大規模で実験的なネットワークにおける異常検知の効率化（山下記念研究賞） | IIJ Engineers Blog
次世代の技術を追求しインターネットへ貢献することを目指す「IIJ技術研究所」の研究員が、情報処理学会が主催する「平成29年度山下記念研究賞」を受賞しました。 受賞者プロフィール 阿部 博（あべ ひろし） IIJでエンジニアとして各種開発業務に従事した後、研究者に転身。クラウドコンピューティングを実現するためのシステム/ネットワーク基盤技術が専門です。 現在はIIJ技術研究所に所属しながら、国立研究開発法人 情報通信研究機構の協力研究員、Interop Tokyo ShowNet NOCチームメンバーも務めています。 研究サマリ 研究タイトル イベントネットワークにおけるsyslogを用いた異常検知手法の提案と実データを用いた評価 背景 最新のネットワークテクノロジーと最新の関連ビジネスが出会う「Interop Tokyo」は、1994年から続くインターネット業界の一大イベントです。 Int
Yahoo!の異常検知フレームワーク"EGADS"
Yahoo!がOSSとして開発している異常検知フレームワーク "EGADS" (Extensible Generic Anomaly Detection System) について書いた次の論文を読んだ： Generic and Scalable Framework for Automated Time-series Anomaly Detection (KDD 2015) リアルタイムなデータをモデリングする種のアルゴリズムの実装とはどうあるべきなのか、という話は難しい。 僕も異常検知や情報推薦のためのアルゴリズムをパッケージ化してみてはいるものの、 時系列データの入力、モデリング、予測、出力といったコンポーネントをいかに切り分けて実装するか バッチとオンラインアルゴリズムのバランスをいかに取るか どこまで自動化して、どこにヒューリスティクスを取り入れる余地を残すか といった点は本当に悩ま
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