プロトコルの詳細な振舞いを考慮した機械学習によるＴＣＰトラヒックの解析・制御

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K11938
• Research Institution: The University of Electro-Communications
• Principal Investigator: 加藤 聰彦 電気通信大学, その他部局等, 名誉教授 (90345421)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 機械学習 / ニューラルネットワーク / ディープラーニング / TCP / 輻輳制御

Outline of Annual Research Achievements

再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：RNN）を用いて、Reno, HighSpeed, BIC, CUBIC, Scalable, Hamilton, Westwood, Vegas, Veno, BBRの10種類のTCP輻輳制御アルゴリズムを推定する方式を実現した。
その結果、以下の成果を得た。実験室のネットワークを用いて、個別の輻輳制御トラヒックを転送し、学習データを習得した。その学習データを用いて、広く用いられているサーバのTCPトラヒックに対して、輻輳制御の推定を行った。その結果、別途アクティブ方式（テストシステムが恣意的なパケットシーケンスを送信することによりTCP輻輳制御を推定する方強い）で報告された結果と比較して同様な傾向の推定結果が得られ、提案方式が有効であることが明らかとなった。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初予定していた目標に対して十分な結果が得られたと考えている。

Strategy for Future Research Activity

より広い範囲に機械学習を適用する方法を検討する。

Causes of Carryover

コロナ禍の影響で予定していた対外発表が次年度実施となったため。