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公開番号2025037690
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-18
出願番号2023144778
出願日2023-09-06
発明の名称推定方法、推定プログラム、及び通信処理装置
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人フィールズ国際特許事務所
主分類H04L 43/08 20220101AFI20250311BHJP(電気通信技術)
要約【課題】ネットワーク監視において、処理負荷を軽減できる。
【解決手段】サービスを実行する第1の通信装置と、ネットワークを介して前記第1の通信装置と通信を行う第2の通信装置と、前記ネットワークを監視する監視装置を有する通信システムにおける、前記第1の通信装置が実行するサービスの品質を推定する、推定方法であって、前記ネットワーク上の第1の方向に送信されるパケットを取得する取得工程と、取得した前記パケットを、第1の種類のパケットと、前記第1の種類のパケットとは異なる第2の種類のパケットとに分類し、分類したパケットの種別ごとに特徴量を決定する特徴量決定工程と、前記特徴量と、前記特徴量の決定に使用した前記パケットが送信されているタイミングにおけるサービスの品質と、を用いて学習した学習モデルを使用し、前記第1の通信装置がサービスの品質を推定する推定工程と、を有する。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
サービスを実行する第１の通信装置と、ネットワークを介して前記第１の通信装置と通信を行う第２の通信装置と、前記ネットワークを監視する監視装置を有する通信システムにおける、前記サービスの品質を推定する、推定方法であって、
前記ネットワーク上の第１の方向に送信されるパケットを取得する取得工程と、
取得した前記パケットを、第１の種類のパケットと、前記第１の種類のパケットとは異なる第２の種類のパケットとに分類し、分類したパケットの種別ごとに特徴量を決定する特徴量決定工程と、
前記特徴量と、前記特徴量の決定に使用した前記パケットが送信されているタイミングにおける前記サービスの品質とを用いて学習した学習モデルを使用し、前記第１の通信装置が実行するサービスの品質を推定する推定工程と、
を有する推定方法。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記第１の種類のパケットは、データを正常に受信したことを示す肯定応答を含むパケットである、
請求項１記載の推定方法。
【請求項３】
前記サービスは、動画配信アプリケーションであり、
前記第１の方向は、前記第１の通信装置から前記第２の通信装置への方向である
請求項２記載の推定方法。
【請求項４】
前記特徴量決定工程において、前記第２の種類のパケットから前記第１の通信装置が前記第２の通信装置に要求する要求パケットとそれ以外に分類し、前記要求パケットの特徴量を決定する
請求項３記載の推定方法。
【請求項５】
前記第１の方向は、前記サービスの実行により所定時間内に送信されるパケット数が少ない方の方向である
請求項１記載の推定方法。
【請求項６】
さらに、前記取得工程と前記特徴量決定工程とを実行することで決定した特徴量と、前記第１の通信装置から取得した前記サービスの品質とを用いて、前記学習モデルを学習させる学習工程とを有する
請求項１記載の推定方法。
【請求項７】
サービスを実行する第１の通信装置と、ネットワークを介して前記第１の通信装置と通信を行う第２の通信装置と、前記ネットワークを監視する監視装置を有する通信システムにおける前記サービスの品質を推定する、推定プログラムであって、
前記ネットワーク上の第１の方向に送信されるパケットを取得する取得工程と、
取得した前記パケットを、第１の種類のパケットと、前記第１の種類のパケットとは異なる第２の種類のパケットとに分類し、分類したパケットの種別ごとに特徴量を決定する特徴量決定工程と、
前記特徴量と、前記特徴量の決定に使用したパケットが送信されているタイミングにおける前記サービスの品質とを用いて学習した学習モデルを使用し、前記第１の通信装置が実行するサービスの品質を推定する推定工程と、を
前記監視装置が有するコンピュータに実行させる推定プログラム。
【請求項８】
サービスを実行する第１の通信装置と、ネットワークを介して前記第１の通信装置と通信を行う第２の通信装置と、前記ネットワークを監視する通信処理装置を有する通信システムにおける、前記第１の通信装置が実行するサービスの品質を推定する前記通信処理装置であって、
前記ネットワーク上の第１の方向に送信されるパケットを取得する取得部と、
取得した前記パケットを、第１の種類のパケットと、前記第１の種類のパケットとは異なる第２の種類のパケットとに分類し、分類したパケットの種別ごとに特徴量を決定する特徴量決定部と、
前記特徴量と、前記特徴量の決定に使用したパケットが送信されているタイミングにおける前記サービスの品質とを用いて学習した学習モデルを使用し、前記第１の通信装置が実行するサービスの品質を推定する推定部と、
を有する通信処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定方法、推定プログラム、及び通信処理装置に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、様々なアプリケーションの登場により、ネットワークへの要求は日々変化している。通信システムにおいて、限られたネットワークリソースを有効に利用するため、アプリケーションの重要度や特徴に応じて、適切にリソースを配分することが求められている。
【０００３】
例えば、ある通信システムでは、システム管理者がネットワークの通信状態などを監視し、動的に制御を行う場合がある。しかし、人手によるネットワークの監視や制御は、通信システムの構成が複雑になるほど、適切な制御が困難な場合が多い。
【０００４】
そこで、人間が監視することによる問題の見落としの防止や、即時性のある制御の実行のために、ネットワークの制御の自動化が行われる場合がある。自動化制御システムでは、例えば、ネットワークを流れるパケットから特徴（例えば、所定時間内に通過したパケット数やデータ容量など）を抽出し、事前に作成した機械学習モデルを用いて品質を推定する。
【０００５】
ネットワークのリソースを制御する技術については、例えば、以下の文献に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開2012-191372号公報
特開2011-172150号公報
US2020-0244490号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、パケットの監視は、特徴抽出を行うために、大量のパケットをキャプチャし続ける必要がある。また、対象となるパケットが多いほど、パケットのキャプチャ処理や特徴抽出処理の処理負荷が増大し、ネットワーク制御をリアルタイムで行うことができない場合がある。
【０００８】
そこで、一開示は、ネットワーク監視において、処理負荷を軽減できる推定方法、推定プログラム、及び通信処理装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
サービスを実行する第１の通信装置と、ネットワークを介して前記第１の通信装置と通信を行う第２の通信装置と、前記ネットワークを監視する監視装置を有する通信システムにおける、前記第１通信装置が実行するサービスの品質を推定する、推定方法であって、前記ネットワーク上の第１の方向に送信されるパケットを取得する取得工程と、取得した前記パケットを、第１の種類のパケットと、前記第１の種類のパケットとは異なる第２の種類のパケットとに分類し、分類したパケットの種別ごとに特徴量を決定する特徴量決定工程と、前記特徴量と、前記特徴量の決定に使用した前記パケットが送信されているタイミングにおける前記サービスの品質とを用いて学習した学習モデルを使用し、前記第１の通信装置が実行するサービスの品質を推定する推定工程と、を有する。
【発明の効果】
【００１０】
一開示は、ネットワーク監視において、処理負荷を軽減できる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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