| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-10-05 10:45 ネットワーク装置コマンドログからの特徴量抽出法 ○甲斐田慶太郎・木村達明（阪大）・山内啓嗣（ソフトバンク）・滝根哲哉（阪大）  NS2022-76 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，通信サービスの多様化と拡大に伴うネットワークの大規模化により，その監視・管理業務は複雑化している.ネットワーク装置の状態確認コマンドを実行しながら故障箇所や原因を探索する，従来の故障診断の方法ではスケールせず，その自動化が急務となっている.しかし，装置コマンドログと呼ばれる状態確認コマンドの出力は，数十から数百行にわたる非構造なメッセージであり，自動的な分析や情報抽出そのものが困難な課題である.本研究では，故障診断業務の自動化に向けた，装置コマンドログからの特徴量抽出法を提案する.提案手法では，非構造な装置コマンドログから，出力のパターンであるテンプレートを自動的に特定し，ログごとに変動するパラメータ部分を特徴量として抽出する.提案手法は複数の手順から構成され，まず装置コマンドログをブロックと呼ばれるテンプレートを構成する小単位に分割する.続いて，類似するブロックのクラスタリングを行い，クラスタ内で共通して出現する単語列をテンプレートとして抽出する.最後に，得られたテンプレートを用いて装置コマンドログのパラメータ部分を特定し，数値などの単語種別を考慮して特徴ベクトルの構築を行う.また，提案手法を実ネットワークで取得したデータに適用し，テンプレート抽出の精度を評価する.さらに，抽出した特徴量の応用例として，教師あり学習による装置コマンドログの異常検知を行い，提案手法の有用性を示す. |
| （英） | With the diversification and rapid growth of communication services, monitoring and management of networks have become increasingly complex. Therefore, the conventional failure diagnosis procedure, in which network operators execute network commands to check the device status and to determine the failure locations and causes, does not scale, and its automation is in high demand. However, the output logs of these commands for troubleshooting, called device command outputs, are unstructured text messages consisting of tens to hundreds of lines, and therefore automatic analysis and information extraction have been challenging tasks. In this study, we propose a feature extraction method from device command outputs, which automatically identifies templates, i.e., primary parts of device command outputs, and extracts parameter variables that vary with command outputs as features. The proposed method first divides each command output into blocks, each of which constitutes a template. The blocks are then merged into clusters and a sequence of words that commonly appear within the blocks in each cluster is extracted as a template. Finally, parameter variables are identified by using the templates, and feature vectors are constructed by considering the types of words, such as numbers and symbols. Furthermore, we apply the proposed method to data obtained from a real network to evaluate the accuracy of template extraction. Moreover, as an example of the application of the extracted feature vectors, we perform anomaly detection using device command outputs and demonstrate the usefulness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | ネットワーク運用 / 故障診断 / 装置コマンドログ / 特徴量抽出 / / / / |
| （英） | Network operations / failure diagnosis / device command output / feature extraction / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 198, NS2022-76, pp. 1-1, 2022年10月. | |
| 資料番号 | NS2022-76 | |
| 発行日 | 2022-09-28 (NS) | |
| 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 | NS2022-76 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS |
| 開催期間 | 2022-10-05 - 2022-10-07 |
| 開催地（和） | 北海道大学 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Hokkaidou University + Online |
| テーマ（和） | ネットワークアーキテクチャ(オーバレイ、P2P、ユビキタスNW、スケールフリーNW、アクティブNW、NGN・新世代NW、IoT、エッジコンピューティング)、次世代パケットトランスポート(高速Ethernet、IP over WDM、マルチサービスパケット技術、MPLS)、グリッド、一般 |
| テーマ（英） | Network architecture (5G, Local 5G, Beyond5G, Mobile networks, Ad-hoc and sensor networks, Overlay and P2P networks, Programmable networks, SDN/NFV, IoT, Network slicing), Next generation packet transport (High speed Ethernet, IP over WDM, Multi-service package technology, MPLS), Grid, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2022-10-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ネットワーク装置コマンドログからの特徴量抽出法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Feature Extraction Method From Command Outputs of Network Devices |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネットワーク運用 / Network operations |
| キーワード(2)（和/英） | 故障診断 / failure diagnosis |
| キーワード(3)（和/英） | 装置コマンドログ / device command output |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴量抽出 / feature extraction |
| 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） | 甲斐田 慶太郎 / Keitaro Kaida / カイダ ケイタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 達明 / Tatsuaki Kimura / キムラ タツアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山内 啓嗣 / Hiroshi Yamauchi / ヤマウチ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | ソフトバンク株式会社 (略称： ソフトバンク) Softbank Corporation (略称： SBKK) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 滝根 哲哉 / Tetsuya Takine / タキネ テツヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-10-05 10:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2022-76 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.198 |
| ページ範囲 | p.1 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2022-09-28 (NS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]