2017 Fiscal Year Annual Research Report
Research on Application/Device Specific Slicing for Next Generation MVNO
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15H01681
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
中尾 彰宏 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (60401238)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杜 平 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 特任講師 (10462912)
山本 周 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 特任助教 (10590317)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | プログラマブルネットワーク / トラヒック制御 / SDN NFV / アプリケーション同定 / エッジコンピューティング / ソフトウェア化 / 機械学習 / ネットワーク仮想化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究提案は3つの研究課題を遂行する。第一に、SDNを利用し、トラフィックから確実にリアルタイムでアプリケーション・デバイ スを特定した上でQoS制御を行う基盤技術を開発する。第二に、その基盤技術を用いて、 アプリケーションに特化した網内 に導入可能なネットワーク機能を開発する。第三に、個 人情報を保護しつつ制御に有効な情報を収集し、機械学習を駆使して帯域利用を最適化する次世代MVNO帯域制御技術の開発を行う。今年度も3つの課題に対し，全て当初の計画通りに研究開発を遂行した。
第一の課題では、ユーザ参加型として広く開発した技術を社会展開するため、各端末OSにマーキングを行う汎用的な設計と、端末でのパケットマーキングの実用化を推進した。具体的には、本研究の基礎技術を基にする端末メーカとの共同研究を開始した。FLARE上でQoSを実行するためのSBIの標準化議論と商用化（ベンチャーへの技術移転を実施）を推進した。
第二の課題では、マルウェアアプリケーションプロセスの網内検出・遮断をホワイトリスト・ブラックリストの手法を開発実装し評価した。また、エッジコンピューティングの新規アプリケーション分野の提案を行い論文として発表している。第三の課題に関しては、昨年に引きつづき機械学習のアルゴリズムの開発と評価を遂行した。オンライン・バッチ手法による評価を論文にまとめた。
総じて、今年度は最終年度として、社会実装に繋がる実用化・商用化に繋がる研究活動に注力した。その結果、端末メーカーとの商用化を目指した共同研究開始、および、東大発ベンチャーに技術移転を行い、あるMVNOへの商用化案件を1件実施完了するなど、研究の社会実装の面で大きな成果を出すことができた。研究成果として、ジャーナル論文1本(2018年度出版予定）、学会発表8件である。また、電子情報通信学会より奨励論文2件の受賞をしている。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(21 results)
