JP2014228972A - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および学習プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】処理装置10Aでは、外部から入力された入力情報が局所的な特徴を含む情報であるか否かを判定する。そして、入力情報が局所的な特徴を含む情報であると判定された場合には、該入力情報を用いて学習を行い、該学習の結果である局所モデル情報を局所モデル情報記憶部18に記憶させる。そして、処理装置10Aは、局所モデル情報記憶部18に記憶された局所モデル情報と類似する局所モデル情報を記憶する他の情報処理装置10Aを探索し、探索された他の処理装置10Aとの間で局所モデル情報記憶部18に記憶された局所モデル情報を共有する。
【選択図】 図2
Description
まず、第1の実施形態に係るネットワークシステムの概要について説明する。以下、図1を用いて、第1の実施形態に係るネットワークシステムの構成の一例を説明する。図1は、第1の実施形態に係るネットワークシステム1の構成の一例を説明するための図である。
次に、図2を用いて、図1に示した処理装置10Aの構成を説明する。図2は、第1の実施形態に係る処理装置10Aの構成を説明するための図である。図2に示すように、処理装置10Aは、通信部11、分析部12、通知部13、依頼部14、学習部15、探索部16、モデル情報共有部17、局所モデル情報記憶部18および上位モデル情報記憶部19を有する。なお、以下で説明する学習処理において、学習アルゴリズムについては、異常検知に適用可能なものであれば既存のアルゴリズムのいずれを用いてもよい。また、後述する管理サーバ30が実行する類似度判定処理についても同様に、既存の手法のうちいずれの手法を用いてもよい。
次に、図5を用いて、図1に示した管理サーバ30の構成を説明する。図5は、第1の実施形態に係る管理サーバの構成を説明するための図である。図5に示すように、管理サーバ30は、通信部31、類似度判定部32、学習モデル情報記憶部33および類似情報記憶部34を有する。
次に、図6を用いて、第1の実施形態に係る処理装置10Aの処理の手順を説明する。図6は、第1の実施形態に係る処理装置における処理の流れを説明するためのフローチャートである。
上述してきたように、第1の実施形態にかかる処理装置10Aでは、外部から入力された入力情報が局所的な特徴を含む情報であるか否かを判定する。そして、入力情報が局所的な特徴を含む情報であると判定された場合には、該入力情報を用いて学習を行い、該学習の結果である局所モデル情報を局所モデル情報記憶部18に記憶させる。そして、処理装置10Aは、局所モデル情報記憶部18に記憶された局所モデル情報と類似する局所モデル情報を記憶する他の情報処理装置10Aを探索し、探索された他の情報処理装置10Aとの間で局所モデル情報記憶部18に記憶された局所モデル情報を共有する。これにより、効率的な機械学習を行うことが可能である。つまり、第1の実施形態にかかる処理装置10Aでは、システム全体に共通する特徴は全体で共有し、局所的な特徴はシステム全体で共有する必要はなく、その局所的な特徴において共通している局所間でのみ共有することで、システム全体の処理負荷を低減することができ、効率的な機械学習を行うことが可能である。
上述した第1の実施形態においては、ルータ20から受信したパケット情報が局所情報に該当すると判定した場合には、パケット情報を学習し、その結果を用いて局所モデル情報記憶部18の情報を更新する場合を説明した。しかし、上位モデル情報の領域と局所モデル情報の領域が重複している等の場合には、パケット情報が局所情報に該当し、且つ、上位情報に該当することがあり得る。
これまで第1、2の実施形態を説明したが、本願に係る実施形態は、第1、2の実施形態に限定されるものではない。すなわち、これらの実施形態は、その他の様々な形態で実行されることが可能であり、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。
また、ネットワークの特徴が動的に変化する場合には、適当な契機のたびにネットワークの特徴が類似する相手を探索する又は問合せて見つけることが望ましい。一方、例えば、ネットワークの特徴が静的であり特徴に大きな変化がないような場合には、共有する相手となる処理装置の宛先をあらかじめ記憶しておくことで,探索や問合せの処理を省略することができる。
また、上述した各処理装置による機械学習は、教師あり学習でも教師なし学習でもよく、また機械学習に限らずデータマインニング技術などのようなデータを分類可能なアルゴリズムを適用してもよい。教師ありの学習の場合は、事前に各処理装置がそれぞれ局所情報として判断すべきデータセットや局所情報として判断するべきではないデータセットを学習させて局所モデル情報記憶部18に記憶させておいてもよい。
また、上述した処理装置の説明において、まず、入力情報が局所情報に該当するか否かを分析して、該当しなかった場合は、上位情報に該当するか否かを分析する場合を説明したが、この限りではなく、手順を簡略化することとしてもよい。例えば、まず上位情報に該当するか否かを分析し、該当しなかった場合は、局所情報に該当するものとする分析結果としてもよい。これは、上位情報と局所情報に二分できる情報集合の空間を扱う場合に有用である。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、通知部13aおよび依頼部14を統合してもよい。
また、上記実施形態において説明した処理装置10が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、第1の実施形態に係る処理装置10が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述した学習プログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータが学習プログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかる学習プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録され学習プログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記第1の実施形態と同様の処理を実現してもよい。以下に、図2に示した処理装置10と同様の機能を実現する学習プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。
11 通信部
12 分析部
13 通知部
14 依頼部
15 学習部
16 探索部
17 モデル情報共有部
18 局所モデル情報記憶部
19 上位モデル情報記憶部
30 管理サーバ
Claims (8)
- 所定のシステムの構成要素の一部である情報処理装置であって、
当該情報処理装置によって学習された学習の結果である局所モデル情報を記憶する第一の記憶部と、
外部から入力された入力情報が、前記第一の記憶部に記憶された局所モデル情報を参照し、前記システムにおいて局所的な特徴を含む情報であるか否かを判定する分析部と、
前記分析部によって入力情報が、前記システムにおいて局所的な特徴を含む情報であると判定された場合には、該入力情報を用いて学習を行い、該学習の結果である局所モデル情報を前記第一の記憶部に記憶させる学習部と、
前記第一の記憶部に記憶された局所モデル情報と類似する局所モデル情報を記憶する他の情報処理装置との間で前記第一の記憶部に記憶された局所モデル情報を共有する共有部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記情報処理装置よりも上位の情報処理装置により前記システムに共通する特徴を含む情報を用いて学習された学習の結果である全体モデル情報を記憶する第二の記憶部をさらに有し、
前記分析部は、前記入力情報が局所的な特徴を含む情報でないと判定した場合には、前記第二の記憶部に記憶された全体モデル情報を参照し、前記入力情報が、前記システムに共通する特徴を含む情報であるか否かを判定することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記分析部は、前記入力情報が局所的な特徴を含む情報でないと判定した場合には、前記入力情報が、前記システムに共通する特徴を含む情報であるか否かを判定し、
前記分析部によって前記入力情報が、前記システムに共通する特徴を含む情報であると判定された場合には、前記情報処理装置よりも上位の情報処理装置へ前記入力情報の分析を依頼する依頼部をさらに有することを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置よりも上位の情報処理装置から、該上位の情報処理装置が学習した学習結果を取得し、該学習結果を第二の記憶部に記憶された全体モデル情報に反映させる反映部をさらに有することを特徴とする請求項2または3に記載の情報処理装置。
- 所定のシステムの構成要素の一部である複数の情報処理装置が通信可能に接続される情報処理システムであって、
前記情報処理装置が、
当該情報処理装置によって学習された学習の結果である局所モデル情報を記憶する第一の記憶部と、
外部から入力された入力情報が、前記第一の記憶部に記憶された局所モデル情報を参照し、前記システムにおいて局所的な特徴を含む情報であるか否かを判定する分析部と、
前記分析部によって入力情報が、前記システムにおいて局所的な特徴を含む情報であると判定された場合には、該入力情報を用いて学習を行い、該学習の結果である局所モデル情報を前記第一の記憶部に記憶させる学習部と、
前記第一の記憶部に記憶された局所モデル情報と類似する局所モデル情報を記憶する他の情報処理装置との間で前記第一の記憶部に記憶された局所モデル情報を共有する共有部と、
を有することを特徴とする情報処理システム。 - 前記情報処理システムは、前記複数の情報処理装置よりも上位の情報処理装置を有し、
前記分析部は、前記入力情報が局所的な特徴を含む情報でないと判定した場合には、前記入力情報が、前記システムに共通する特徴を含む情報であるか否かを判定し、
前記情報処理装置が、
前記分析部によって前記入力情報が、前記システムに共通する特徴を含む情報であると判定された場合には、前記上位の情報処理装置へ前記入力情報の分析を依頼する依頼部と、
前記上位の情報処理装置から、該上位の情報処理装置が学習した学習結果を受信した場合には、該学習結果を第二の記憶部に記憶された全体モデル情報に反映させる反映部と、をさらに有し、
前記上位の情報処理装置が、
下位の情報処理装置から入力情報の分析の依頼を受け付けた場合に、該入力情報を用いて学習を行う上位学習部と、
前記上位学習部によって学習された学習結果を前記下位の情報処理装置に送信する送信部と、
を有することを特徴とする請求項5に記載の情報処理システム。 - 情報処理装置によって実行される情報処理方法であって、
外部から入力された入力情報が、前記情報処理装置によって学習された学習の結果である局所モデル情報を記憶する第一の記憶部に記憶された局所モデル情報を参照し、前記システムにおいて局所的な特徴を含む情報であるか否かを判定する分析工程と、
前記分析工程によって入力情報が、前記システムにおいて局所的な特徴を含む情報であると判定された場合には、該入力情報を用いて学習を行い、該学習の結果である局所モデル情報を前記第一の記憶部に記憶させる学習工程と、
前記第一の記憶部に記憶された局所モデル情報と類似する局所モデル情報を記憶する他の情報処理装置との間で前記第一の記憶部に記憶された局所モデル情報を共有する共有工程と、
を含んだことを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータを請求項1〜4のいずれか一つに記載の情報処理装置として機能させるための学習プログラム。
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