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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-09-08 09:30 ネットワークの異常検知ならびに障害規模の推定手法 ○小川直也・川原亮一（東洋大）  NS2023-57 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，AIを活用したネットワークの異常検知ならびに障害規模の推定手法を提案する．異常検知には教師なし学習であるオートエンコーダを利用し, 監視対象ネットワークに対して担当範囲を分割するように複数のオートエンコーダを適用する．正常な通信条件下における監視項目間の関係性を学習させることで，異常発生時に各オートエンコーダから得られた平均二乗誤差をもとに異常検知を行い，異常判定されたオートエンコーダの数から障害の規模を推定する．ネットワークエミュレータであるMininetで構築した仮想ネットワーク上の通信を対象とした実験を行い，提案手法の有効性を評価する． |
| （英） | In this paper, we propose a network anomaly detection and failure scale estimation method using AI. For anomaly detection, we use an autoencoder that is unsupervised learning, and apply the autoencoder to each communication group for the network to be monitored. By learning the relationship between monitoring items under normal communication conditions, we detect an anomaly from the mean square error obtained from each autoencoder when an anomaly occurs and estimate the scale of the failure from the number of autoencoders determined to be anomalous. We conduct experiments on communication on a virtual network constructed by Mininet, a network emulator, and evaluate the effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | 異常検知 / 障害規模 / オートエンコーダ / Mininet / / / / |
| （英） | Anomaly detection / Failure scale / Autoencoder / Mininet / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 177, NS2023-57, pp. 32-37, 2023年9月. | |
| 資料番号 | NS2023-57 | |
| 発行日 | 2023-08-31 (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 | NS2023-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS IN CS NV |
| 開催期間 | 2023-09-07 - 2023-09-08 |
| 開催地（和） | 東北大学 電気通信研究所 |
| 開催地（英） | Tohoku University |
| テーマ（和） | セッション管理(SIP・IMS)，相互接続技術/標準化，次世代・新世代・将来ネットワーク，クラウド/データセンタネットワーク，SDN(OpenFlow等)・NFV，IPv6，機械学習のネットワーク適用，一般 |
| テーマ（英） | Session management (SIP/IMS), Interoperability/Standardization, NGN/NwGN/Future networks, Cloud/Data center networks, SDN (OpenFlow, etc.)/NFV, IPv6, Machine learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2023-09-NS-IN-CS-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ネットワークの異常検知ならびに障害規模の推定手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Network anomaly detection and failure scale estimation method |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常検知 / Anomaly detection |
| キーワード(2)（和/英） | 障害規模 / Failure scale |
| キーワード(3)（和/英） | オートエンコーダ / Autoencoder |
| キーワード(4)（和/英） | Mininet / Mininet |
| 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） | 小川 直也 / Naoya Ogawa / オガワ ナオヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東洋大学 (略称： 東洋大) Toyo University (略称： Toyo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川原 亮一 / Ryoichi Kawahara / カワハラ リョウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東洋大学 (略称： 東洋大) Toyo University (略称： Toyo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-09-08 09:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2023-57 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.177 |
| ページ範囲 | pp.32-37 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-08-31 (NS) |
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