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J-GLOBAL ID：201902264652303822   整理番号：19A1094848

将来のデジタル社会を支えるネットワークの変革-オペレーション編-ディープラーニングに基づく異常検知技術-DeAnoS:Deep Anomaly Surveillance

著者 (3件)： 渡辺敬志郎 (NTT ネットワーク基盤技研) ,  田尻兼悟 (NTT ネットワーク基盤技研) ,  中野雄介 (NTT ネットワーク基盤技研)
資料名： NTT技術ジャーナル
巻： 31  号： 5  ページ： 17-18  発行年： 2019年05月01日 
JST資料番号： F0050B  ISSN： 0915-2318  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,ネットワークサービスのプロアクティブな保守運用に向けてNTT研究所で検討を進めているディープラーニングに基づく異常検知技術(DeAnoS:Deep Anomaly Surveillance)の概要と事業会社における検証状況を紹介します.(著者抄録)

シソーラス用語： *情報ネットワーク ,  *機械学習 ,  早期診断 ,  検出 ,  *異常 ,  SNMP【通信】 ,  解析 ,  保守管理 ,  運転管理 ,  企業 ,  通信業 ,  ログ解析 ,  深層学習 ,  異常検出
準シソーラス用語： NTT【企業】 ,  ディープラーニング ,  異常検知 ,  運用管理 ,  早期発見

分類 (2件)： 通信工学・通信事業一般  (ND01000D) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (5件)：

• 中野・池田・渡辺・石橋・川原:“オートエンコーダによるネットワーク異常検知,” 2017信学総大,B-7-33,2017.
• 池田・中野・渡辺・石橋・川原:“オートエンコーダを用いたネットワーク異常検知における精度向上に向けた一検討,” 2017信学総大,B-7-34,2017.
• 川原:“ネットワークオペレーション・制御技術の高度化に向けたAI/機械学習の活用について,” 2017信学ソ大,BT-2-1,2017.
• T. Kimura, A. Watanabe, T. Toyono, and K. Ishibashi: “Proactive Failure Detection Learning Generation Patterns of Large-scale Network Logs,” IEEE/IFIP CNSM 2015 (mini-conf.),Barcelona,Spain,Nov. 2015.
• 池田・石橋・中野・渡辺・川原:“オートエンコーダを用いた異常検知におけるスパース最適化を用いた要因推定手法,” 信学技報, Vol.117,No.89,pp.61-66,2017.

タイトルに関連する用語 (5件)： デジタル ,  社会 ,  オペレーション ,  ディープラーニング ,  異常検知