2020 Fiscal Year Annual Research Report
Automatic Estimation of Administrators' Intension in Intent-Based Networking
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19H04094
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
岡部 寿男 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (20204018)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 素典 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (30268156)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | Intent-Based Networking / SDN / 機械学習 / Network Modeling / ネットワーク管理自動化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
抽出された管理者の意図からの対象となるネットワーク上での最適なコンフィグ生成は、一般に組合せ最適化問題となり、その多くはNP困難でかつ効率のよい近似も困難である。当該年度は、このような問題のうち定型的なものについて混合整数計画法(Mixed Integer Programming; MIP)の形に定式化し、AI (ArtificialIntelligence) を活用した分枝限定法(branch and bound)と高速なMIPソルバを併用して実装した。具体的な問題としては、複数VLAN埋め込み問題やIP-in-IPトンネリングによるトラフィックエンジニアリングの問題を対象とした。これにより、コンフィグから管理者の意図を推定するだけでなく、その意図をより効率よく実現するコンフィグを自動生成する目標に、一歩近づいた。さらに、IDSのログからの攻撃検知にGAN (Generative Adversarial Network)を利用する研究などにも展開した。
並行して、前年度に設計したシステムのプラットフォームをプロトタイプ実装し、より現実に近いネットワーク環境をモデル化できるものにした。また、セキュリティに関わる様々な判断の機械学習を用いた自動化を本システムに組み込み、DDoS (Distributed Denial of Service)攻撃への適応的な対処などが即時に可能とすることなどについて重点的に研究を進めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
概念的な検討や簡易実装は進めているが、対外発表できる水準に達していない項目が少なからずある。
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| Strategy for Future Research Activity |
Intent-Based Networkingの世界的な動向を再調査し、必要があれば新しい項目を取り入れたい。
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