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J-GLOBAL ID：202002244372794566   整理番号：20A0658258

リカレントニューラルネットワークを用いた双方向通信ログに基づくTCP輻輳制御の推定方式

Estimating TCP Congestion Control Algorithms from Passively Collected Bidirectional Packet Log Using Recurrent Neural Network

著者 (4件)： 大関尚紀 (電通大) ,  山本嶺 (電通大) ,  大坐畠智 (電通大) ,  加藤聰彦 (電通大)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 61  号： 2  ページ： 287-296 (WEB ONLY)  発行年： 2020年02月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  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： 近年,ネットワークの多様化にともない,様々なTCP輻輳制御方式が提案されている.TCP輻輳制御方式はインターネットにおけるトラヒックを特徴づけるため,どのような方式がどの程度使用されているかを解析することは,ネットワーク事業者が自身のネットワークを管理するうえで重要となる.このような解析では多数のTCPフローを自動的に処理することが必要となる.本論文では,機械学習を用いて輻輳制御方式を推定する方法を提案する.提案方法は,ネットワーク内において収集されたデータとACKセグメントの双方を含む通信ログを使用し,ログに含まれる個々のTCPフローに対して,輻輳ウィンドウの時系列を推定する.さらに,この時系列に対して,リカレントニューラルネットワークを用いた識別器を適用し,そのフローの輻輳制御方式を推定する.Linuxオペレーティングシステムに実装された10の輻輳制御方式に適用した結果,代表的な3つの方式は明確に区別でき,また10の方式はいくつかのグループに分類できるという結果を得た.(著者抄録)

シソーラス用語： *神経回路網 ,  *双方向通信 ,  *記録 ,  TCP/IP ,  *輻輳制御 ,  通信信号 ,  予測
準シソーラス用語： ACK【信号】 ,  TCP【プロトコル】 ,  *リカレントニューラルネットワーク ,  *ログ ,  時系列予測

分類 (2件)： データ通信  (ND11040A) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C)

引用文献 (36件)：

• Afanasyev, A. et al.: Host-to-Host Congestion Control for TCP, IEEE Commun. Surveys & Tutorials, Vol.12, No.3, pp.304-342 (2010).
• Javobson, V.: Congestion Avoidance and Control, ACM SIGCOMM Comp. Commun. Review, Vol.18, No.4, pp.314-329 (1988).
• Stevens, W.R.: TCP Slow Start, Congestion Avoidance, Fast Retransmit, and Fast Recovery Algorithms, IETF RFC 2001 (1997).
• Floyd, S., Henderson, T. and Gurtov, A.: The NewReno Modification to TCP’s Fast Recovery Algorithm, IETF RFC 3728 (2004).
• Floyd, S.: HighSpeed TCP for Large Congestion Windows, IETF RFC 3649 (2003).

タイトルに関連する用語 (5件)： リカレントニューラルネットワーク ,  双方向通信 ,  ログ ,  TCP輻輳制御 ,  推定