| 講演名 | 2021-09-09 ラフ?ラシアン行列の固有値を用いたテンホ?ラルネットワークの異常検出に対する改良方法の提案 瀬川 絵里子(関西学院大), 谷口 豊明(関西学院大), 作元 雄輔(関西学院大), |
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| 抄録(和) | 現実の多くのネットワークはノート?間の関係性か?時間とともに変化するテンホ?ラルネットワークて?あり，テンホ?ラルネットワークの異常を検出する技術は現実社会て?発生する様々な問題を分析する上て?非常に重要て?ある． これまて?に，テンホ?ラルネットワークの異常検出に対する革新的な方法として，LAD (Laplacian Anomaly Detection) か?提案されている．LAD は，ネットワークの構造を表すラフ?ラシアン行列の一部の固有値に対する時系列テ?ータから，各時刻における異常スコア(正常な状態からと?の程度逸脱しているかを表す指標)を計算し，異常スコアに基つ?いてネットワークの異常を検出しようとしている．LAD て?は，値の大きい順に上位の固有値た?けを用いることを考えているか?，ラフ?ラシアン行列における値の小さな固有値にはネットワークの大域的な構造に関する重要な情報か?含まれている．そのため，下位の固有値の時系列テ?ータは，テンホ?ラルネットワークの異常を捉える上て?重要な働きをするものと考えられる．そこて?本稿て?は，LAD においてラフ?ラシアン行列の大きな固有値た?けて?なく小さい固有値も用いる改良方法を提案し，その改良方法の有効性を明らかにする．評価を通し?て，提案する改良方法はLADによる異常検出の精度を大幅に向上て?きることを示す． |
| 抄録(英) | Many networks in the real world are dynamic and temporal wherein relationships among nodes change with time. Technologies to detect anomalies in dynamic networks are crucial to investigate various problems of society. The Laplacian anomaly detection (LAD) has been proposed as an innovative method for detecting anomalies in dynamic networks. LAD calculates the anomaly score, i.e., an indicator of the degree of deviation from the normal state, at each time from timeseries data for some eigenvalues of the Laplacian matrix, which represents the structure of networks. Using the calculated anomaly scores, LAD detects the anomaly in the dynamic network. The original LAD uses only the large eigenvalues of the Laplacian matrix; other eigenvalue combinations have not been discussed for anomaly detection. Based on spectral graph theory, small eigenvalues contain relevant information about the global structure of a network. Therefore, small eigenvalues are crucial for detecting large-scale anomalies in dynamic networks, and their use should improve the accuracy of LAD. Herein, we propose an improvement that uses not only the large eigenvalues but also the small eigenvalues of the Laplacian matrix for calculating anomaly scores in LAD. Through the evaluation, we clarify that the proposed improvement can significantly improve the accuracy of anomaly detection in LAD. |
| キーワード(和) | 異常検知 / 動的ネットワーク / スヘ?クトラルク?ラフ理論 / ラフ?ラシアン行列 / 社会ネットワーク分析 |
| キーワード(英) | Anormaly Detection / Dynamic Network / Spectral Graph Theory / Laplacian Matrix / Social Network Analysis |
| 資料番号 | CQ2021-40 |
| 発行日 | 2021-09-02 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
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| 開催期間 | 2021/9/9(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 無線通信品質、6G、IoT、無線伝送、リソース制御、クロスレイヤー技術、一般 |
| テーマ（英） | Wireless Communications Quality, 6G, IoT, Resource Management, Wireless Transmission, Cross layer Technologies, etc. |
| 委員長氏名（和） | 岡本 淳(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Jun Okamoto(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 平栗 健史(日本工大) / 長谷川 剛(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.) / Gou Hasegawa(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | アベセカラ ヒランタ(NTT) / 山本 寛(立命館大) |
| 幹事氏名（英） | Hirantha Abeysekera(NTT) / Hiroshi Yamamoto(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 西川 由明(NEC) / 堅岡 良知(KDDI総合研究所) / 川嶋 喜美子(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshiaki Nishikawa(NEC) / Ryoichi Kataoka(KDDI Research) / Kimiko Kawashima(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Quality |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ラフ?ラシアン行列の固有値を用いたテンホ?ラルネットワークの異常検出に対する改良方法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of an Improving Method for the Laplacian Anomaly Detection of Temporal Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常検知 / Anormaly Detection |
| キーワード(2)（和/英） | 動的ネットワーク / Dynamic Network |
| キーワード(3)（和/英） | スヘ?クトラルク?ラフ理論 / Spectral Graph Theory |
| キーワード(4)（和/英） | ラフ?ラシアン行列 / Laplacian Matrix |
| キーワード(5)（和/英） | 社会ネットワーク分析 / Social Network Analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 瀬川 絵里子 / Eriko Segawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 関西学院大学(略称：関西学院大) Kwansei Gakuin University(略称：Kwansei Gakuin Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 谷口 豊明 / Toyoaki Taniguchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 関西学院大学(略称：関西学院大) Kwansei Gakuin University(略称：Kwansei Gakuin Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 作元 雄輔 / Yusuke Sakumoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 関西学院大学(略称：関西学院大) Kwansei Gakuin University(略称：Kwansei Gakuin Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-09-09 |
| 資料番号 | CQ2021-40 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | CQ-173 |
| ページ範囲 | pp.17-22(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-09-02 (CQ) |