統計手法に基づいたネットワーク運用のオンライン監視と故障とパフォーマンスの低下の早期検出への応用
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概要
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本論文では, ネットワークの故障やパフォーマンス低下の自動検出について述べる。ネットワーク、MIB-IIを用いて、混合分布としモデル化します。ネットワークの正常な運用パラメータを、通常の運用データから、推定を行う。そして, 逐次的なパラメータの推定をもとに残差を生成する新たな手法を提案する。その残差の平均は正常な場合はゼロであり、異常が発生するとその平均はゼロではない値に跳躍するという特性を持つ。よって、ネットワークの異常検出はSequential Analysisで知られている変化点検出(change point detection)として定式化することに着目し、誤報率(false alarm rate)の解析解を定めることによって、設計の閾値は自動的に調整される。埼玉大学と東京国際大学のネットワークでの実験による結果、提案方式は誤報率を最小化し、高精度で異常検出が行え、提案手法の有効性が示された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-05-25
著者
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