ネットワークに接続されている機器の増加に伴い，ネットワークに接続されている機器の構成管理や状態管理が重要になってきている．従来では危機の状態推定のためのネットワーク解析としてポートベースやペイロードベースの手法が行われてきた．しかし近年では，動的ポートの技術の発展や暗号化通信の増加などによってこれらの手法による解析は困難になっている．そこで，本研究では，トラフィックデータの統計的特徴からニューラルネットワークを用いてネットワーク状態を推定する手法を提案する．さらに，実際に収集したトラフィックデータを用いて実験を行い，提案手法の有効性を評価する．