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J-GLOBAL ID：201802214586459131   整理番号：18A1683793

部分可観測ネットワークシステムにおける状態のタイプの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Types of States in Partial Observable Network Systems

著者 (1件)： Guha Sayantan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： BigData Congress  ページ： 198-204  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワークシステムにおける状態のタイプの推定は,サイバー攻撃からネットワークインフラストラクチャを保護し,ネットワークトラフィックを管理し,ネットワークシステムにおける変化を検出するために不可欠である。それらの高い複雑さのため,ネットワークシステムにおける状態のタイプを推定することは非常に難しい。ネットワークシステムにおける状態推定の精度は,収集したセンサ情報の完全性に大きく依存する。しかし,与えられた時点におけるネットワークシステムの状態は,雑音のあるセンサにより完全には知られていない。入力データのある特徴が失われるので,ネットワークシステムの全体の真の状態を推定するのはより困難になる。部分的に観測可能な環境におけるネットワークシステムにおける状態を推定するために,部分的に観測可能なサイバーシステムにおける状態のタイプを推定するアプローチを提示した。このアプローチは畳込みニューラルネットワーク(CNN)の使用とエルボ法とk-平均クラスタリングアルゴリズムによる教師なし学習を含む。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 状態推定 ,  教師なし学習 ,  *センサ ,  エルボ ,  雑音 ,  完全性
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  畳込みニューラルネットワーク ,  入力データ ,  センサー情報 ,  ネットワークトラフィック ,  *ネットワークシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 観測 ,  ネットワークシステム ,  タイプ ,  推定