"正常な状態のときのネットワーク内の装置間の状態を示す行列から算出される固有ベクトルを基準ベクトルとして記憶し、異常な状態のときのネットワーク内の装置間の状態を示す行列から算出された固有ベクトルを一時基準ベクトルとして複数の前記一時基準ベクトルを記憶している記憶部と、現時点のネットワーク内の装置間の状態を示す行列から固有ベクトルを算出し、当該算出した固有ベクトルを現在ベクトルとする固有ベクトル算出部と、前記基準ベクトルと前記現在ベクトルとの角度差を算出して当該角度差を第1の異常スコアとして求め、前記一時基準ベクトルと前記現在ベクトルとの角度差を算出して当該角度差を第2の異常スコアとして求め、前記第1の異常スコアが閾値より大きいか否かを判定し、当該第1の異常スコアが前記閾値以下の場合にネットワークを正常と判定し、当該第1の異常スコアが前記閾値より大きい場合に異常と判定し、異常と判定した場合に、前記第2の異常スコアの中で前記第2の異常スコアが前記閾値以下でかつ最小となる一時基準ベクトルを抽出する抽出処理を実行し、当該抽出処理によって抽出した今回の一時基準ベクトルと今回の直前に抽出された一時基準ベクトルとが異なるか否かを判定し、前記今回の一時基準ベクトルと前記今回の直前に抽出された一時基準ベクトルとが異なる場合、異常状態が遷移したと判定する状態判定部とを備えることを特徴とするネットワーク異常検出装置。前記第1および前記第2の異常スコアすべてが前記閾値より大きい場合、前記現在ベクトルを新しい一時基準ベクトルとして前記記憶部に追加して記憶する変更部をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載のネットワーク異常検出装置。前記記憶部は、前記一時基準ベクトルと前記第2の異常スコアが前記閾値以下となって継続している時間を示す継続時間とを関連付けて記憶しており、前記変更部は、前記継続時間と閾値である第1の所定時間とを比較し、前記継続時間が前記第1の所定時間以上となっている前記一時基準ベクトルを前記基準ベクトルに変更し、当該基準ベクトルを前記一時基準ベクトルに変更することを特徴とする請求項2に記載のネットワーク異常検出装置。前記記憶部は、前記一時基準ベクトルと当該一時基準ベクトルが生成された時期を示す生成時期とを関連付けて記憶しており、前記変更部は、現在から前記生成時期までの第1の時間と閾値である第2の所定時間とを比較し、前記第1の時間が前記第2の所定時間以上となっている前記一時基準ベクトルを前記記憶部から削除することを特徴とする請求項2または請求項3に記載のネットワーク異常検出装置。前記記憶部は、前記固有ベクトル算出部によって過去に算出された前記固有ベクトルを記憶しており、前記第1の異常スコアが前記閾値以下の場合、過去に正常と判定されたときの前記過去に算出された固有ベクトルと前記現在ベクトルとを用いて基準ベクトルを算出する学習処理を実行して、当該算出した基準ベクトルで前記記憶部に記憶していた基準ベクトルを上書きする処理、または、前記現在ベクトルと前記今回の一時基準ベクトルと同じ一時基準ベクトルが前記抽出処理によって過去に抽出されたときに現在ベクトルであった前記過去に算出された固有ベクトルとを用いて一時基準ベクトルを算出する学習処理を実行して、当該学習処理によって算出した一時基準ベクトルで前記記憶部に記憶していた一時基準ベクトルを上書きする処理、を実行する学習処理部をさらに備えることを特徴とする請求項2ないし請求項4のいずれか一項に記載のネットワーク異常検出装置。前記変更部は、前記基準ベクトルと前記一時基準ベクトルとの間の距離を算出し、前記距離と所定距離とを比較し、前記距離が前記所定距離以下となった場合、前記基準ベクトルの前記学習処理および当該一時基準ベクトルの前記学習処理に用いた前記過去に算出された固有ベクトルを用いて、新しい基準ベクトルを生成する所定の処理を実行し、前記新しい基準ベクトルで前記記憶部に記憶してある前記基準ベクトルを上書きすることを特徴とする請求項5に記載のネットワーク異常検出装置。正常な状態のときのネットワーク内の装置間の状態を示す行列から算出される固有ベクトルを基準ベクトルとして記憶し、異常な状態のときのネットワーク内の装置間の状態を示す行列から算出された固有ベクトルを一時基準ベクトルとして1つ記憶している記憶部と、現時点のネットワーク内の装置間の状態を示す行列から固有ベクトルを算出し、当該算出した固有ベクトルを現在ベクトルとする固有ベクトル算出部と、前記基準ベクトルと前記現在ベクトルとの角度差を算出して当該角度差を第1の異常スコアとして求め、前記一時基準ベクトルと前記現在ベクトルとの角度差を算出して当該角度差を第2の異常スコアとして求め、前記第1の異常スコアが閾値より大きいか否かを判定し、当該第1の異常スコアが前記閾値以下の場合にネットワークを正常と判定し、当該第1の異常スコアが前記閾値より大きい場合に異常と判定し、異常と判定した場合に、前記第2の異常スコアが前記閾値より大きいか否かを判定し、前記第2の異常スコアが前記閾値より大きい場合、異常状態が遷移したと判定する状態判定部とを備えることを特徴とするネットワーク異常検出装置。ネットワーク内の異常を検出するネットワーク異常検出装置のネットワーク異常検出方法であって、前記ネットワーク異常検出装置は、正常な状態のときのネットワーク内の装置間の状態を示す行列から算出される固有ベクトルを基準ベクトルとして記憶し、異常な状態のときのネットワーク内の装置間の状態を示す行列から算出された固有ベクトルを一時基準ベクトルとして複数の前記一時基準ベクトルを記憶している記憶部を備え、現時点のネットワーク内の装置間の状態を示す行列から固有ベクトルを算出し、当該算出した固有ベクトルを現在ベクトルとする固有ベクトル算出ステップと、前記基準ベクトルと前記現在ベクトルとの角度差を算出して当該角度差を第1の異常スコアとして求め、前記一時基準ベクトルと前記現在ベクトルとの角度差を算出して当該角度差を第2の異常スコアとして求め、前記第1の異常スコアが閾値より大きいか否かを判定し、当該第1の異常スコアが前記閾値以下の場合にネットワークを正常と判定し、当該第1の異常スコアが前記閾値より大きい場合に異常と判定し、異常と判定した場合に、前記第2の異常スコアの中で前記第2の異常スコアが前記閾値以下でかつ最小となる一時基準ベクトルを抽出する処理を実行し、当該抽出する処理によって抽出した今回の一時基準ベクトルと今回の直前に抽出された一時基準ベクトルとが異なるか否かを判定し、前記今回の一時基準ベクトルと前記今回の直前に抽出された一時基準ベクトルとが異なる場合、異常状態が遷移したと判定する状態判定ステップとを実行することを特徴とするネットワーク異常検出方法。ところで、非特許文献1,2では、基準ベクトルVecRefしか定義していないために、ネットワークの障害を検出することはできても、その障害において異なる異常状態を区別することができない。例えば、異常状態A固有ベクトルAと、その異常状態Aとは異なる異常状態B固有ベクトルBとが存在し、かつ異常スコアが同じ場合、ネットワークの状態が異常状態A固有ベクトルAから異常状態B固有ベクトルBに遷移したとしても、異常スコアが変化しないため、異常状態の遷移を検出することができない。そこで、本発明は、障害中の異常状態遷移を検出することを課題とする。本発明は、ネットワーク異常検出装置が、正常な状態のときのネットワーク内の装置間の状態を示す行列から算出される固有ベクトルを基準ベクトルとして記憶し、異常な状態のときのネットワーク内の装置間の状態を示す行列から算出された固有ベクトルを一時基準ベクトルとして複数の前記一時基準ベクトルを記憶している記憶部と、現時点のネットワーク内の装置間の状態を示す行列から固有ベクトルを算出し、当該算出した固有ベクトルを現在ベクトルとする固有ベクトル算出部と、前記基準ベクトルと前記現在ベクトルとの角度差を算出して当該角度差を第1の異常スコアとして求め、前記一時基準ベクトルと前記現在ベクトルとの角度差を算出して当該角度差を第2の異常スコアとして求め、前記第1の異常スコアが閾値より大きいか否かを判定し、当該第1の異常スコアが前記閾値以下の場合にネットワークを正常と判定し、当該第1の異常スコアが前記閾値より大きい場合に異常と判定し、異常と判定した場合に、前記第2の異常スコアの中で前記第2の異常スコアが前記閾値以下でかつ最小となる一時基準ベクトルを抽出する抽出処理を実行し、当該抽出処理によって抽出した今回の一時基準ベクトルと今回の直前に抽出された一時基準ベクトルとが異なるか否かを判定し、前記今回の一時基準ベクトルと前記今回の直前に抽出された一時基準ベクトルとが異なる場合、異常状態が遷移したと判定する状態判定部とを備えることを特徴とする。また、本発明は、ネットワーク異常検出装置が、正常な状態のときのネットワーク内の装置間の状態を示す行列から算出される固有ベクトルを基準ベクトルとして記憶し、異常な状態のときのネットワーク内の装置間の状態を示す行列から算出された固有ベクトルを一時基準ベクトルとして1つ記憶している記憶部と、現時点のネットワーク内の装置間の状態を示す行列から固有ベクトルを算出し、当該算出した固有ベクトルを現在ベクトルとする固有ベクトル算出部と、前記基準ベクトルと前記現在ベクトルとの角度差を算出して当該角度差を第1の異常スコアとして求め、前記一時基準ベクトルと前記現在ベクトルとの角度差を算出して当該角度差を第2の異常スコアとして求め、前記第1の異常スコアが閾値より大きいか否かを判定し、当該第1の異常スコアが前記閾値以下の場合にネットワークを正常と判定し、当該第1の異常スコアが前記閾値より大きい場合に異常と判定し、異常と判定した場合に、前記第2の異常スコアが前記閾値より大きいか否かを判定し、前記第2の異常スコアが前記閾値より大きい場合、異常状態が遷移したと判定する状態判定部とを備えることを特徴とする。また、本発明は、ネットワーク内の異常を検出するネットワーク異常検出装置のネットワーク異常検出方法であって、前記ネットワーク異常検出装置が、正常な状態のときのネットワーク内の装置間の状態を示す行列から算出される固有ベクトルを基準ベクトルとして記憶し、異常な状態のときのネットワーク内の装置間の状態を示す行列から算出された固有ベクトルを一時基準ベクトルとして複数の前記一時基準ベクトルを記憶している記憶部を備え、現時点のネットワーク内の装置間の状態を示す行列から固有ベクトルを算出し、当該算出した固有ベクトルを現在ベクトルとする固有ベクトル算出ステップと、前記基準ベクトルと前記現在ベクトルとの角度差を算出して当該角度差を第1の異常スコアとして求め、前記一時基準ベクトルと前記現在ベクトルとの角度差を算出して当該角度差を第2の異常スコアとして求め、前記第1の異常スコアが閾値より大きいか否かを判定し、当該第1の異常スコアが前記閾値以下の場合にネットワークを正常と判定し、当該第1の異常スコアが前記閾値より大きい場合に異常と判定し、異常と判定した場合に、前記第2の異常スコアの中で前記第2の異常スコアが前記閾値以下でかつ最小となる一時基準ベクトルを抽出する処理を実行し、当該抽出する処理によって抽出した今回の一時基準ベクトルと今回の直前に抽出された一時基準ベクトルとが異なるか否かを判定し、前記今回の一時基準ベクトルと前記今回の直前に抽出された一時基準ベクトルとが異なる場合、異常状態が遷移したと判定する状態判定ステップとを実行することを特徴とする。このような構成によれば、ネットワーク異常検出装置は、基準ベクトルと、その基準ベクトルとは異なる一時基準ベクトルとを備えている。そして、ネットワーク異常検出装置は、現在ベクトルと基準ベクトルとの角度差第1の異常スコアを算出し、算出した第1の異常スコアを閾値と比較して、第1の異常スコアが閾値より大きい場合には、異常障害ありと判定する。さらに、ネットワーク異常検出装置は、異常障害ありと判定した場合、現在ベクトルと一時基準ベクトルとの角度差第2の異常スコアと閾値との比較結果に基づいて異常状態遷移を検出することができる。また、本発明は、前記ネットワーク異常検出装置が、前記第1および前記第2の異常スコアすべてが前記閾値より大きい場合、前記現在ベクトルを新しい一時基準ベクトルとして前記記憶部に追加して記憶する変更部をさらに備えることを特徴とする。このような構成によれば、ネットワーク異常検出装置は、第1および第2の異常スコアすべてが閾値より大きい場合の現在ベクトルを新しい一時基準ベクトルとすることによって、それ以前には識別できなかった新たな異常状態への遷移を検出することができる。また、本発明は、前記記憶部が、前記一時基準ベクトルと前記第2の異常スコアが前記閾値以下となって継続している時間を示す継続時間とを関連付けて記憶しており、前記変更部が、前記継続時間と閾値である第1の所定時間とを比較し、前記継続時間が前記第1の所定時間以上となっている前記一時基準ベクトルを前記基準ベクトルに変更し、当該基準ベクトルを前記一時基準ベクトルに変更することを特徴とする。このような構成によれば、ネットワーク異常検出装置は、第2の異常スコアが閾値以下となって継続している時間継続時間が第1の所定時間以上となっている一時基準ベクトルと基準ベクトルとを交換する。継続時間が第1の所定時間以上になるということは、その一時基準ベクトルに対応する状態が新しいネットワークにおける正常な状態に変化している可能性が高い。そこで、ネットワーク異常検出装置は、基準ベクトルと当該一時基準ベクトルとを交換することによって、新しいネットワークに対応した基準ベクトルによって異常障害を検出することができる。また、本発明は、前記記憶部が、前記一時基準ベクトルと当該一時基準ベクトルが生成された時期を示す生成時期とを関連付けて記憶しており、前記変更部が、現在から前記生成時期までの第1の時間と閾値である第2の所定時間とを比較し、前記第1の時間が前記第2の所定時間以上となっている前記一時基準ベクトルを前記記憶部から削除することを特徴とする。このような構成によれば、ネットワーク異常検出装置は、一時基準ベクトルの数が増加し過ぎることを防ぎつつ、最新のネットワークの状態を反映できる。また、一時基準ベクトルの数を減少させることは、異常スコアの演算や比較演算に要する処理負荷やメモリの低減につながるという利点もある。また、本発明は、前記記憶部が、前記固有ベクトル算出部によって過去に算出された前記固有ベクトルを記憶しており、前記第1の異常スコアが前記閾値以下の場合、過去に正常と判定されたときの前記過去に算出された固有ベクトルと前記現在ベクトルとを用いて基準ベクトルを算出する学習処理を実行して、当該算出した基準ベクトルで前記記憶部に記憶していた基準ベクトルを上書きする処理、または、前記現在ベクトルと前記今回の一時基準ベクトルと同じ一時基準ベクトルが前記抽出処理によって過去に抽出されたときに現在ベクトルであった前記過去に算出された固有ベクトルとを用いて一時基準ベクトルを算出する学習処理を実行して、当該学習処理によって算出した一時基準ベクトルで前記記憶部に記憶していた一時基準ベクトルを上書きする処理、を実行する学習処理部をさらに備えることを特徴とする。このような構成によれば、ネットワーク異常検出装置は、基準ベクトルおよび一時基準ベクトルを、固定値とはせずに学習処理を実行することによって、加入者の増減やサービスの変化等にともなってネットワークに流れるトラフィック流量や装置の負荷の変化に適応させることができる。つまり、最新のネットワークの状態を基準ベクトルおよび一時基準ベクトルに反映して異常状態の識別領域を変化させることによって、最新のネットワークに適合した異常状態の遷移を検出することができる。また、本発明は、前記変更部が、前記基準ベクトルと前記一時基準ベクトルとの間の距離を算出し、前記距離と所定距離とを比較し、前記距離が前記所定距離以下となった場合、前記基準ベクトルの前記学習処理および当該一時基準ベクトルの前記学習処理に用いた前記過去に算出された固有ベクトルを用いて、新しい基準ベクトルを生成する所定の処理を実行し、前記新しい基準ベクトルで前記記憶部に記憶してある前記基準ベクトルを上書きすることを特徴とする。このような構成によれば、ネットワーク異常検出装置は、学習処理にともなって、基準ベクトルと一時基準ベクトルとが接近してきた場合に、両者を統合して新しい基準ベクトルを生成することができるので、無駄な一時基準ベクトルの数を減らすことができるとともに、異常スコアの演算や比較演算に要する処理負荷やメモリの低減につながるという利点もある。本発明によれば、障害中の異常状態遷移を検出することができる。本発明を実施するための形態以降、本実施形態と称す。について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。概要はじめに、本実施形態のネットワーク異常検出装置を含むネットワーク異常検出システムの構成およびネットワーク異常検出装置の動作概要について、図1abcを用いて説明する。ネットワーク異常検出システム1は、図1aに示すように、ネットワーク11内のノードである装置10A,10B,10C10とネットワーク異常検出装置100とを通信可能に接続して構成される。ネットワーク異常検出装置100は、前記した方法Bのように、装置10に対して問い合わせて得た情報を分析して、障害を検出するとともに、その障害中の異常状態の遷移を検出する機能を備えている。なお、図1aでは、装置が3台記載されているが、3台に限らなくてもよい。ネットワーク異常検出装置100は、障害を検出する場合には、非特許文献1,2に記載の方法図8参照と同様である。すなわち、基準ベクトルVecRefを、現在ベクトルVecNowが異常か否かの判定基準として用いる。なお、基準ベクトルVecRefは、ネットワーク11が正常な状態のときのネットワーク11内の装置10間の状態を示す行列の固有ベクトルから算出される。現在ベクトルVecNowは、現時点のネットワーク11内の装置10間の状態を示す行列から算出される固有ベクトルである。また、ネットワーク異常検出装置100は、現時点の現在ベクトルVecNowと基準ベクトルVecRefとの間の角度差Faildegを異常スコアとして定義し、異常スコアが閾値を超える場合、障害異常を検出したと判定する。具体的には、ネットワーク異常検出装置100は、図1bに示すように、基準ベクトルVecRefRと現在ベクトルを示す第1のベクトルVecNowAとの角度差RA異常スコアが閾値より大きいか否かを比較し、角度差RA異常スコアが閾値より大きい場合に障害異常を検出したと判定する。なお、図1bは、角度差RAが閾値より大きい場合を表しているものとし、第1のベクトルVecNowAが障害異常であると判定された場合を示しているものとする。図1cは、本実施形態のネットワーク異常検出装置100に特有の処理状態を表している。図1cは、図1bの異常状態の次の時刻装置10から情報を取得した時刻に、再び異常が発生した場合を表しているものとする。この時の現在ベクトルは、第2のベクトルVecNowBである。そして、基準ベクトルVecRefRと第2のベクトルVecNowBとの角度差RBが、角度差RAとほぼ等しいものとする。従来技術のように基準ベクトルVecRefのみを用いた場合には、図1cに示す状況は、図1bの場面に続いて異常が発生した異常状態が継続していると判定することはできるが、異常状態の遷移までは知ることができない。異常状態が遷移したということは、障害の原因となっている事象が変わった、または前と異なる原因が追加された可能性が高いため、異常状態の遷移を知ることは、早く障害から復旧して安定なネットワークサービスを提供する上で重要である。例えば、大規模な障害や構成変更等によって、現時点のネットワーク11の状態を示す現在ベクトルVecNowが、一瞬で図1bに示す第1のベクトルAから、図1cに示す第2のベクトルBに遷移する可能性があり得る。そこで、本実施形態では、図1cに示すように、ネットワーク異常検出装置100障害異常を検出したと判定した第1のベクトルAを、基準ベクトルVecRefRとは別の新たな補足的な基準として一時基準ベクトルVecRefd1Tに設定する。そして、ネットワーク異常検出装置100第2のベクトルVecNowBと一時基準ベクトルVecRefd1Tとの角度差TBが閾値より大きいか否かを比較し、角度差TBが閾値より大きい場合に、異常状態が遷移したと判定する。なお、基準ベクトルVecRefRに対する異常スコアとの比較に用いた閾値と、一時基準ベクトルVecRefd1Tに対する異常スコアとの比較に用いた閾値とは、等しくても異なっていても構わず、状況に応じて使い分けることができる。例えば、障害と判定する条件を狭くしたい場合には、基準ベクトルVecRefRに対する異常スコアとの比較に用いる閾値を小さくする。また、異常状態を識別するための領域を広くしたい場合には、一時基準ベクトルVecRefd1Tに対する異常スコアとの比較に用いる閾値を大きくすればよい。つまり、本実施形態では、図1cに示すように、ネットワーク異常検出装置100は、基準ベクトルVecRefRとは別に一時基準ベクトルVecRefd1Tを設定することによって、異常状態の遷移を検出できるようになる。なお、一時基準ベクトルVecRefdの数は、1つに限られず複数であっても構わない。例えば、第1cに示す例では、異常が発生したと判定された第1のベクトルおよび異常状態が遷移したと判定された第2のベクトルがそれぞれ一時基準ベクトルVecRefdとなることができる。なお、以下の説明では、基準ベクトルVecRefおよび一時基準ベクトルVecRefdをまとめて総称する場合に、参照ベクトルと称している。また、印は、複数の一時基準ベクトルの集合内のいずれかの一時基準ベクトルを指すものとする。フレームワークここで、ネットワーク異常検出装置100の構成について説明する前に、準備として、一時基準ベクトルを複数設定した場合において、考慮する処理内容機能について説明する。基準ベクトルVecRefとは別に、一時基準ベクトルVecRefdを1つ設定した場合については、図1cを用いて、既に前記したとおりである。ネットワーク11の状態が、どのように遷移し、過去のどの異常状態と類似しているかを判別できるようにするために、一時基準ベクトルVecRefdを複数設定することは有効と考えられる。ネットワーク11では、ルーティングの切り替えや切り戻しの繰り返しが実施される場合がある。この場合には、直近の状態と現時点の状態との間を行き来するような異常状態が発生する。また、装置が老朽化した場合、その装置は他の装置よりも故障が起きやすくなっており、似たような故障を繰り返す場合が起きる。さらに、ネットワーク11の状態は、構成変更や使用状況等によって、時々刻々と変化する状態a。そのため、一時基準ベクトルVecRefdが生成されてから所定時間以上経過した場合には、当該一時基準ベクトルVecRefdは、現時点のネットワーク11の構成や使用状況と合致しなくなっていると考えられる状態b。さらに、一時基準ベクトルVecRefdの数を増加させた場合には、異常状態を細かく判別することができるが、演算処理の負荷やリソースの増大をまねくために、一時基準ベクトルVecRefdの数を制限することが現実的であると考えられる。さらに、基準ベクトルVecRefおよび一時基準ベクトルVecRefdを現状のネットワーク11の状態に合わせるために、学習処理を実行した場合、学習処理後の基準ベクトルVecRefおよび一時基準ベクトルVecRefd同士が接近してくる場合が想定される状態c。したがって、ネットワーク異常検出装置100は、以下に示す処理を機能として備えるものとする。1参照ベクトルの異常スコアすべてが閾値より大きい場合には、その時の現在ベクトルVecNowを、新しい一時基準ベクトルVecRefdとして参照ベクトルに追加する処理前記状態aに対応2所定時間にわたって異常スコアが閾値以下の一時基準ベクトルVecRefdと基準ベクトルVecRefとを交換する処理前記状態aに対応3生成時期から所定時間以上経過した一時基準ベクトルVecRefdを削除する処理前記状態bに対応4学習処理によって、基準ベクトルVecRefと一時基準ベクトルVecRefdとが類似してきた場合、両者を統合する処理前記状態cに対応ネットワーク異常検出装置の構成ネットワーク異常検出装置100の構成について、図2を用いて説明する適宜、図1,8参照。ネットワーク異常検出装置100は、図2に示すように、処理部110、記憶部120、通信部130、および出力部140を備えている。処理部110は、さらに、行列生成部111、固有ベクトル算出部112、参照ベクトル学習処理部113、状態判定部114、および参照ベクトル変更部115を備える。処理部110は、図示しないCPUおよびメインメモリによって構成され、記憶部120に記憶されているアプリケーションプログラムをメインメモリに展開して、行列生成部111、固有ベクトル算出部112、参照ベクトル学習処理部113、状態判定部114、および参照ベクトル変更部115を具現化する。行列生成部111は、通信部130を介して取得したネットワーク11内の装置10におけるトラフィック流量を要素として、行列の行を送信側の装置10、列を受信側の装置10として行列図8参照を生成する機能を有する。行列の生成は、所定の周期またはネットワーク11の管理者もしくは保守者等に指示されたときに行われる。固有ベクトル算出部112は、行列生成部111によって生成された行列の固有ベクトル図8参照を算出する機能を有する。また、固有ベクトル算出部112は、算出した固有ベクトルを、後記する固有ベクトルDB121図3参照に記憶する機能を有する。参照ベクトル学習処理部113は、過去に算出された固有ベクトルVecPastと現在ベクトルVecNowとを固有ベクトルDB121から読み出して、参照ベクトルに学習処理を実行して、学習処理後の参照ベクトルで既に参照ベクトルDB122に記憶してある参照ベクトルを上書きする更新するように記憶する機能を有する。なお、学習処理の詳細については、後記する。状態判定部114は、現在ベクトルVecNowと基準ベクトルVecRefとの角度差である異常スコア第1の異常スコアを算出し、算出した異常スコア第1の異常スコアと閾値とを比較し、当該異常スコア第1の異常スコアが閾値以下の場合に、正常と判定し、当該異常スコア第1の異常スコアが閾値より大きい場合に、障害異常が発生したと判定する機能を有する。また、状態判定部114は、現在ベクトルVecNowと一時基準ベクトルVecRefdとの角度差である異常スコア第2の異常スコアを算出する機能も有する。そして、状態判定部114は、第2の異常スコアの中で第2の異常スコアが閾値以下でかつ最小となる一時基準ベクトルを抽出する抽出処理を実行し、当該抽出処理によって抽出した今回の一時基準ベクトルと今回の直前に抽出された一時基準ベクトルとが異なるか否かを判定し、今回の一時基準ベクトルと今回の直前に抽出された一時基準ベクトルとが異なる場合、異常状態が遷移したと判定する機能を有する。また、状態判定部114は、遷移した異常状態等の情報を出力部140に出力する機能を有する。なお、閾値は、記憶部120に記憶されている。参照ベクトル変更部115は、状態判定部114において参照ベクトルすべての異常スコアが閾値より大きいと判定された場合、現在ベクトルVecNowを新しい一時基準ベクトルVecRefdとして参照ベクトルに追加参照ベクトルDB122に記憶する機能を有する。また、参照ベクトル変更部115は、基準ベクトルVecRefと所定時間第1の所定時間以上にわたって異常スコアが閾値以下の一時基準ベクトルVecRefdとを交換する機能を有する。なお、所定期間は、ネットワーク11ごとに可変設定してもよい。例えば、所定期間は、状態変化の多いネットワーク11では、時間オーダに設定し、状態変化の少ないネットワーク11では、週オーダに設定するようにする。なお、所定時間第1の所定時間は、記憶部120に記憶されている。さらに、参照ベクトル変更部115は、一時基準ベクトルVecRefdが生成された参照ベクトルに追加された時期を示す生成時期から所定時間第2の所定時間以上経過した当該一時基準ベクトルVecRefdを、参照ベクトルDB122から削除する機能を有する。また、参照ベクトル変更部115は、基準ベクトルVecRefと一時基準ベクトルVecRefdとの間の距離を算出し、算出した距離と所定距離とを比較し、算出した距離が所定距離以下となった場合、基準ベクトルVecRefの学習処理および一時基準ベクトルVecRefdの学習処理に用いた固有ベクトルを用いて、新しい基準ベクトルVecRefを生成する学習処理を実行して、当該新しい基準ベクトルVecRefで、既に参照ベクトルDB122に記憶してある基準ベクトルVecRefを上書き更新する。なお、新しい基準ベクトルVecRefは、基準ベクトルVecRefと一時基準ベクトルVecRefdとの移動平均によって算出してもよい。なお、所定時間第2の所定時間および所定距離は、記憶部120に記憶されている。通信部130は、ネットワーク11を接続する通信インタフェースであり、ネットワーク11内の装置10にトラフィック流量等の情報を問い合わせるコマンドを送信したり、そのコマンドに対する応答情報を受信したりする。出力部140は、表示装置を接続する出力インタフェースであって、処理部110の処理結果等の情報を出力する。記憶部120は、ハードディスク等であって、固有ベクトルDB121および参照ベクトルDB122を格納している。固有ベクトルDB121は、図3に示すように、トラフィック流量等の情報を取得した時刻と固有ベクトル算出部112図2参照が算出した固有ベクトルとを関連付けて記憶している。なお、時刻tnにおけるnは、トラフィック流量等の情報を取得した周期を識別する番号である。固有ベクトルDB121に記憶されている時刻tnは現在を表し、時刻tnの固有ベクトルは現在ベクトルVecNowとなる。また、過去の固有ベクトルUn-1等は、参照ベクトル学習処理部113図2参照における参照ベクトルの学習処理のために用いられる。参照ベクトルDB122は、図4に示すように適宜、図2参照、参照ベクトル基準ベクトルVecRefおよび一時基準ベクトルVecRefdを識別する参照ベクトルID、ベクトルの成分を表したベクトル成分、生成時期生成時刻、異常スコアが閾値以下となって継続している時間継続時間、更新フラグ、学習期間、および備考を関連付けて記憶している。参照ベクトルID欄には、参照ベクトルを識別するIDが格納される。例えば、参照ベクトルIDは、基準ベクトルにはVecRef、一時基準ベクトル1にはVecRefd1というように付される。なお、一時基準ベクトルVecRefdが追加されるときには、参照ベクトル変更部115が、新たに参照ベクトルIDを発行し、行を追加する。また、参照ベクトルが削除されるときには、参照ベクトル変更部115が、該当の参照ベクトルIDの行全体を削除する。ベクトル成分欄には、ベクトルの成分を表現する数値が参照ベクトル変更部115によって格納される。生成時期生成時刻の欄には、参照ベクトルが生成されたときの時刻が、参照ベクトル変更部115によって格納される。生成時期生成時刻は、参照ベクトル変更部115が、生成時期から所定時間以上経過した一時基準ベクトルVecRefdを、参照ベクトルDB122から削除するときに参照される。異常スコアが閾値以下となって継続している時間継続時間の欄には、異常スコアが閾値以下となって継続している時間継続時間が格納される。なお、異常スコアが閾値以下となって継続している時間継続時間は、参照ベクトル変更部115が、継続時間が所定時間以上となっている一時基準ベクトルVecRefdを抽出するときに参照される。更新フラグの欄には、更新フラグである1ON;学習するまたは0OFF;学習しないのいずれかが、参照ベクトル学習処理部113によって格納される。学習期間の欄には、更新フラグが1ON;学習するに設定されている期間が参照ベクトル学習処理部113によって格納される。そして、更新フラグが1ON;学習するに設定された参照ベクトルが、学習処理の対象となる。ここで、学習処理と学習期間と更新フラグとの関係について説明する適宜、図2,3,4参照。学習処理とは、例えば、参照ベクトルDB122に示す一時基準ベクトル2VecRefd2の場合には、更新フラグが1ON;学習するとなっている間、学習期間の欄に格納されているtn-b2からtn-c2までの期間の固有ベクトルVecPastを固有ベクトルDB121から読み出して、その読み出した固有ベクトルVecPastと現在ベクトルVecNowとを用いて所定の処理を実行し、当該処理の結果であるベクトルで既に参照ベクトルDB122に記憶してある一時基準ベクトル2VecRefd2を上書き更新する処理である。所定の処理とは、例えば、移動平均等である。基準ベクトルVecRefについても、前記した一時基準ベクトルVecRefdの場合と同様に、更新フラグが1ON;学習するとなっている間、学習期間の欄に格納されている期間の固有ベクトルVecPastを固有ベクトルDB121から読み出して、その読み出した固有ベクトルVecPastと現在ベクトルVecNowとを用いて所定の処理を実行し、既に参照ベクトルDB122に記憶してある基準ベクトルVecRefを上書き更新する。具体的には、参照ベクトル学習処理部113は、更新フラグが1ON;学習するとなっている参照ベクトルに対して、学習処理を実行し、参照ベクトルDB122のベクトル成分の欄を、学習処理後のベクトル成分に書き換える。また、参照ベクトル学習処理部113は、更新フラグが1ONとされた時期を、学習期間に記憶する。なお、学習処理に用いる固有ベクトルVecPastは、その数に上限例えば、k個以下を設ける、または、当該固有ベクトルの生成された生成時期が現在から所定時間以内に入っているものに限定する、ようにしても構わない。備考の欄には、参照ベクトルが生成された後で判明している障害原因等の情報、例えば、装置△△に障害発生等の情報が格納される。この備考の欄の情報は、ネットワーク11の管理者または保守者等によって、異常状態の原因が解明された後に格納される。備考の欄は、状態判定部114が、異常状態を出力部140に出力する際に参照される。ネットワーク異常検出装置の処理フロー次に、ネットワーク異常検出装置100の処理フロー例について、図5を用いて説明する適宜、図2,3,4参照。ステップS501では、処理部110の行列生成部111は、通信部130を介して、ネットワーク11内の装置10からトラフィック流量等の情報を取得し、トラフィック流量を要素とする行列を生成する。行列の生成は、所定の周期またはネットワーク11の管理者もしくは保守者等に指示されたときに行われる。ステップS502では、固有ベクトル算出部112は、行列生成部111によって生成された行列から、固有ベクトルである現在ベクトルVecNowを算出する。また、固有ベクトル算出部112は、算出した現在ベクトルVecNowを、固有ベクトルDB121に記憶する。ステップS503では、状態判定部114は、参照ベクトルDB122から参照ベクトルを読み出して、読み出した参照ベクトル基準ベクトルVecRefおよび一時基準ベクトルVecRefdと現在ベクトルVecNowとの間の異常スコアを算出する。ステップS504では、状態判定部114は、基準ベクトルVecRefと現在ベクトルVecNowとの間の異常スコア第1の異常スコアと閾値とを比較し、異常状態か否かを判定する。当該異常スコア第1の異常スコアが閾値以下の場合すなわち異常状態でないと判定した場合ステップS504でNo、処理はステップS505へ進む。また、当該異常スコア第1の異常スコアが閾値より大きい場合すなわち異常状態であると判定した場合ステップS504でYes、処理はステップS508へ進む。ステップS505では、参照ベクトル学習処理部113は、基準ベクトルVecRefの更新フラグを1ONに設定する。そして、参照ベクトル学習処理部113は、基準ベクトルVecRef以外の参照ベクトルの更新フラグを0OFFに設定する。ステップS506では、参照ベクトル学習処理部113は、基準ベクトルVecRefの学習処理を実行する。ステップS507では、状態判定部114は、正常を示す情報を出力部140に出力する。ステップS507の処理後の処理は、ステップS514へ進む。ステップS508では、状態判定部114は、すべての異常スコアが閾値より大きいか否かを判定する。次に、状態判定部114は、一時基準ベクトルVecRefdと現在ベクトルVecNowとの間の異常スコア第2の異常スコアが閾値以下でかつ最小となる一時基準ベクトルVecRefdを抽出する処理を実行する。そして、すべての異常スコアが閾値以下であると判定した場合ステップS508でNo、処理はステップS509へ進む。また、すべての異常スコアが閾値より大きいと判定した場合ステップS508でYes、処理はステップS512へ進む。ステップS509では、参照ベクトル学習処理部113は、異常スコアが最小となる一時基準ベクトルVecRefdの更新フラグを1ONに設定する。そして、参照ベクトル学習処理部113は、当該一時基準ベクトルVecRefd以外の参照ベクトルの更新フラグを0OFFに設定する。ステップS510では、参照ベクトル学習処理部113は、異常スコアが最小となる一時基準ベクトルVecRefdの学習処理を実行する。そして、ステップS511では、状態判定部114は、異常が検出された障害が検出された情報、および、参照ベクトルDB122を参照して、異常スコアが最小となる一時基準ベクトルVecRefdに関連付けられた備考の欄に格納されている情報を出力部140に出力する。ステップS511の処理後の処理は、ステップS514へ進む。ステップS512では、参照ベクトル変更部115は、現在ベクトルVecNowを新しい一時基準ベクトルVecRefdとして参照ベクトルに追加する。具体的には、参照ベクトル変更部115は、現在ベクトルVecNowを新しい一時基準ベクトルVecRefdとして参照ベクトルDB122に追加する。ステップS513では、参照ベクトル学習処理部113は、新しい一時基準ベクトルVecRefdの更新フラグを1ONに設定する。そして、参照ベクトル学習処理部113は、当該一時基準ベクトルVecRefd以外の参照ベクトルの更新フラグを0OFFに設定する。ステップS513の処理後の処理は、ステップS511へ進む。なお、ステップS513の処理後のステップS511では、状態判定部114は、新しい異常状態が検出された情報を出力部140に出力する。ステップS514では、参照ベクトル変更部115は、基準ベクトルVecRefと所定時間以上にわたって異常スコア第2の異常スコアが閾値以下の一時基準ベクトルVecRefdとを交換する。具体的には、参照ベクトル変更部115は、第2の異常スコアが閾値以下となって継続している時間を示す継続時間と所定時間第1の所定時間とを比較し、継続時間が第1の所定時間以上となっている一時基準ベクトルVecRefdを基準ベクトルVecRefに変更し、当該基準ベクトルVecRefを一時基準ベクトルVecRefdに変更する。ステップS515では、参照ベクトル変更部115は、生成時期から現在に至るまでの時間が所定時間第2の所定時間以上経過した一時基準ベクトルVecRefdを、参照ベクトルDB122から削除する。ステップS516では、参照ベクトル変更部115は、基準ベクトルVecRefと一時基準ベクトルVecRefdとの距離が所定距離以下となった場合、両者を統合する。ステップS516の処理後の処理は、ステップS501へ戻る。ここで、前記した統合処理について、図6を用いて説明する。図6は、基準ベクトルVecRefRと、一時基準ベクトルVecRefdCとが存在している状態を表している。基準ベクトルVecRefRおよび一時基準ベクトルVecRefdCは、それぞれ、更新フラグが1ONのときに学習処理を実行される。そのため、基準ベクトルVecRefRと一時基準ベクトルVecRefdCとが接近してくる場合が起こる。この場合に対応するために、図6に示すように、基準ベクトルVecRefRと一時基準ベクトルVecRefdCとの間のベクトル間距離を、例えば、ユークリッド距離で定義する。そして、参照ベクトル変更部115は、ベクトル間距離を所定距離と比較し、ベクトル間距離が所定距離以下の場合、基準ベクトルVecRefRと一時基準ベクトルVecRefdCとを統合し、統合後のベクトルを新しい基準ベクトルVecRefR1として、参照ベクトルDB122を更新する。なお、統合処理は、例えば、基準ベクトルVecRefの学習処理および一時基準ベクトルVecRefdの学習処理に用いた固有ベクトルを用いて、新しい基準ベクトルVecRefを生成する学習処理を実行するか、または、基準ベクトルVecRefと一時基準ベクトルVecRefdとの移動平均によって算出する。以上、本実施形態で説明したネットワーク異常検出装置100は、異常と判定するために用いる基準となる基準ベクトルVecRefおよび1以上の一時基準ベクトルVecRefd参照ベクトルを備えている。その参照ベクトルのうち一時基準ベクトルは、すべての異常スコアが閾値より大きい場合に、その時の現在ベクトルVecNowを一時基準ベクトルVecRefdとして追加することによって形成される。すなわち、一時基準ベクトルVecRefd同士は、相互に異なる異常状態を表している。したがって、ネットワーク異常検出装置100は、基準ベクトルVecRefを基準として、ネットワークの障害異常の有無を判定するとともに、一時基準ベクトルVecRefdを基準として、障害中の異常状態遷移を検出することができる。なお、図5のステップS512とステップS513とは、処理の順番が逆であっても構わない。"