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公開番号2025017535
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-06
出願番号2023120626
出願日2023-07-25
発明の名称情報処理装置および情報処理方法
出願人トヨタ自動車株式会社,KDDI株式会社
代理人弁理士法人秀和特許事務所
主分類G06F 11/34 20060101AFI20250130BHJP(計算;計数)
要約【課題】障害検知の精度を向上させる。
【解決手段】情報処理装置が、異常検知モデルを利用して、第一のシステムにおいて異常が発生しているか否かを判定し、前記第一のシステムに異常が発生したと判定された場合に、前記異常が、前記第一のシステムに接続されている外部システムの障害の影響を受けたものであるか否かを推定し、前記判定された異常が、前記外部システムの障害の影響を受けたものであると推定される場合に、前記外部システムの障害の影響が小さくなるように、前記異常検知モデルを更新する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
異常検知モデルを利用して、第一のシステムにおいて異常が発生しているか否かを判定することと、
前記第一のシステムに異常が発生したと判定された場合に、前記異常が、前記第一のシステムに接続されている外部システムの障害の影響を受けたものであるか否かを推定することと、
前記判定された異常が、前記外部システムの障害の影響を受けたものであると推定される場合に、前記外部システムの障害の影響が小さくなるように、前記異常検知モデルを更新することと、
を実行する制御部を含む、情報処理装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記制御部は、前記外部システムに含まれる通信網またはサーバ装置の障害を通知する障害情報を取得する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記障害情報を取得した場合に、前記異常が、前記外部システムの影響を受けたものであると推定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記外部システムは、前記情報処理装置の管理者が管理していないシステムである、
請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記異常検知モデルは、前記第一のシステムに含まれる一つ以上の装置において計測された複数種類の計測値を入力とし、前記第一のシステムに対する異常スコアを出力する機械学習モデルであり、
前記制御部は、前記異常スコアが所定の閾値を超えている場合に、前記第一のシステムにおいて異常が発生していると判定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記制御部は、前記障害情報に基づいて、前記外部システムにおいて障害が発生している時間帯を判定する、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記制御部は、前記時間帯における、前記異常検知モデルの入力と出力を解析することで、前記外部システムの障害に起因した前記異常スコアの変化に対して所定値以上の貢献度を持つ前記計測値を特定する、
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記制御部は、前記異常検知モデルについて、前記特定した計測値に対応する重みを補正する、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記制御部は、前記貢献度が所定値を上回る計測値について、重みを小さくする補正を行う、
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
情報処理装置が実行する方法であって、
異常検知モデルを利用して、第一のシステムにおいて異常が発生しているか否かを判定することと、
前記第一のシステムに異常が発生したと判定された場合に、前記異常が、前記第一のシステムに接続されている外部システムの障害の影響を受けたものであるか否かを推定することと、
前記判定された異常が、前記外部システムの障害の影響を受けたものであると推定される場合に、前記外部システムの障害の影響が小さくなるように、前記異常検知モデルを更新することと、
を含む、情報処理方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、障害検知技術に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
通信網やサーバ装置を含む情報処理システムに発生した異常を検知するための技術がある。これに関して、例えば、特許文献１には、高精度なアノマリ検知を可能にする機械学習モデルを生成する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第７００４４７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
機械学習の発展に伴い、障害検知の分野において機械学習モデルを活用するケースが増えることが予想される。
【０００５】
本開示は、障害検知の精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の実施形態の一態様は、
異常検知モデルを利用して、第一のシステムにおいて異常が発生しているか否かを判定することと、前記第一のシステムに異常が発生したと判定された場合に、前記異常が、前記第一のシステムに接続されている外部システムの障害の影響を受けたものであるか否かを推定することと、前記判定された異常が、前記外部システムの障害の影響を受けたものであると推定される場合に、前記外部システムの障害の影響が小さくなるように、前記異常検知モデルを更新することと、を実行する制御部を含む、情報処理装置である。
【０００７】
本開示の実施形態の一態様は、
情報処理装置が実行する方法であって、異常検知モデルを利用して、第一のシステムにおいて異常が発生しているか否かを判定することと、前記第一のシステムに異常が発生したと判定された場合に、前記異常が、前記第一のシステムに接続されている外部システムの障害の影響を受けたものであるか否かを推定することと、前記判定された異常が、前記外部システムの障害の影響を受けたものであると推定される場合に、前記外部システムの障害の影響が小さくなるように、前記異常検知モデルを更新することと、を含む、情報処理方法である。
【０００８】
また、他の態様として、上記の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、または、該プログラムを非一時的に記憶したコンピュータ可読記憶媒体が挙げられる。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、障害検知の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
第一の実施形態に係るデータ収集システムの概要図。
車両および車載装置が有するハードウェアの構成の一例。
サーバ装置のハードウェア構成の一例。
異常検知装置のハードウェア構成の一例。
車載装置のソフトウェア構成を模式的に示した図。
サーバ装置のソフトウェア構成を模式的に示した図。
異常検知装置が取得する計測データの一例。
異常検知装置のソフトウェア構成を模式的に示した図。
モデル生成部の動作を説明する図。
判定部の動作を説明する図。
モデル更新部の動作を説明する図。
車載装置、サーバ装置、異常検知装置が行う処理のシーケンス図。
異常検知モデルを生成する処理のフローチャート。
異常検知モデルを利用した異常検知処理のフローチャート。
異常検知モデルを更新する処理のフローチャート。
障害が発生した時間帯を説明する図。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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