仮想化ネットワークスライシング環境のための分散オンライン異常検出【JST・京大機械翻訳】

Wang Weili; Liang Chengchao; Chen Qianbin; Tang Lun; Yanikomeroglu Halim

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201509055173 整理番号：22P0024137

仮想化ネットワークスライシング環境のための分散オンライン異常検出【JST・京大機械翻訳】

Distributed Online Anomaly Detection for Virtualized Network Slicing Environment

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発行年： 2022年01月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ネットワークスライシングは通信ネットワークにおけるクリティカルなプロバイダの1つであるので,複数の仮想ネットワーク要素を運ぶ基板ネットワークにおける1つの異常物理ノード(PN)または物理的リンク(PL)は多重ネットワークスライスの重要な性能劣化を引き起こす。短い時間内に異常から基板ネットワークを回復するために,PNとPLsに異常が存在するかどうかの迅速で正確な同定が極めて重要である。リアルタイムでシステムデータを分析できるオンライン異常検出法が好ましい。そのうえ,PNsとPLsに写像された仮想ノードとリンクは多重スライスで散乱されるので,分散検出モードが仮想化環境に適応するために必要とされる。これらの要求に従って,本論文では,分散方式でPNにマッピングされた仮想ノードの実時間測定を解析することにより実現される分散1クラスサポートベクトルマシン(OCSVM)に基づく分散オンラインPN異常検出アルゴリズムを提案した。具体的には,OCSVM目的関数を分離するために,コンセンサス制約を導入することによって,元の問題を分散二次計画問題のグループに変換した。乗算器の交互方向方式を採用して,分散オンラインPN異常検出の解法を達成した。次に,隣接仮想ノード間の測定の相関を利用することによって,正準相関分析に基づく別の分散オンラインPL異常検出アルゴリズムを提案した。このネットワークは,リアルタイムPL異常解析のための正準相関ベクトルを計算するために,共分散行列と電流データの平均ベクトルを保存する必要があるだけであった。合成および実世界ネットワークデータセットに関するシミュレーション結果は,提案した分散オンライン異常検出アルゴリズムの有効性とロバスト性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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