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アイテム
輻輳ウィンドウを用いたRNNによるネットワークのトラフィック変動予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197126
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1971267f90aaa8-9605-422b-8729-460ff2afb598
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z81-6X-02.pdf (558.3 kB)
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Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||
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| 公開日 | 2019-02-28 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | 輻輳ウィンドウを用いたRNNによるネットワークのトラフィック変動予測 | |||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||
| 主題 | ネットワーク | |||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| お茶の水女子大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 工学院大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| お茶の水女子大 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
小山内, 遥香
× 小山内, 遥香
× 中尾, 彰宏
× 山本, 周
× 山口, 実靖
× 小口, 正人
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 通信障害は，大規模災害による被災地内外の通信過多による輻輳，同時に起こる OS アップデートや DDoS 攻撃など，様々な原因で引き起こされる.これらの通信障害は起こってからでは，対応が手遅れである場合が多く， 確度の高い予測をし，事前に輻輳を抑制することが重要である.網内における機械学習により，トラフィック集中を 早期に検知し，効率的に対応するための技術に期待が集まっている.本論文では，深層学習のモデルの一種である Recurrent Neural Network(RNN) を用いてトラフィック異状の情報を抽出し，トラフィック変動の兆候を掴むための 手法を提案する. | |||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||||
| 書誌情報 |
第81回全国大会講演論文集 巻 2019, 号 1, p. 255-256, 発行日 2019-02-28 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||
