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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-23 09:00 ［ポスター講演］スケールフリー性とクラスタ性の混在がネットワークの異常検出に与える影響 ○寒風公貴・作元雄輔（関西学院大）  CQ2026-36 |
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| 抄録 | （和） | 現実のネットワークシステムは時々刻々と変化しており，その中から異常な変化を早期に検出することは重要な問題である．動的ネットワークに対する異常検出方法として，ラプラシアン行列の上位固有値を用いる LAD が提案されており，その改良方法として，上位固有値に加えて下位固有値も用いる eLAD が提案されている．さらに，eLAD において使用する上位固有値と下位固有値の割合を GSS (Graph Spectrum Shift) に基づいて決定する方法 eLAD+GSS が提案されている．しかし，スケールフリー性とクラスタ性が混在するネットワークに対して，eLAD+GSSによる固有値選択が有効に機能するかは十分に明らかになっていない．そこで本稿では，LM モデルを用いて動的ネットワークを生成し，スケールフリー性とクラスタ性が混在するネットワークに対する eLAD+GSS の有効性を評価する．評価の結果，スケールフリー性とクラスタ性が混在する LM ネットワークでは，ラプラシアン行列の固有値分布に複数のピークが現れるため，ラプラシアン行列を用いた場合には検出成功率が十分に向上しないことを示す．一方，正規化ラプラシアン行列を用いた場合には，検出成功率が向上することを確認する． |
| （英） | Real-world network systems change their structures over time, and early detection of anomalous changes in such networks is an important problem. As anomaly detection methods for dynamic networks, LAD, which uses the largest eigenvalues of the Laplacian matrix, has been proposed. As an extension of LAD, we have proposed eLAD, which uses not only the largest eigenvalues but also the smallest eigenvalues. Furthermore, eLAD+GSS has been proposed as a method for determining the ratio of the largest and smallest eigenvalues used in eLAD based on GSS (Graph Spectrum Shift). However, it has not been fully clarified whether eigenvalue selection by eLAD+GSS works effectively for networks in which scale-free and clustering properties coexist. Therefore, in this paper, we generate dynamic networks using the LM model and evaluate the effectiveness of eLAD+GSS for networks in which scale-free and clustering properties coexist. The evaluation results show that, in LM networks with both scale-free and clustering properties, multiple peaks appear in the eigenvalue distribution of the Laplacian matrix, and thus the detection success rate does not sufficiently improve when the Laplacian matrix is used. On the other hand, we confirm that the detection success rate improves when the normalized Laplacian matrix is used. | |
| キーワード | （和） | 異常検知 / 動的ネットワーク / スペクトラルグラフ理論 / ラプラシアン行列 / 低ランク近似 / / / |
| （英） | Anomaly Detection / Dynamic Network / Spectral Graph Theory / Laplacian Matrix / Low-Rank Approximation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 121, CQ2026-36, pp. 126-131, 2026年7月. | |
| 資料番号 | CQ2026-36 | |
| 発行日 | 2026-07-14 (CQ) | |
| 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 | CQ2026-36 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
| 開催期間 | 2026-07-21 - 2026-07-23 |
| 開催地（和） | イーフ情報プラザ |
| 開催地（英） | Eef Jouhou Plaza |
| テーマ（和） | ネットワーク性能、仮想空間/メタバース、グラフ解析、ゲーム理論、機械学習、インタラクション、ソーシャルメディア、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2026-07-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スケールフリー性とクラスタ性の混在がネットワークの異常検出に与える影響 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The Impact of the Coexistence of Scale-Free and Clustering Properties on Network Anomaly Detection |
| 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） | 動的ネットワーク / Dynamic Network |
| キーワード(3)（和/英） | スペクトラルグラフ理論 / Spectral Graph Theory |
| キーワード(4)（和/英） | ラプラシアン行列 / Laplacian Matrix |
| キーワード(5)（和/英） | 低ランク近似 / Low-Rank Approximation |
| 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） | 寒風 公貴 / Koki Kampu / カンプウ コウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 作元 雄輔 / Yusuke Sakumoto / サクモト ユウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-23 09:00:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2026-36 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.121 |
| ページ範囲 | pp.126-131 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-07-14 (CQ) |
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