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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-31 11:10 デバイス推定のためのグラフを用いた周期解析に基づくトラヒック解析手法 ○高崎智香子・郡川智洋・森谷高明・服部恭太（NTT）  NS2025-60 |
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| 抄録 | （和） | IoTを含む多様なデバイスやサービスが大量接続されるBeyond 5G/6G時代のネットワークでは，ネットワークリソースやセキュリティレベルなどの異なる要求を満たすオペレーションのため，トラヒック解析が活用されてきている．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．実際のネットワークでは，大量のトラヒックを扱う必要があり，入力トラヒックによって手動で特徴量を選択したり，パラメータを最適化したりする特徴量エンジニアリングを行うのは不可能である．本稿では，パケットサイズと到着間隔のみを入力特徴量とし，周期解析によって特徴的な長さのトラヒックを抽出し，グラフ形式に変換し，GNNを用いて解析するデバイス推定手法を提案する．提案手法では，パケット長をノード特徴量，パケットの到着間隔のエッジの重みとする直線グラフに変換する．評価結果から，従来手法と比較して少ない次元の特徴量の学習でも推定精度を維持することを示す． |
| （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. In real networks, feature engineering, such as manual feature selection and parameter optimization depending on input traffic, is not feasible because operators must treat a large amoount of traffic. This paper proposes a graph-based traffic classification method that trains only two-dimensional features: packet inter-arrival times and packet sizes. The proposed method extracts the typical length of the traffic, which is different depending on the input traffic, using periodicity analysis. The traffic for the extracted length is converted into graphs whose two adjacent nodes have an edge, which is defined as textit{linear graphs} in this paper. The inter-arrival times and the packet sizes are represented as node features and edge weights, respectively. The evaluation results show that the proposed method maintains 95-99% accuracy even trained with two-dimensional features, which is less than the numbers of features used in the existing methods, for two open datasets. Therefore, the proposed method is expected to reduce the feature engineering while maintaining the accuracy. |
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| キーワード | （和） | デバイス推定 / トラヒック解析 / 周期解析 / グラフニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | device type classification / traffic analysis / periodicity analysis / graph neural network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 132, NS2025-60, pp. 40-45, 2025年7月. | |
| 資料番号 | NS2025-60 | |
| 発行日 | 2025-07-23 (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 | NS2025-60 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR RCS RCC SeMI NS RISING HCL |
| 開催期間 | 2025-07-30 - 2025-08-01 |
| 開催地（和） | マリオス（盛岡地域交流センター） |
| 開催地（英） | MALIOS |
| テーマ（和） | IoT、無線分散ネットワーク、センサネットワーク、 制御通信、ネットワーク制御、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 | 2025-07-SR-RCS-RCC-SeMI-NS-RISING-HCL |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | デバイス推定のためのグラフを用いた周期解析に基づくトラヒック解析手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Traffic Analysis based on Periodicity Analysis using Graphs 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 type 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） | グラフニューラルネットワーク / graph neural network |
| 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） | 高崎 智香子 / Chikako Takasaki / タカサキ チカコ |
| 第1著者 所属（和/英） | NTT (略称： NTT) NTT (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） | NTT (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森谷 高明 / Takaaki Moriya / モリヤ タカアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | NTT (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 服部 恭太 / Kyota Hattori / ハットリ キョウタ |
| 第4著者 所属（和/英） | NTT (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-31 11:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2025-60 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.132 |
| ページ範囲 | pp.40-45 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-23 (NS) |
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