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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-01-23 11:35 グラフを用いたトラヒック解析によるデバイス推定手法 ○高崎智香子・郡川智洋・服部恭太（NTT）  NS2024-173 |
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| 抄録 | （和） | Beyond 5G/6G 時代のネットワークでは，IoT を含む多様なデバイスが大量接続される．このようなネット ワークでは，これまでの全デバイス共通のネットワーク制御では，各デバイスの多様なネットワーク要求を満たすこ とは難しい．一方，デバイスを個々に制御することで各デバイスのネットワーク要求を満たすことが可能になると期 待されるが，計算量の観点から大量の接続デバイスを個別に制御することは難しい．我々は，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，タイプ毎に制御を行うことで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，トラヒックのふるまいを機械学習を用いて解析するデバイスタイプ推定技術を提 案している [1], [2]．実際のネットワークでは，大量のトラヒックを収集・蓄積する必要があることから，機械学習モ デルへの入力特徴量に変換する際の計算量が課題となる．本稿では，トラヒックをグラフ形式に変換してトラヒック の振る舞いを解析する手法を提案する．提案手法では，トラヒックを各パケットをノードとして時系列順に接続する 直線グラフに変換し，パケットサイズをノード特徴量，パケット到着間隔をエッジ特徴量として表現する．生のトラ ヒックをグラフ形式で表現することで，機械学習モデルへの入力特徴量への変換計算量を削減する．評価結果から， 99% の精度を維持し，変換計算量を従来手法の 1/2 に削減することを示す．また，大量のトラヒックを収集する実ネッ トワークへの応用を目指し，学習に用いるトラヒック量を変化させた際の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 of services will greatly increase including not only user devices such as smartphones but also the Internet of Things (IoT). Therefore, the existing common control for all devices cannot fulfill the network requirements of each device. However, it is not feasible to control networks per device in terms of computational complexity. We introduce device types as groups of devices with similar traffic characteristics to control network per device type for efficient network control. We present a method to classify device types based on periodicity analysis of only encrypted traffic behavior [1], [2]. In real networks, the method has a problem that the preprocessing time increases because the periodicity analysis and feature extraction of the method have high computational complexity. This paper proposes a method to convert network traffic into graphs focusing on the inter-arrival times among packets. We construct the path graphs by representing the packets as the nodes and the time series of the packets as the edges. The evaluation results show that the proposed method reduces the processing time for converting traffic into graph format features to be input into the classification model and maintains the classification accuracy. We also discuss the accuracies when training with the different amount of traffic. | |
| キーワード | （和） | デバイス推定 / トラヒック解析 / グラフ分類 / 機械学習 / 深層学習 / / / |
| （英） | ｄevice classification / traffic analysis / graph classification / machine learning / deep learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 344, NS2024-173, pp. 19-24, 2025年1月. | |
| 資料番号 | NS2024-173 | |
| 発行日 | 2025-01-16 (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 | NS2024-173 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS NWS |
| 開催期間 | 2025-01-23 - 2025-01-24 |
| 開催地（和） | 東淀川区民会館 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Higashi-Yodogawa Community Center + Online |
| テーマ（和） | NWソフトウエア(ソフトウエアアーキテクチャ，ミドルウエア)，NWアプリケーション，SOA/SDP，NGN/IMS/API，分散制御・ダイナミックルーチング，グリッド，NFV，IoT，NW及びシステム信頼性，NW及びシステム評価，一般 |
| テーマ（英） | Network software (Software architecture, Middleware), Network application, SOA/SDP, NGN/IMS/API, Distributed control/Dynamic routing, Grid, NFV, IoT, Network/System reliability, Network/System evaluation, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2025-01-NS-NWS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | グラフを用いたトラヒック解析によるデバイス推定手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Device Type Classification based on Traffic Analysis Using Graph |
| 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） | グラフ分類 / graph classification |
| 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 | 2025-01-23 11:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2024-173 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.344 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-01-16 (NS) |
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