(57)【要約】【課題】トラヒック分析による異常判定の精度を向上させる。【解決手段】プローブＰからのトラヒック情報を収集し、トラヒックデータベース１２に蓄積する収集機能部１１と、トラヒックデータベース１２に記憶されているトラヒックデータについて、エリア特性分類定義１５に基づいてエリア特性毎の分類を行い、分類したトラヒックデータをエリア特性毎トラヒックデータベース１３に記憶させるエリア特性毎トラヒックデータ分類機能部１４と、過去時間比較および類似特性エリア比較判定を行う異常判定機能部１６とを備えたトラヒックデータ監視装置１０を用い、あるエリアのトラヒックデータを、エリア特性が類似する他のエリアのトラヒックデータと比較することにより、トラヒック分析による異常判定の精度が向上し、異常判定の誤検出を減らすことができる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれに流れるデータに関する情報であるトラヒックデータについて、前記エリアのトラヒックデータに影響を与える要素の値で決められる特性の分類を定義するエリア分類定義に基づいて前記特性毎に分類するトラヒックデータ分類部と、
前記トラヒックデータ分類部によって前記特性毎に分類された、トラヒックデータを記憶するエリア特性毎トラヒックデータベースと、
監視対象のエリアのトラヒックデータと、前記エリア特性毎トラヒックデータベースに記憶されている、該エリアの特性と類似する特性を有する他のエリアのトラヒックデータとを抽出する抽出部と、
を含むことを特徴とするトラヒックデータ監視装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記抽出部によって抽出された、監視対象のエリアのトラヒックデータと、前記抽出部によって抽出された、前記他のエリアのトラヒックデータと、を比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定する異常判定部を、さらに含むことを特徴とするトラヒックデータ監視装置。
【請求項３】
請求項１または２において、
前記ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれに流れるデータに関する情報であるトラヒックデータを取得するトラヒックデータ取得部と、前記トラヒックデータ取得部が取得したトラヒックデータを記憶するトラヒックデータベースとをさらに含み、
前記トラヒックデータ分類部は、前記トラヒックデータベースに記憶されているトラヒックデータについて、前記エリア分類定義に基づいて前記特性毎に分類することを特徴とするトラヒックデータ監視装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３までのいずれか１項において、
前記異常判定部は、監視対象のエリアのトラヒックデータを、そのエリアの特性と類似する特性を有する他のエリアの直近のトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定することを特徴とするトラヒックデータ監視装置。
【請求項５】
請求項１から請求項３までのいずれか１項において、
前記異常判定部は、監視対象のエリアに過去のトラヒックデータが存在しない場合に、該監視対象のエリアのトラヒックデータを、そのエリアの特性と類似する特性を有する他のエリアの過去のトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定することを特徴とするトラヒックデータ監視装置。
【請求項６】
請求項１から請求項３までのいずれか１項において、
前記異常判定部は、監視対象のエリアに過去のトラヒックデータが存在する場合に、該監視対象のエリアのトラヒックデータを、そのエリアの過去のトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定し、異常であると判定された場合には、さらに、該監視対象のエリアのトラヒックデータを、そのエリアの特性と類似する特性を有する他のエリアの過去のトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定することを特徴とするトラヒックデータ監視装置。
【請求項７】
ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれに流れるデータに関する情報であるトラヒックデータについて、前記エリアのトラヒックデータに影響を与える要素の値で決められる特性の分類を定義するエリア分類定義に基づいて前記特性毎に分類するトラヒックデータ分類ステップと、
前記トラヒックデータ分類部ステップにおいて前記特性毎に分類された、トラヒックデータをエリア特性毎トラヒックデータベースに記憶するステップと、
監視対象のエリアのトラヒックデータを、前記エリア特性毎トラヒックデータベースに記憶されている、該エリアの特性と類似する特性を有する他のエリアのトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定する異常判定ステップと、
を含むことを特徴とするトラヒックデータ監視方法。
【請求項８】
コンピュータに、
ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれに流れるデータに関する情報であるトラヒックデータについて、前記エリアのトラヒックデータに影響を与える要素の値で決められる特性の分類を定義するエリア分類定義に基づいて前記特性毎に分類するトラヒックデータ分類ステップと、
前記トラヒックデータ分類ステップにおいて前記特性毎に分類された、トラヒックデータをエリア特性毎トラヒックデータベースに記憶するステップと、
監視対象のエリアのトラヒックデータを、前記エリア特性毎トラヒックデータベースに記憶されている、該エリアの特性と類似する特性を有する他のエリアのトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定する異常判定ステップと、
を実行させることを特徴とするトラヒックデータ監視プログラム。
【請求項９】
ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれに流れるデータに関する情報であるトラヒックデータを記憶するトラヒックデータベースであって、
前記エリアのトラヒックデータに影響を与える要素の値で決められる特性の分類を定義するエリア分類定義に基づいて前記特性毎に分類された、トラヒックデータを記憶しており、
監視対象のエリアの特性と類似する特性を有する他のエリアのトラヒックデータを抽出できる構造を有することを特徴とするエリア特性毎トラヒックデータベース。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はトラヒックデータ監視装置、トラヒックデータ監視方法、トラヒックデータ監視プログラム、エリア特性毎トラヒックデータベースに関し、特にネットワークを流れるデータ量であるトラヒックデータを監視するトラヒックデータ監視装置、トラヒックデータ監視方法、トラヒックデータ監視プログラム、エリア特性毎トラヒックデータベースに関する。
【背景技術】
【０００２】
監視対象のネットワークにプローブを設置することにより、ネットワークを流れるデータに関する情報であるトラヒックデータを取得する場合がある。プローブは、その機能や性能により、設置されたネットワークに流れるデータ量など、各種のトラヒックデータを取得することができる。このプローブによって取得したトラヒック情報を分析処理することによって、ネットワークの異常を検出することができる。
【０００３】
例えば、特許文献１には、エージェントによってトラヒックデータを収集するエージェント型情報収集アプリケーションが記載されている。特許文献１には、既定の時刻及び周期でネットワークエレメントのデータ収集を行う技術が記載されている。
ここで、ネットワークの異常を検出するための分析ロジックとしては、一般的には以下がある。
（１）ある閾値を上回った、または下回った場合に異常であると判定する方法（以下、単純閾値判定と記す）
（２）過去の類似傾向を示す時間帯との比較を行い、その差分が大きい場合に異常であると判定する方法（以下、過去比較判定と記す）
【０００４】
上記（１）の単純閾値判定を行う場合について、図１４（Ａ）を参照して説明する。図１４（Ａ）に示すように、プローブによって生成される、監視対象のエリアＡのトラヒックデータを分析する場合、時間の推移に伴ってトラヒックデータの値が変化する。そして、トラヒックデータの値が、予め定められた閾値を下回ると、異常であると判定する。
上記（２）の過去比較判定を行う場合について、図１４（Ｂ）を参照して説明する。図１４（Ｂ）に示すように、時間の推移に伴って監視対象のエリアＢのトラヒックデータの値が変化し、現在のトラヒックデータの変化が過去のトラヒックデータの変化の傾向と異なる場合に、異常であると判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２７４２８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記（１）の単純閾値判定では、測定エリア固有のトラヒック特性を考慮し閾値を設定しなれければ、異常の誤検出が発生する。しかし監視対象のエリアの数が膨大になるとエリア毎に個別に閾値を設定することは現実的ではない。
上記（２）の過去比較判定では、同一監視エリアの過去の類似傾向を示す時間帯との比較を行うことにより、誤検出を減らすことができる。
【０００７】
しかしながら、エリア内の環境変化によって、トラヒックの時間傾向が大きく変化する場合がある。例えば、ショッピングセンターが新規に建ったエリアＣに、多くのユーザが集まるようになった場合である。このような場合には、エリアＣの在圏するユーザ数（以下、在圏数と記す）が増加する。この場合、図１５（Ａ）のように、在圏数が増加し、トラヒック量が増加するため、現在のトラヒックデータの変化傾向が過去のトラヒックデータの変化の傾向と異なる。したがって、このような場合、トラヒックの時間変化の傾向が大きく変化するので、本来は正常であるにもかかわらず、単純閾値判定および過去比較判定では、正しい異常検出ができない。
【０００８】
また、図１５（Ｂ）のように、新規なエリアＤの監視を開始した場合など、過去データが存在しない場合（あるいは過去データを使用できない場合）、異常であるにもかかわらず、異常であると判定することができない。
本発明は上述した従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、その目的はトラヒック分析による異常判定の精度を向上させることのできるトラヒックデータ監視装置、トラヒックデータ監視方法、トラヒックデータ監視プログラム、エリア特性毎トラヒックデータベースを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様によるトラヒックデータ監視装置は、ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれに流れるデータに関する情報であるトラヒックデータについて、前記エリアのトラヒックデータに影響を与える要素の値で決められる特性の分類を定義するエリア分類定義（例えば、図１のエリア特性分類定義１５に対応）に基づいて前記特性毎に分類するトラヒックデータ分類部（例えば、図１のエリア特性毎トラヒックデータ分類機能部１４に対応）と、前記トラヒックデータ分類部によって前記特性毎に分類された、トラヒックデータを記憶するエリア特性毎トラヒックデータベース（例えば、図１のエリア特性毎トラヒックデータベース１３に対応）と、監視対象のエリアのトラヒックデータと、前記エリア特性毎トラヒックデータベースに記憶されている、該エリアの特性と類似する特性を有する他のエリアのトラヒックデータとを抽出する抽出部（例えば、図１の異常判定機能部１６に対応）と、を含むことを特徴とする。このような構成によれば、エリア特性が類似する他のエリアのトラヒックデータと比較することにより、トラヒック分析による異常判定の精度が向上し、異常判定の誤検出を減らすことができる。
【００１０】
前記抽出部によって抽出された、監視対象のエリアのトラヒックデータと、前記抽出部によって抽出された、前記他のエリアのトラヒックデータと、を比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定する異常判定部（例えば、図１の異常判定機能部１６に対応）を、さらに含んでもよい。このような構成によれば、作業員によらず、自動で、トラヒック分析による異常判定を行うことができる。
【００１１】
また、前記ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれに流れるデータに関する情報であるトラヒックデータを取得するトラヒックデータ取得部（例えば、図１の収集機能部１１に対応）と、前記トラヒックデータ取得部が取得したトラヒックデータを記憶するトラヒックデータベース（例えば、図１のトラヒックデータベース１２に対応）とをさらに含み、前記トラヒックデータ分類部が、前記トラヒックデータベースに記憶されているトラヒックデータについて、前記エリア分類定義に基づいて前記特性毎に分類してもよい。このように構成すれば、本装置によって、トラヒックデータの収集および記憶自動的に行い、トラヒック分析による異常判定を行うことができる。
【００１２】
前記異常判定部は、監視対象のエリアのトラヒックデータを、そのエリアの特性と類似する特性を有する他のエリアの直近のトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定するようにしてもよい。こうすることにより、ショッピングセンターなどの建物が新規に建った場合など、多くのユーザが集まるようになったエリアについて、正しく異常判定を行うことができる。
【００１３】
また、前記異常判定部は、監視対象のエリアに過去のトラヒックデータが存在しない場合に、該監視対象のエリアのトラヒックデータを、そのエリアの特性と類似する特性を有する他のエリアの過去のトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定するようにしてもよい。こうすることにより、新規な監視対象エリアについて、正しく異常判定を行うことができる。
【００１４】
さらに、前記異常判定部は、監視対象のエリアに過去のトラヒックデータが存在する場合に、該監視対象のエリアのトラヒックデータを、そのエリアの過去のトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定し、異常であると判定された場合には、さらに、該監視対象のエリアのトラヒックデータを、そのエリアの特性と類似する特性を有する他のエリアの過去のトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定するようにしてもよい。こうすることにより、過去比較判定の結果、異常を検出した場合に、さらに類似特性エリア比較判定を行い、監視対象エリアについて、正しく異常判定を行うことができる。
【００１５】
本発明の一態様によるトラヒックデータ監視方法は、ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれに流れるデータに関する情報であるトラヒックデータについて、前記エリアのトラヒックデータに影響を与える要素の値で決められる特性の分類を定義するエリア分類定義に基づいて前記特性毎に分類するトラヒックデータ分類ステップと、
前記トラヒックデータ分類ステップにおいて前記特性毎に分類された、トラヒックデータをエリア特性毎トラヒックデータベースに記憶するステップと、
監視対象のエリアのトラヒックデータを、前記エリア特性毎トラヒックデータベースに記憶されている、該エリアの特性と類似する特性を有する他のエリアのトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定する異常判定ステップと、
を含むことを特徴とする。このような方法によれば、エリア特性が類似する他のエリアのトラヒックデータと比較することにより、トラヒック分析による異常判定の精度が向上し、異常判定の誤検出を減らすことができる。
【００１６】
本発明の一態様によるトラヒックデータ監視プログラムは、コンピュータに、ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれに流れるデータに関する情報であるトラヒックデータについて、前記エリアのトラヒックデータに影響を与える要素の値で決められる特性の分類を定義するエリア分類定義に基づいて前記特性毎に分類するトラヒックデータ分類ステップと、前記トラヒックデータ分類ステップにおいて前記特性毎に分類された、トラヒックデータをエリア特性毎トラヒックデータベースに記憶するステップと、監視対象のエリアのトラヒックデータを、前記エリア特性毎トラヒックデータベースに記憶されている、該エリアの特性と類似する特性を有する他のエリアのトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定する異常判定ステップと、を実行させることを特徴とする。このようなプログラムをコンピュータに実行させれば、エリア特性が類似する他のエリアのトラヒックデータと比較することにより、トラヒック分析による異常判定の精度が向上し、異常判定の誤検出を減らすことができる。
【００１７】
本発明の一態様によるトラヒックデータベースは、ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれに流れるデータに関する情報であるトラヒックデータを記憶するトラヒックデータベースであって、前記エリアのトラヒックデータに影響を与える要素の値で決められる特性の分類を定義するエリア分類定義に基づいて前記特性毎に分類された、トラヒックデータを記憶しており、監視対象のエリアの特性と類似する特性を有する他のエリアのトラヒックデータを抽出できる構造を有することを特徴とする。このようなトラヒックデータベースを用いれば、エリア特性が類似する他のエリアのトラヒックデータと比較することにより、トラヒック分析による異常判定の精度が向上し、異常判定の誤検出を減らすことができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、エリア特性が類似する他のエリアのトラヒックデータと比較することにより、トラヒック分析による異常判定の精度が向上し、異常判定の誤検出を減らすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施の形態に係るトラヒックデータ監視装置の構成例を示す図である。
【図２】監視対象のネットワークの構成例を示す図である。
【図３】トラヒックデータ監視装置の第１動作例を示すフローチャートである。
【図４】トラヒックデータ監視装置の第２動作例を示すフローチャートである。
【図５】トラヒックデータ監視装置を構成する各部間のデータ授受の一例を示すシーケンス図である。
【図６】トラヒックデータ監視装置を構成する各部間のデータ授受の他の例を示すシーケンス図である。
【図７】トラヒックデータ監視装置を構成する各部間のデータ授受の他の例を示すシーケンス図である。
【図８】トラヒックデータベースに記憶されているデータの例を示す図である。
【図９】（Ａ）はエリア特性毎に分類するための閾値の例を示す図、（Ｂ）は各エリアを分類した場合の例を示す図である。
【図１０】エリア特性分類定義の例を示す図であり、（Ａ）は在圏ユーザの通信頻度特性によって分類した場合の例を示す図、（Ｂ）は在圏ユーザのサービス利用特性によって分類した場合の例を示す図、（Ｃ）は位置登録数によって分類した場合の例を示す図である。
【図１１】エリア特性分類定義に基づいて分類されたエリア特性毎トラヒックデータの例を示す図である。
【図１２】（Ａ）はトラヒックデータの変化傾向が過去の変化の傾向と異なる場合の例を示す図、（Ｂ）はエリア特性が類似する他のエリアのデータと比較するの例を示す図である。
【図１３】（Ａ）は過去データが存在しない場合の例を示す図、（Ｂ）はエリア特性が類似する他のエリアのデータと比較する例を示す図である。
【図１４】（Ａ）は単純閾値判定を行う場合の例を示す図、（Ｂ）は現在のトラヒックデータの変化が過去のトラヒックデータの変化の傾向と異なる場合である。
【図１５】（Ａ）は現在のトラヒックデータの変化傾向が過去のトラヒックデータの変化の傾向と異なる例を示す図、（Ｂ）は過去データが存在しない場合の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。なお、以下の説明において参照する各図では、他の図と同等部分は同一符号によって示されている。
（トラヒックデータ監視装置の構成例）
図１は、本発明の実施形態によるトラヒックデータ監視装置の構成例を示すブロック図である。同図を参照すると、本実施形態によるトラヒックデータ監視装置１０は、プローブＰから、トラヒックデータを取得する。プローブＰは、後述するように、監視対象のネットワークに設けられている。プローブＰは、監視対象のネットワークを流れるデータ量に関する情報であるトラヒックデータを生成する。
【００２１】
本例のトラヒックデータ監視装置１０は、プローブＰからのトラヒック情報を収集し、トラヒックデータベース１２に蓄積する収集機能部１１と、トラヒックデータベース１２に記憶されているトラヒックデータについて、エリア特性分類定義１５に基づいてエリア特性毎の分類を行い、分類したトラヒックデータをエリア特性毎トラヒックデータベース１３に記憶させるエリア特性毎トラヒックデータ分類機能部１４と、過去時間比較および類似特性エリア比較判定を行う異常判定機能部１６とを備えている。エリア特性分類定義１５は、例えば、図示せぬエリア特性分類定義記憶部に記憶しておいてもよい。
【００２２】
エリア特性毎トラヒックデータ分類機能部１４は、ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれのトラヒックデータに影響を与える要素の値で決められる特性の分類を定義するエリア分類定義に基づいて前記特性毎に分類する。例えば、そのエリアの在圏数、在圏数の時間変動率、在圏ユーザの通信頻度特性、回線接続サービスの呼数、パケット接続サービスの呼数、位置登録数などが、ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれのトラヒックデータに影響を与える要素であり、エリア特性毎トラヒックデータ分類機能部１４は、その要素の値で決められる特性によって、トラヒックデータを分類する。
【００２３】
異常判定機能部１６は、監視対象のエリアのトラヒックデータと、他のエリアのトラヒックデータと、を比較することによって、監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定する。異常を判定する際、データ同士の値に一致していない部分があった場合でも、予め定められた値の範囲内での相違であれば、異常と判定しない、という処理を行ってもよい。
【００２４】
収集機能部１１、エリア特性毎トラヒックデータ分類機能部１４、異常判定機能部１６については、図示しないＣＰＵが、予め記憶されているプログラムを実行することによってこれらの機能部を実現することができる。
なお、収集機能部１１と、トラヒックデータベース１２とは、トラヒックデータ監視装置１０の外部に設けてもよい。
プローブＰによって取得できるトラヒックデータは、トラヒックデータ監視装置１０に送信される。プローブＰから出力されるトラヒックデータは、そのプローブが設けられたエリア毎のトラヒックデータである。
【００２５】
（プローブ）
監視対象のネットワークにプローブを挿入する位置について、図２を参照して説明する。図２は、監視対象のネットワークの構成例を示す図である。図２を参照すると、本例の監視対象のネットワークにおいては、エリアの境界部分などにプローブＰが設けられている。トラヒックデータ監視装置１０は、このプローブＰが生成するトラヒックデータを取得し、分析する。なお、エリアには、地理的なエリアのみならず、論理的なネットワークのエリアも含まれる。
【００２６】
本例における監視対象のネットワークは、３Ｇ（３ｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）の移動通信網の構成要素である無線基地局（ｎｏｄｅＢ）２１と、ｎｏｄｅＢ２１を制御するＲＮＣ（Ｒａｄｉｏ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２２と、ＳＧＳＮ（Ｓｅｒｖｉｎｇ  ＧＰＲＳ（Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｐａｃｋｅｔ  Ｒａｄｉｏ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｎｏｄｅ）２３とを備え、これらによるカバーエリア２１ａ、２２ａ、２３ａを実現している。本例では、カバーエリア２１ａ、２２ａ、２３ａに、プローブＰが設けられており、カバーエリア２１ａ、２２ａ、２３ａからトラヒックデータを取得することができる。
【００２７】
また、本例の監視対象のネットワークは、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）の移動通信網の構成要素である基地局（ｅＮＢ）３１と、ｅＮＢ３１を収容するモバイルマネージメント装置であるＭＭＥ（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｅｎｔｉｔｙ）３２と、パケット交換機であるＳ−ＧＷ（Ｓｅｒｖｉｎｇ−Ｇａｔｅｗａｙ）３３とを備え、これらによるカバーエリア３１ａ、３２ａ、３３ａを実現している。本例では、カバーエリア３１ａ、３２ａ、３３ａに、プローブＰが設けられており、カバーエリア２１ａ、２２ａ、２３ａからトラヒックデータを取得することができる。
【００２８】
本例において、３Ｇの移動通信網は、ＧＧＳＮ（Ｇａｔｅｗａｙ  ＧＰＲＳ（Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｐａｃｋｅｔ  Ｒａｄｉｏ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｎｏｄｅ）２４を介して他事業者パケット交換機４０に接続されている。また、本例において、ＬＴＥの移動通信網は、Ｐ−ＧＷ（Ｐａｃｋｅｔ  Ｄａｔａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ−Ｇａｔｅｗａｙ）３４を介して他事業者パケット交換機４０、ＰＤＮ（Ｐｕｂｌｉｃ  Ｄａｔａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）５０、ＩＭＳ（ＩＰ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ）６０に接続されている。
【００２９】
他事業者パケット交換機４０は、例えば、国際ローミング事業者や、ＭＶＮＯ（Ｍｏｂｉｌｅ  Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｏｐｅｒａｔｏｒ）事業者（仮想移動体通信事業者）など、であり、他事業者パケット交換機４０との境界部分に設けられたプローブＰによって、この境界部分のトラヒックデータを取得することができる。
ＰＤＮ５０は、例えば、ＩＳＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）や、ＭＶＮＯ事業者など、であり、ＰＤＮ５０との境界部分に設けられたプローブＰによって、この境界部分のトラヒックデータを取得することができる。
【００３０】
さらに、ＩＭＳ６０は、相互接続契約に基づき相互に接続されている事業者である相互接続事業者の交換機すなわち他事業者交換機７０に接続されている。ＩＭＳ６０と他事業者交換機７０との境界部分に設けられたプローブＰによって、この境界部分のトラヒックデータを取得することができる。
なお、ネットワークを構成する各装置からトラヒックデータを取得できるのであれば、プローブを設けなくてもよい。
【００３１】
（トラヒックデータ監視装置の動作例）
次に、トラヒックデータ監視装置の動作例について説明する。
図３は、トラヒックデータ監視装置の第１動作例を示すフローチャートである。本例では、類似特性エリア判定のみを行う。
図３において、異常判定機能部１６は、類似特性エリア比較判定を行う（ステップＳ１０１）。類似特性エリア比較判定の結果、異常を検出した場合（ステップＳ１０２：ＹＥＳ）、判定結果を「異常」とし、トラヒックデータ監視装置による処理は終了となる（ステップＳ１０３、Ｓ１０５）。一方、ステップＳ１０２による判定の結果、異常を検出しなかった場合、判定結果を「正常」とし、トラヒックデータ監視装置による処理は終了となる（ステップＳ１０４、Ｓ１０５）。
【００３２】
図４は、トラヒックデータ監視装置の第２動作例を示すフローチャートである。本例では、過去比較データがある場合に過去比較判定を行い、異常が検出された場合には第１動作例と同様に類似特性エリア判定を行う。
最初に、異常判定機能部１６は、過去比較データがあるか判定する（ステップＳ２０１）。過去比較データがある場合（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、過去比較判定を行う（ステップＳ２０２）。
【００３３】
ステップＳ２０２による過去比較判定の結果、異常を検出した場合（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）、図３のステップＳ１０１と同様に類似特性エリア比較判定を行う（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０１において過去比較データが存在しない場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）、すなわち新規な監視対象エリアについての異常を判定する場合も同様である（ステップＳ２０４）。
【００３４】
類似特性エリア比較判定の結果、異常を検出した場合（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）、判定結果を「異常」とし、トラヒックデータ監視装置による処理は終了となる（ステップＳ２０６、Ｓ２０８）。
類似特性エリア比較判定の結果、異常を検出しなかった場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）、判定結果を「正常」とし、トラヒックデータ監視装置による処理は終了となる（ステップＳ２０８）。
なお、ステップＳ２０２による過去比較判定の結果、異常を検出しなかった場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）、判定結果を「正常」とし、トラヒックデータ監視装置による処理は終了となる（ステップＳ２０８）。
【００３５】
（トラヒックデータ監視装置の内部処理例）
次に、トラヒックデータ監視装置の内部処理の例について説明する。
図５は、トラヒックデータ監視装置を構成する各部間のデータ授受の一例を示すシーケンス図である。図５は、図３を参照して説明した第１動作例の場合のデータ授受の一例を示すシーケンス図である。
図５において、プローブＰは、監視対象のネットワークに設けられており、収集機能部１１は、このプローブＰから通知されるトラヒックデータを受信し、トラヒックデータを取得する（Ｓ１１）。収集機能部１１は、取得したトラヒックデータをトラヒックデータベース１２に記憶させる（Ｓ１２）。トラヒックデータベース１２には、プローブＰから取得したデータがそのまま収録される。
【００３６】
次に、エリア特性毎トラヒックデータ分類機能部１４は、トラヒックデータベース１２に記憶されているトラヒックデータについて、エリア特性毎に検索する（Ｓ１３）。そして、エリア特性毎トラヒックデータ分類機能部１４は、エリア特性毎に検索した結果をエリア特性毎トラヒックデータベース１３に記憶させる（Ｓ１４）。エリア特性毎トラヒックデータベース１３には、エリア特性毎に分類されたエリア特性毎トラヒックデータが収録される。
【００３７】
異常判定を行う場合、異常判定機能部１６は、トラヒックデータベース１２に記憶されているトラヒックデータを検索し、監視対象エリアの直近時刻のデータを抽出する（Ｓ１５）。次に、異常判定機能部１６は、エリア特性毎トラヒックデータベース１３に記憶されている、エリア特性毎に分類されたトラヒックデータを検索し、上記監視対象エリアと類似する特性を示す他のエリアの直近時刻のデータを抽出する（Ｓ１６）。そして、異常判定機能部１６は、監視対象エリアの直近時刻のデータと、そのエリアと類似する特性を示す他のエリアの直近時刻のデータとを比較する（Ｓ１７）。
【００３８】
このように、類似特性エリアの直近時刻のデータとの比較判定を行うことにより、図１５（Ａ）の場合のように、在圏数が増加し、トラヒック量が増加した場合でも正しく異常判定を行うことができる。すなわち、在圏数が増加し、トラヒック量が増加して、現在のトラヒックデータ（直近データ）の変化傾向が過去のトラヒックデータ（過去データ）の変化の傾向と異なる場合でも、類似する特性を示す他のエリアの直近時刻のデータと比較するので、正しく異常判定を行うことができる。
【００３９】
また、類似特性エリアの直近時刻のデータとの比較判定を行うことにより、図１５（Ｂ）の場合のように、過去データが存在しない場合でも正しく異常判定を行うことができる。すなわち、存在しない過去データの代わりに、監視対象エリアと類似する特性を示す他のエリアの直近時刻のデータと比較するので、正しく異常判定を行うことができる。
図６は、トラヒックデータ監視装置を構成する各部間のデータ授受の他の例を示すシーケンス図である。図６は、図４を参照して説明した第２動作例の場合のデータ授受の一例を示すシーケンス図である。
【００４０】
図６において、図５の場合と同様に、トラヒックデータ監視装置では、プローブＰから通知されるトラヒックデータを受信し、プローブＰから取得したデータをトラヒックデータベース１２に記憶させる（Ｓ１１、Ｓ１２）。また、図５の場合と同様に、トラヒックデータベース１２に記憶されているトラヒックデータについて検索し、エリア特性毎に分類されたエリア特性毎トラヒックデータをエリア特性毎トラヒックデータベース１３に記憶させる（Ｓ１３、Ｓ１４）。
【００４１】
異常判定を行う場合、図５の場合と同様に、異常判定機能部１６は、トラヒックデータベース１２に記憶されているトラヒックデータを検索し、監視対象エリアの直近時刻のデータと、そのエリアの過去時刻のデータとを抽出する（Ｓ１５、Ｓ１６’）。過去時刻は、例えば、１週間前の同じ曜日の同一時刻、である。そして、異常判定機能部１６は、監視対象エリアの直近時刻のデータと、そのエリアの過去時刻のデータとを比較する（Ｓ１７’）。このように、最初に同じエリアの過去時刻のデータとの比較判定を行うことにより、図４を参照して説明したように、異常判定を行うことができる。
【００４２】
ところで、図１５（Ｂ）の場合のように、新規なエリアＤの監視を開始した場合など、過去データが存在しない場合や、図１５（Ａ）のように同一エリアでトラヒック特性が変化したため、同一エリアの過去データを使用できない場合には、トラヒックデータ監視装置は、図７のような処理を行う。
図７において、図５および図６の場合と同様に、トラヒックデータ監視装置では、プローブＰから通知されるトラヒックデータを受信し、プローブＰから取得したデータをトラヒックデータベース１２に記憶させる（Ｓ１１、Ｓ１２）。また、図５および図６の場合と同様に、トラヒックデータベース１２に記憶されているトラヒックデータについて検索し、エリア特性毎に分類されたエリア特性毎トラヒックデータをエリア特性毎トラヒックデータベース１３に記憶させる（Ｓ１３、Ｓ１４）。
【００４３】
異常判定を行う場合、図５および図６の場合と同様に、異常判定機能部１６は、トラヒックデータベース１２に記憶されているトラヒックデータを検索し、監視対象エリアの直近時刻のデータと、そのエリアの過去時刻のデータとを抽出する（Ｓ１５、Ｓ１６’）。過去時刻は、例えば、１週間前の同じ曜日の同一時刻、である。そして、異常判定機能部１６は、監視対象エリアの直近時刻のデータと、そのエリアの過去時刻のデータとを比較する（Ｓ１７’）。
【００４４】
ここで、過去データが存在しない場合（あるいは過去データを使用できない場合）、異常判定機能部１６は、エリア特性毎トラヒックデータベース１３に記憶されている、エリア特性毎に分類されたトラヒックデータを検索し、上記監視対象エリアと類似する特性を示す他のエリアの直近時刻のデータを抽出する（Ｓ１６）。そして、異常判定機能部１６は、監視対象エリアの直近時刻のデータと、そのエリアと類似する特性を示す他のエリアの直近時刻のデータとを比較する（Ｓ１７）。
【００４５】
このように、類似特性エリアの過去時刻のデータとの比較判定を行うことにより、図１５（Ｂ）の場合のように、新規なエリアＤの監視を開始した場合など、過去データが存在しない場合（あるいは過去データを使用できない場合）でも、類似する特性を示す他のエリアの過去時刻のデータと比較するので、正しく異常判定を行うことができる。
【００４６】
（データベースの構造の例）
次に、トラヒックデータベース１２に記憶されているトラヒックデータをエリア特性毎に分類したエリア特性毎トラヒックデータの例について説明する。
図８は、トラヒックデータベース１２に記憶されているデータの例を示す図である。図８は、エリア１からエリアＮまでの、Ｎ個（Ｎは自然数、以下同じ）のエリアが監視対象である場合について、トラヒックデータベース１２に記憶されているトラヒックデータの例を示している。本例では、エリア１からエリアＮまでの各エリアについて、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３と、各時刻におけるそのエリアの在圏数（在圏ユーザの数）と、各時刻におけるそのエリアから他のエリアへ送信される（または、そのエリアからエリア内宛てに送信される）トラヒックデータを示している。
【００４７】
トラヒックＸ１１（ｔ１）、…、Ｘ１ｎ（ｔ１）は、時刻ｔ１におけるエリア１でのトラヒックデータを示す値である。トラヒックＸ１１（ｔ２）、…、Ｘ１ｎ（ｔ２）は、時刻ｔ２におけるエリア１でのトラヒックデータを示す値である。トラヒックＸ１１（ｔ３）、…、Ｘ１ｎ（ｔ３）は、時刻ｔ３におけるエリア１でのトラヒックデータを示す値である。
【００４８】
トラヒックデータは、例えば、あるエリアから他のエリアへ送信されるパケットによるデータ量である。例えば、「トラヒックＸ１２（ｔ１）」は、時刻ｔ１における、エリア１からエリア２へ送信されるパケットによるデータ量である。また、「トラヒックＸ１１（ｔ１）」は、時刻ｔ１における、エリア１内で同じエリア１宛てに送信されるパケットによるデータ量である。
なお、図示されているトラヒックデータは、一例にすぎない。本例のトラヒックデータ監視装置において処理対象となるトラヒックデータは、プローブによって取得したトラヒックデータである。つまり、どのようなトラヒックデータが本装置の処理対象になるか、については、プローブの機能や性能に依存する。
【００４９】
（トラヒックデータの分類の例）
図９は、トラヒックデータベース１２に記憶されているデータをエリア特性毎に分類したエリア特性毎トラヒックデータの例を示す図である。まず、本例では、図９（Ａ）に示すように、在圏数による分類、および、時間変動率の大きさによる分類を行う。本例での分類には、以下のように、予め定めた閾値を用いる。
本例において、在圏数については、時刻ｔ１、ｔ２、および、ｔ３における在圏数の合計が「１００」より多い場合を「在圏数多」とし、時刻ｔ１、ｔ２、および、ｔ３における在圏数の合計が「１００」以下の場合を「在圏数少」とする分類を行う。
【００５０】
また、本例において、時間変動率については、時間変動率が「１０」より大きい場合を「時間変動率大」とし、時間変動率が「１０」以下の場合を「時間変動率小」とする分類を行う。時間変動率は、本例では、時刻ｔ１、ｔ２、および、ｔ３における在圏数のうち、在圏数の最大値を、在圏数の最小値で除算した値、とする。
なお、上記のように分類するための閾値は、装置を運用した結果を反映して適切な値に設定する。
【００５１】
図９（Ａ）に示す閾値にしたがって図８の各エリアを分類した場合の例を、図９（Ｂ）に示す。図９（Ｂ）の例では、エリア１およびエリア２が在圏数「多」で、かつ、時間変動「大」である。エリア３およびエリア４は在圏数「少」で、かつ、時間変動「大」である。エリア５およびエリア６は在圏数「少」で、かつ、時間変動「小」である。エリア７およびエリアＮは在圏数「多」で、かつ、時間変動「小」である。
【００５２】
（エリア特性分類定義の例）
図１０は、エリア特性分類定義の例を示す図である。
プローブによって、在圏数、通信中ユーザ数を取得できる場合、図１０（Ａ）のように、在圏ユーザの通信頻度特性によってエリアを分類してもよい。すなわち、在圏数（在圏ユーザ数）のうち、通信中のユーザ数はそのエリアのトラヒックデータに影響を与える要素であるため、在圏数のうち、通信中のユーザ数の割合によってエリアを分類してもよい。例えば、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３それぞれにおける通信中ユーザ数の合計値を、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３それぞれにおける在圏数の合計値で除算した値を閾値としてエリアを分類してもよい。
【００５３】
また、プローブによって、ＣＳ呼数、ＰＳ呼数を取得できる場合、図１０（Ｂ）のように、在圏ユーザのサービス利用特性によってエリアを分類してもよい。すなわち、在圏ユーザが利用できるサービスには、回線接続サービス（ＣＳ；Ｃｉｒｃｕｉｔ  Ｓｗｉｔｃｈｎｇ）と、パケット接続サービス（ＰＳ；Ｐａｃｋｅｔ  Ｓｗｉｔｃｈｎｇ）と、があり、これらはそのエリアのトラヒックデータに影響を与える要素である。このため、ＣＳ呼数、ＰＳ呼数によってエリアを分類してもよい。例えば、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３それぞれにおけるＣＳ呼数の合計値を、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３それぞれにおけるＣＳ呼数の合計値とＰＳ呼数の合計値との和で除算した値をＣＳ呼数の割合とし、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３それぞれにおけるＰＳ呼数の合計値を、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３それぞれにおけるＣＳ呼数の合計値とＰＳ呼数の合計値との和で除算した値をＰＳ呼数の割合とし、これらＣＳ呼数およびＰＳ呼数を閾値としてエリアを分類してもよい。
【００５４】
プローブによって、位置登録数を取得できる場合、図１０（Ｃ）のように、エリア境界などで位置登録数が一定以上あるエリアを分類してもよい。すなわち、エリア同士の境界においては、位置登録を行う移動端末の数が多くなるので、位置登録数はそのエリアのトラヒックデータに影響を与える要素である。そのため、位置登録数によってエリアを分類してもよい。例えば、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３それぞれにおける位置登録数のうち、最小値である位置登録数を閾値としてエリアを分類してもよい。
【００５５】
（分類されたエリア特性毎トラヒックデータの例）
図１１は、エリア特性分類定義に基づいて分類されたエリア特性毎トラヒックデータの例を示す図である。本例では、在圏数、および、時間変動をエリア特性とし、このエリア特性によって、トラヒックデータを分類している。また、本例では、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３の各トラヒックデータの平均値が、エリア特性によって分類されている。
【００５６】
このように分類されているエリア特性毎トラヒックデータは、上述したように、監視対象のエリアの異常を判定する場合に用いられる。例えば、監視対象であるエリアＭ（Ｍは自然数かつＭ≦Ｎ）について異常を判定する場合には、以下のようになる。本例では、在圏数および時間変動をエリア特性とし、このエリア特性によってエリア特性毎トラヒックデータが分類されている。このため、同じように在圏数および時間変動によって、エリアＭの特性を判定する。本例では、エリアＭの特性は、在圏数が「少」かつ時間変動が「小」である。このエリア特性を検索条件としてエリア特性毎トラヒックデータベースを検索すると、本例では、分類されたエリア特性毎トラヒックデータのうち、図中の太枠部分のトラヒックデータが比較対象として抽出される。この抽出された、太枠部分のトラヒックデータと、監視対象であるエリアＭのトラヒックデータとを比較すれば、類似特性エリア比較を実現できる。
【００５７】
なお、上記は一例にすぎず、エリア特性毎トラヒックデータベースを構築する場合に用いたエリア特性に基づいて、監視対象であるエリアのトラヒックデータのエリア特性を判定すればよい。そして、監視対象であるエリアのエリア特性を判定し、そのエリア特性を有するトラヒックデータをエリア特性毎トラヒックデータベースから抽出し、監視対象であるエリアのトラヒックデータと比較すれば、類似特性エリア比較を実現できる。
このように、監視対象のエリアと類似特性を示す別エリアとの比較により、過去比較のためのデータが存在しない場合に、異常判定を行うことが可能となる。また、監視対象のエリアと類似特性を示す別エリアとの比較により、トラヒックの時間傾向が変化した場合に、異常判定の誤検出を防止できる。
【００５８】
（類似特性エリア比較の例）
図１２（Ａ）は、図１５（Ａ）の場合と同様に、例えば、ショッピングセンターなどの建物が新規に建ったエリアＣに、多くのユーザが集まるようになった場合である。このような場合、在圏数が増加し、トラヒック量が増加するため、現在のトラヒックデータ（直近データ）の変化傾向が過去のトラヒックデータ（過去データ）の変化の傾向と異なる。この場合において、図１２（Ｂ）のように、エリアＣの直近データを、エリア特性が類似する他のエリアＣ’のトラヒックデータ（他のプローブによって取得したトラヒックデータ）と比較する。こうすることにより、トラヒックデータの変化が同じような振る舞いであることが分かり、正常であると判定することができる。
【００５９】
つまり、過去比較データが存在する場合、まずそのデータとの比較を行い（図４のステップＳ２０２）、閾値から逸脱していれば異常候補として、次に類似特性エリアとの比較を行う（図４のステップＳ２０３：ＹＥＳ、Ｓ２０４）。このように２段階で判定することにより、異常であると誤って判定することを防止できる。
【００６０】
図１３（Ａ）は、図１５（Ｂ）の場合と同様に、新規なエリアＤの監視を開始した場合など、過去データが存在しない場合（あるいは過去データを使用できない場合）である。このような場合、同じエリアについては比較する過去データが存在しないので、直近データは異常であるにもかかわらず、異常であると判定することができない。この場合において、図１３（Ｂ）のように、エリアＤの直近データを、エリア特性が類似する他のエリアＤ’のトラヒックデータ（他のプローブによって取得した他のエリアのトラヒックデータ）と比較する。こうすることにより、トラヒックデータの変化傾向が異なることが分かり、異常であると判定することができる。
【００６１】
なお、いずれの場合においても、トラヒックデータ同士を比較する際、トラヒックデータの平均値を算出して平均値同士を比較してもよいし、トラヒックデータ変化の直線の傾きを算出して傾きの値同士を比較してもよい。
また、異常判定機能部１６によって、トラヒックデータ同士を比較して異常を判定するのではなく、トラヒックデータの抽出を行っておき、データ同士の比較および異常判定は作業員が行ってもよい。この場合、監視対象のエリアのトラヒックデータと、エリア特性毎トラヒックデータベース１３に記憶されている、そのエリアの特性と類似する特性を有する他のエリアのトラヒックデータとを抽出し、モニタ画面などに表示する。そして、表示されているトラヒックデータについて、例えば、作業員が目視によってデータ同士の比較および異常判定を行ってもよい。
【００６２】
（トラヒックデータ監視方法）
以上説明したトラヒックデータ監視装置では、以下のようなトラヒックデータ監視方法が実現されている。すなわち、ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれに流れるデータに関する情報であるトラヒックデータについて、前記エリアのトラヒックデータに影響を与える要素の値で決められる特性の分類を定義するエリア分類定義に基づいて前記特性毎に分類するトラヒックデータ分類ステップと、前記トラヒックデータ分類ステップにおいて前記特性毎に分類された、トラヒックデータをエリア特性毎トラヒックデータベースに記憶するステップと、監視対象のエリアのトラヒックデータを、前記エリア特性毎トラヒックデータベースに記憶されている、該エリアの特性と類似する特性を有する他のエリアのトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定する異常判定ステップと、を含むトラヒックデータ監視方法が実現されている。このような方法によれば、エリア特性が類似する他のエリアのトラヒックデータと比較することにより、トラヒック分析による異常判定の精度が向上し、異常判定の誤検出を減らすことができる。
【００６３】
（トラヒックデータ監視プログラム）
以上説明したトラヒックデータ監視装置では、以下のようなトラヒックデータ監視プログラムが用いられている。すなわち、コンピュータに、ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれに流れるデータに関する情報であるトラヒックデータについて、前記エリアのトラヒックデータに影響を与える要素の値で決められる特性の分類を定義するエリア分類定義に基づいて前記特性毎に分類するトラヒックデータ分類ステップと、前記トラヒックデータ分類ステップにおいて前記特性毎に分類された、トラヒックデータをエリア特性毎トラヒックデータベースに記憶するステップと、監視対象のエリアのトラヒックデータを、前記エリア特性毎トラヒックデータベースに記憶されている、該エリアの特性と類似する特性を有する他のエリアのトラヒックデータと比較することによって、前記監視対象のエリアのトラヒックデータの異常を判定する異常判定ステップと、を実行させるトラヒックデータ監視プログラムが用いられている。このようなプログラムをコンピュータに実行させれば、エリア特性が類似する他のエリアのトラヒックデータと比較することにより、トラヒック分析による異常判定の精度が向上し、異常判定の誤検出を減らすことができる。
【００６４】
（エリア特性毎トラヒックデータベース）
以上説明したトラヒックデータ監視装置では、以下のようなエリア特性毎トラヒックデータベース１３が用いられている。すなわち、ネットワークを構成する複数のエリアそれぞれに流れるデータに関する情報であるトラヒックデータを記憶するトラヒックデータベースであって、前記エリアのトラヒックデータに影響を与える要素の値で決められる特性の分類を定義するエリア分類定義に基づいて前記特性毎に分類された、トラヒックデータを記憶しており、監視対象のエリアの特性と類似する特性を有する他のエリアのトラヒックデータを抽出できる構造を有することを特徴とするエリア特性毎トラヒックデータベース１３が用いられている。このようなトラヒックデータベースを用いれば、エリア特性が類似する他のエリアのトラヒックデータと比較することにより、トラヒック分析による異常判定の精度が向上し、異常判定の誤検出を減らすことができる。
【００６５】
（まとめ）
以上説明したように、本発明では、次のような手順により、エリア特性が類似する他のエリア（別プローブ）の計測結果と比較することにより、異常判定の誤検出を減らすことができる。すなわち、まず、通信中ユーザ数や在圏数などのトラヒック情報により、同一傾向を示すエリアをグルーピング（すなわち分類）する。そして、同一傾向を示すエリア内における平均値・傾きなどを算出し、当該エリアで測定されたトラヒック情報と比較する。同一傾向を示さない場合は異常であると判断する。このように、エリア特性が類似する他のエリアのトラヒックデータと比較することにより、トラヒック分析による異常判定の精度が向上し、異常判定の誤検出を減らすことができる。
【００６６】
なお、本発明の範囲は、図示され記載された例示的な実施形態に限定されるものではなく、本発明が目的とするものと均等な効果をもたらすすべての実施形態をも含む。さらに、本発明の範囲は、請求項により画される発明の特徴の組み合わせに限定されるものではなく、すべての開示されたそれぞれの特徴のうち特定の特徴のあらゆる所望する組み合わせによって画されうる。
【符号の説明】
【００６７】
１０  トラヒックデータ監視装置
１１  収集機能部
１２  トラヒックデータベース
１３  エリア特性毎トラヒックデータベース
１４  エリア特性毎トラヒックデータ分類機能部
１５  エリア特性分類定義
１６  異常判定機能部
Ｐ  プローブ
【図１】
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【図２】
2013243558.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2013243558.tif 000012
【図１１】
2013243558.tif 000013
【図１２】
2013243558.tif 000014
【図１３】
2013243558.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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