| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2026-03-04 14:40
リアルタイムモバイルアプリケーション識別における確度とシステム負荷に応じた遅延・精度制御手法 ○木村 晟・中尾彰宏(東大) NS2025-274 |
| 抄録 |
(和) |
モバイルトラフィックの急増と暗号化に伴い,Deep Packet Inspection(DPI)に代わる機械学習識別が普及している.しかし,既存研究は計算資源の限られるエッジ環境を想定しておらず,トラフィック急増時に処理が輻輳し,QoSやスライシング制御に間に合わない遅延を招く点が課題である.本研究の目的は,推論処理能力が制約された環境において,遅延を有界に制御しながら高精度に分類可能なアプリケーション識別システムを構築することである.手法として,推論の確度に基づき識別が安定したセッションの計算を省略するスケジューリング機構と,新規セッション発生率から負荷を監視し,輻輳時に動作モードを切り替えて処理を軽量化するトラフィック適応型動的制御を提案する.評価の結果,従来手法の最大遅延426秒に対して精度約82.5%を維持したまま最大遅延を1.28秒に抑制している.本研究は,計算リソースの制約と激しい負荷変動という実運用上の課題を克服し,エッジ環境における実用的なトラフィック識別の実現に貢献する. |
| (英) |
With the ubiquity of encryption, machine learning has become essential for mobile app identification, yet existing methods often fail in resource-constrained edge environments. During traffic bursts, computational bottlenecks lead to excessive latency, rendering real-time QoS control infeasible. This study proposes a traffic-adaptive classification system designed to ensure bounded latency without sacrificing accuracy. We introduce two core mechanisms: a confidence-based early exit strategy that skips redundant computations for stable sessions, and a dynamic control system that monitors new session arrival rates to switch to lightweight processing modes during congestion. Evaluations demonstrate that the proposed method reduces maximum latency from 426 seconds to 1.28 seconds while maintaining 82.5% accuracy. This approach successfully reconciles the conflict between limited edge resources and traffic fluctuations, enabling practical real-time identification. |
| キーワード |
(和) |
モバイルアプリケーション同定 / リソース割り当て / 待ち行列遅延 / QoS / / / / |
| (英) |
Mobile App Identification / Resource Allocation / Queue Delay / QoS / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 385, NS2025-274, pp. 316-321, 2026年3月. |
| 資料番号 |
NS2025-274 |
| 発行日 |
2026-02-25 (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 |
NS2025-274 |