Automated Operations of Information Infrastructure with Process from Perception to Conviction

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H04097
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60060:Information network-related
• Research Institution: Osaka City University
• Principal Investigator: Ata Shingo 大阪市立大学, 大学院工学研究科, 教授 (30326251)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 運用自動化 / 異常検知 / プログラマブル基盤 / トラヒック計測と分析 / 運用管理技術 / 機械学習 / 機器種別同定

Outline of Final Research Achievements

In this study, we focus on the process from "perception" to "conviction" in automation of operations and management on IT infrastructure with Artificial Intelligence, to achieve high confidence of automated operations like operations by human. For this purpose, we specifically propose (1) methods of device identification based on multiple information of traffic monitoring to make stronger conviction, (2) methods of detection of anomalies roughly from a global behavior of the network, and (3) a method of sequential accumulation of training data in learning-based anomaly detection. We also implement and deploy these systems over a programmable framework running on the campus network in Osaka City University and evaluate their feasibilities.

Free Research Field

情報ネットワーク

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

複雑化する情報インフラの運用自動化は、これまで高度な専門的知識を有する技術者の経験に基づいて行われていた情報システムの運用管理の負担を軽減するだけではなく、今後ますます重要となる情報セキュリティへの対応コストを大幅に削減できる可能性があり、我が国のみならず世界的な情報セキュリティレベルの向上に大きく寄与するものと考えられる。本研究成果は、より確実なオペレーションを安全に実施するための確度の高い情報収集・分析・処理技術であり、情報インフラの自動化に大きく貢献できる。