機械学習によるネットワークビッグデータの解析(ネットワーク環境でのディベンダビリティ)
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概要
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既存のニューラルネットワークの機械学習を改良し,ネットワーク上のビッグデータのクラスタリングによる異常検知する手法を提案する.先行研究の成果に基づき,DNS問い合わせの送信頻度に対して,提案したGRSOMの改良手法でDNS問い合わせ頻度の類似性に基づいてクラスタリングする.実測のネットワークトラフィックデータを用いた実験結果は提案手法が従来のGHSOMよりDNS問い合わせ頻度の類似性をクラスタリングの階層数に明確に表すことができ,データ構造を可視化したことを示す.また,提案手法が従来のGHSOMより簡単にネットワークの異常をDNS問い合わせのクラスタリング構造上で検出できる.本提案手法は,ネットワーク通信帯域における異常検知,負荷分散制御に貢献できる.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-10-17
著者
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