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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-07-19 16:20 デバイス推定におけるトラヒック特徴評価に基づく特徴量変換手法 ○高崎智香子・郡川智洋・服部恭太（NTT）  NS2024-73 |
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| 抄録 | （和） | Beyond 5G/6Gネットワークでは，IoTを含む多様なデバイスが大量接続される．また，非地上系ネットワーク（NTN）の発展によりドローンや衛星などが活用されてきており，これらのネットワークノードの移動に伴い，接続デバイスがより高頻度に変化する．このようなネットワークでは，各デバイスのネットワーク要求を満たすため，収容設計を短期間で繰り返し行う必要がある．我々は，計算量を削減しつつユーザ要求を満たすNW提供を目指し，トラヒックの特徴が類似であるデバイスをトラヒックタイプとしてグルーピングし，トラヒックのふるまいの特徴を表す期間（周期）を解析することでデバイスタイプを推定する技術を提案している．実際のネットワークでは，トラヒックの振る舞いやMACアドレスが変化するが，その変化に伴い周期抽出を再実行した場合，推論精度が低下する課題がある．本稿では，トラヒック統計値に基づき特徴の大きさを数値化することで特徴の大きい区間を抽出する特徴量変換手法を提案する．評価結果から，過学習が改善され，デバイスタイプの分類精度が向上されることを示す．また，特徴評価に伴う計算量と推定精度について考察する． |
| （英） | In the beyond 5G and 6G networks, the number of connected devices and their types will greatly increase including not only user devices such as smartphones but also the Internet of Things (IoT). Moreover, Non-terrestrial networks (NTN) introduce dynamic changes in the types of connected devices as base stations or access points are moving objects. Therefore, continuous network capacity design is required to fulfill the network requirements of each device.However, continuous optimization of network capacity design for each device within a short time span becomes difficult because of the heavy calculation amount. We introduce device types as groups of devices with similar traffic characteristics to optimize network capacity per device type for efficient network capacity design. A method has been proposed to classify device types based on periodicity analysis of only encrypted traffic behavior.In real networks, the method has the problem that the accuracy decreases when traffic is reconverted into waveforms along with changes in traffic behavior and dynamic MAC addresses.This paper proposes a method to convert network traffic into waveforms by extracting the most significant characteristic portion from traffic time series based on feature evaluation.The evaluation result shows that the proposed method improves overfitting and classification accuracy.We also discuss the correlation between the processing time of the proposed feature evaluation and the classification accuracy. | |
| キーワード | （和） | デバイス推定 / トラヒック解析 / 周期解析 / 機械学習 / 深層学習 / / / |
| （英） | device classification / traffic analysis / periodicity analysis / machine learning / deep learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 106, NS2024-73, pp. 158-163, 2024年7月. | |
| 資料番号 | NS2024-73 | |
| 発行日 | 2024-07-10 (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 | NS2024-73 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC RCS SeMI NS SR RISING |
| 開催期間 | 2024-07-17 - 2024-07-19 |
| 開催地（和） | かでる2・７（北海道立道民活動センター） |
| 開催地（英） | Hokkaido Citizens Activities Promotion Center |
| テーマ（和） | 高信頼制御通信,無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2024-07-RCC-RCS-SeMI-NS-SR-RISING |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | デバイス推定におけるトラヒック特徴評価に基づく特徴量変換手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Feature Conversion based on Traffic Statistics Evaluation for Device Type Classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | デバイス推定 / device classification |
| キーワード(2)（和/英） | トラヒック解析 / traffic analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 周期解析 / periodicity analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 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） | 高崎 智香子 / Chikako Takasaki / タカサキ チカコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 郡川 智洋 / Tomohiro Korikawa / コオリカワ トモヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 服部 恭太 / Kyota Hattori / ハットリ キョウタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-19 16:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2024-73 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.106 |
| ページ範囲 | pp.158-163 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-07-10 (NS) |
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