6X-02
輻輳ウィンドウを用いたRNNによるネットワークのトラフィック変動予測
○小山内遥香(お茶の水女子大),中尾彰宏,山本 周(東大),山口実靖(工学院大),小口正人(お茶の水女子大)
通信障害は,大規模災害による被災地内外の通信過多による輻輳,同時に起こる OS アップデートや DDoS 攻撃など,様々な原因で引き起こされる.これらの通信障害は起こってからでは,対応が手遅れである場合が多く, 確度の高い予測をし,事前に輻輳を抑制することが重要である.網内における機械学習により,トラフィック集中を 早期に検知し,効率的に対応するための技術に期待が集まっている.本論文では,深層学習のモデルの一種である Recurrent Neural Network(RNN) を用いてトラフィック異状の情報を抽出し,トラフィック変動の兆候を掴むための 手法を提案する.

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