実世界ネットワークシステムのための障害発生箇所検知システムの研究
Study on Failure Occurrence Place Detection System for Real-world Network System

災害を避けて移動するには、その発生箇所を特定することが求められるが、そのために多数のセンサをフィールド上に設置することは非現実的である。そこで本研究では、情報の受信者が把握できる移動体の通信履歴のみを解析することで、攻撃や災害の発生箇所を特定できる障害箇所検知システムを研究開発する[1]。

山本 寛 (Hiroshi YAMAMOTO, Ph. D.)

１．目

立命館大学 情報理工学部 セキュリティ・ネットワークコース
准教授

的近年では、PC やスマートフォンだけでなく、家電・車両・センサといった様々なモノを相互に接続してネッ(Associate Professor, Security and Network Course, College ofInformation Science and Engineering, Ritsumeikan University)

トワークシステムを構築する IoT（Internet of Things）
が 1 つの潮流となっている。特に、現実世界を自由に

電子情報通信学会 情報処理学会 IEEE受賞：電子情報通信学会通信ソサイエティ論文賞 (2016 年度優秀論文賞)(2017 年 6 月) 電子情報通信学会通信ソサイエティ論文賞 (2013 年度マガジン論文賞) (2014 年 5 月)
研究専門分野：インターネット センサネットワーク IoT

動き回ることができ、データを蓄積/転送する機能を備えた移動体（歩行者のスマートフォン、自動車、ドローンなど）がバケツリレーのような形でデータを運搬することで、任意の送信者/受信者の間で様々なデータを転送できる DTN（Delay/Disruption Tolerant Network）

あらまし技術に注目が集まっている(図 1)[1]。DTN を利用した現実世界を動き回ることのできる通信機能を備えた移動体（歩行者のスマートフォン、自動車、ネットワークシステムは、環境/生態観測や被災地など、ドローンなど）を利用することで、電力/通信インフラ電力/通信インフラの敷設が困難なフィールドでの活の敷設が困難な場所でも様々な情報を収集することの用が期待されている。

できるネットワークシステムを構築できる。このよう

しかし、現実世界を移動する移動体は、悪意ある攻なシステムは、環境/生態観測や被災地など、様々なフ撃者から攻撃（移動体の破壊、データの盗難、など）ィールドへの応用が期待されるが、悪意ある攻撃者にを受ける可能性や、現実世界で発生した災害（竜巻やよる攻撃（移動体の破壊、データの盗難、など）や災強風など）に巻き込まれる可能性があり、移動体の移害（竜巻や強風など）の発生により、現実世界におけ動に障害が発生して通信性能が大幅に低下する可能性

る移動体の移動に障害が発生する可能性があるため、がある。このような通信インフラとしての信頼性の低通信インフラとしての信頼性は低い。移動体が攻撃/下を防ぐためには、移動体が攻撃/災害の影響を受けず

図１

DTN によるネットワークシステム

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Study on Failure Occurrence Place Detection System for Real-world Network Systemに移動できるように、その発生箇所を特定することがー ルド上 を 移動し ている移動体によ り構成 される求められる。これを実現するために、攻撃や災害の発DTN によりデータが転送される。ここで、データの生を検知する機能を備えたセンサをフィールド上の至受信者はインターネットに接続しており、収集したデる所に設置することが考えられるが、莫大なコストをータに加えて、移動体の通信履歴に関する情報をイン要するため非現実的である。

ターネット上の解析サーバに送信する。解析サーバは、この通信履歴を解析することで、障害の発生箇所を特

そこで本研究では、フィールド上にセンサを設置す定する。

るのではなく、データの受信者が容易に把握できる情報のみを解析対象として、攻撃/災害の発生箇所を特定２.２ 障害箇所を検知するために解析する通信履歴できる障害箇所検知システムを提案する。特に、障害の発生により大きく変動することが予想される移動体

解析対象とする通信履歴としては、「送信者/受信者の通信履歴（例：データ転送にかかった時間、移動体間のデータ転送にかかった時間（以降、転送遅延）」と、の移動経路、など）を解析することで、障害の発生箇「2 台の移動体がすれ違いデータ交換が行われた位置所を推定する手法を検討する。

座標（以降、データ交換座標）」を検討している。これは、移動体は障害の発生により移動が妨げられた場合、２．障害箇所検知システムの提案受信者の方向へ移動するまでにかかる時間が平常時よ

２.１ 障害箇所検知システムの全体像り増加し、また、障害が発生した箇所の周辺では移動提案システムの全体像を図 2 に示す。フィールド上体のすれ違いは発生しないと考えられるためである。にはデータを生成する送信者と、生成されたデータを「データ転送遅延」は、送信者/受信者がデータの送信収集する受信者が存在する。フィールドとして被災地/受信時に現在時刻を確認することで、「データ交換座を想定した場合には、送信者が避難所に設置された情標」は、移動体がデータを交換した際に GPS を利用報収集用端末、受信者が災害対策本部に設置された受して容易に取得できる。

信機などに対応する。送信機と受信機の間では、フィ

図２

障害箇所検知システムの全体像

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数を特徴量として入力すると、障害発生箇所を出力と２.３「転送遅延」の解析手法
まず、「転送遅延」を解析対象として、障害の発生箇して得ることのできる、機械学習を利用した検知手法

所を推定する手法について説明する。この手法では、を検討している。以降で具体例を説明する。図 4 のよ

図 3 のように、フィールド上に設置されているデータ

うに、フィールドを 4×4 のグリッド状に分割した場合、の送信者/受信者の各組み合わせについて転送遅延を16 個のセルについて、定期的にすれ違いの回数が計測評価し、特定の送信者/受信者が関わっているデータ転される。このすれ違い回数の 16 次元ベクトルが、機送において通信遅延が頻繁に悪化している場合には、械学習の学習モデルに入力する特徴量となる。この特その送信者/受信者の周辺で障害が発生していると推徴量を入力することで、学習モデルは障害が発生して定する。具体的には、各送信者/受信者の間における通いるセルの番号(1)～(16)、または障害が発生していな信遅延の平均値を定期的に算出し、前回算出した値といことを示す番号(0)を出力する。

比べて大きく悪化（例：20％以上増加）している場合

機械学習として、本研究では SVM（Support Vectorには、その送信者/受信者を「不審者リスト」に登録すMachine）を利用している[3]。SVM とは、現在知らる。この判定を全ての送信者/受信者の組み合わせにつれている機械学習手法の中でも精度が優れた手法の一いて実施し、最終的に不審者リストに登録された回数つであり、解析対象となるデータから抽出された入力が多い（例：10 回以上）送信者/受信者の周辺で障害ベクトルを非線形に写像した高次元の幾何学空間上で、が発生していると推定する。

データを 2 種類のクラス（出力）に分類するための 1つの線形識別関数を構成する。この線形識別関数を構成する過程が SVM における「学習」であり、学習済

２.４「データ交換座標」の解析手法
次に、「データ交換座標」を解析対象として障害の発みのモデル(学習モデル)に対してクラスが未知のデー生箇所を推定する手法について説明する。この手法でタから抽出した入力ベクトルを入力し、幾何学空間には、図 4 のように、フィールドをグリッド状に分割し、おいて線形識別関数のどちら側に位置するか判断して、定期的に各セルにおいて 2 台の移動体がすれ違いデーデータに対応するクラスを推定して出力する過程をタ交換を行った回数を計測する。本研究では、この回「推論」と呼ぶ。

図３

転送遅延の解析による障害発生箇所の検知

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図４

データ交換座標の解析による障害発生箇所の検知

SVM における「学習」の過程を図 5 に示す。事前

３．障害箇所検知システムの評価に正しいクラスが分かっているデータを多数用意して提案した解析手法の有効性を評価するために、DTN入力ベクトルを抽出し、幾何学空間上に写像する。こによるデータ転送のシミュレーションに対応している

こで、SVM は 2 種のデータ群を 2 種類のクラスに分The ONE シミュレータを利用した実験を行う[4]。こ類する際、各クラスに対応する入力ベクトル群の中で、の実験では、フィールド上の 5 箇所にデータの送信者他クラスと最も近い位置にあるものを選択する。ここ/受信者となるステーションが設置されており、地図上で選択された入力ベクトルをサポートベクトルと呼び、の道路に沿って移動する車と歩行者が持つスマートフ

各クラスについて選択されたサポートベクトルを基準

ォンが移動体となって、ステーション間でデータを運として、二点間のユークリッド距離が最大になる位置搬する状況を模擬している。フィールド上で障害が発に線形識別関数により表現される識別面を設定する。

生した場合には、その発生箇所周辺の道路が消失し、このような方法をマージン最大化と呼び、設定された移動体はその道路を通過することはできない。

線形識別関数が最も汎化能力が高いとされている。
本研究では、入力となるデータ交換座標から 17 種

３.１ 転送遅延の解析手法に関する評価結果類の出力が得られる必要があるが、標準的な SVM で転送遅延の解析手法については、どのステーションは出力は 2 種類となる。SVM を利用して 3 種類以上の近くで障害が発生したか正しく検出できた精度を評の出力を得る多クラス分類を実現する方法として、「1価する。データ転送における通信遅延の悪化や、不審対他分類法」と「1 対 1 分類法」が存在する。
「1 対他者リストに登録された回数が多いことを判断するため分類」は、全てのクラスの中から 1 つのクラスを選択のパラメータを最適化することで検出精度は向上する

し、そのクラスと他のクラスを分類する学習を行い、が、50%を下回る結果となっている。これは、移動体クラスの数だけ線形識別関数を作成する。一方で「1が障害の発生箇所を迂回して移動することで通信遅延対 1 分類」は、全てのクラスの中から 2 つのクラスのは増加するが、その増加量はデータ転送全体の通信遅組を選択して学習し、クラスの組み合わせの数だけ線延と比較すれば微々たるものであったことが理由と考形識別関数を作成する。

えられる。
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図５

SVM によるクラス分類のイメージ

参考文献

３.２ データ交換座標の解析手法に関する評価結果[1] M. K. Ling, H. Yamamoto, “Damaged Area Detection
System based on Deep Analysis of Communication
History on DTN,” Proc. The 61st Annual Conference of
the Institute of Systems, Control and Information
Engineering, May 2017.

データ交換座標の解析手法については、図 4 のように、フィールドを 4×4 のグリッド状に分割し、どのセルで障害が発生したか、または、障害が発生していないか正しく検出できた精度を評価する。本実験では、[2] L. Gao, S. Yu, T. Luan, W. Zhou, “Delay TolerantNetworks,” Springer, 2015.

学習モデルを構築するための「学習」のためのシミュ
レーションと、学習モデルの有効性を評価するための[3] C.-C. Chang, C.-J. Lin, “LIBSVM: A Library for
Support Vector Machines,” ACM Transactions onIntelligent Systems and Technology, Vol.2, No.3, April
2011.

「推論」のためのシミュレーションを実施している。
結果として、障害が発生した箇所の検出精度は 65％と高くなっている。これは、障害の発生により移動者間[4] M. S. Desta, A. Keranen, T. Karkkainen, E. Hyytia, J.
Ott, “Evaluating (Geo) Content Sharing with the ONE
Simulator,” Proceedings of the 14th ACM Symposium
Modeling, Analysis and Simulation of Wireless andMobile Systems (MSWiM), November 2013.のすれ違いの傾向に明確な違いが現れていることが理由と考えられる。
４．まとめと将来展望
本研究では、車や歩行者のような移動体がデータを運搬/転送するネットワークシステムにおいて、データ転送の通信履歴に関する情報を解析することで、移動体の移動を妨げる障害の発生箇所を特定するシステムを提案した。また、その有効性を評価するためにシミュレーションを用いた実験を実施し、高い精度で障害の発生箇所を特定できることを確認した。
現状、提案システムの有効性はシミュレーションにより評価されており、実際のフィールドを対象とした現実的な実証実験は実施できていない。今後は、データの蓄積/転送といった機能を持つ組込みシステムやこの研究は、平成２６年度ＳＣＡＴ研究助成の対象とスマートフォン用のアプリケーションを試作し、現実して採用され、平成２７～２９年度に実施されたもの

世界の車や歩行者を対象とした実証実験が可能であるです。

か検討を進めたい。
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