboratories Ltd. (略称: Fujitsu Labs)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤田 裕志 / Hiroshi Fujita / フジタ ヒロシ
第3著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
Fujitsu Laboratories Ltd. (略称: Fujitsu Labs)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉川 拓哉 / Takuya Yoshikawa / ヨシカワ タクヤ
第4著者 所属(和/英) サイボウズ株式会社 (略称: サイボウズ)
Cybozu, Inc. (略称: Cybozu)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 上野 仁 / Hitoshi Ueno / ウエノ ヒトシ
第5著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
Fujitsu Laboratories Ltd. (略称: Fujitsu Labs)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-03-19 11:15:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 ICM 
資料番号 ICM2020-70 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.433 
ページ範囲 pp.58-63 
ページ数
発行日 2021-03-11 (ICM) 


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