| 研究課題/領域番号 |
23K28069
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| 補助金の研究課題番号 |
23H03379 (2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 埼玉大学 (2024)
長岡技術科学大学 (2023) |
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研究代表者 |
渡部 康平 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (10734733)
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| 研究分担者 |
津川 翔 筑波大学, システム情報系, 准教授 (40632732)
野中 尋史 愛知工業大学, 経営学部, 准教授 (70544724)
眞田 亜紀子 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (20631138)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
18,330千円 (直接経費: 14,100千円、間接経費: 4,230千円)
2026年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2025年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2023年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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| キーワード | ネットワーク / 異常検出 / グラフ / 機械学習 / データ生成 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
通信ネットワークにおいて，機械学習を活用 した異常検出や予測は強力なツールだが，学習的な枠組みは過去のデータに基づき検出・予測するという性質上，過去のデータの範囲を逸脱する「想定外」の事象を検出・予測する能力はない．本研究課題では，特定の特徴量を指定してデータを生成する技術を核に，過去のデータの範囲の外側，つまり「想定外」の領域に位置するフェイクデータを生成してデータセットを拡張する技術を開発する．加えて，通信ネットワークの各種データに関する拡張データセットを用いて，学習的な枠組みであるにも関 わらず，過去のデータの範囲を逸脱する結果をも回答可能な新たな異常検出・予測システムを構築する．
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