組込みシステム向けオンライン障害検出システムの提案
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概要
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組込み機器の高性能化によりソフトウェアの複雑化,ネットワーク接続などにより運用時に不具合が発生する事が問題となっている.本研究の目的は,こうした不具合が発生した場合機械学習を用いたオンライン監視により検出する手法を提案することである.目的達成のために,オペレーティングシステム内部で取得できるプロセスごとの資源利用率の情報を取得する仕組みを実装した.本論文では,オンライン監視基盤から取得できる情報をもとに機械学習を行い,評価を行った.その結果,異常モデルの特定しない場合でも,オーバーヘッドを約 1% におさえつつ現実的な精度で異常を検出できた事を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-03-19
著者
-
中島 達夫
早稲田大学 基幹理工学部 情報理工学科
-
菅谷 みどり
独立行政法人科学技術振興機構ディペンダブル組込みOS研究開発センター
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中島 達夫
早稲田大学理工学術院
-
中島 達夫
早稲田大学理工学術院基幹理工学研究科
-
中島 達夫
早稲田大学基幹理工学部情報理工学科
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中島 達夫
早稲田大学
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