JP7343137B2 - Condition determination device and condition determination method - Google Patents
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Description
本開示は、状態判定装置及び状態判定方法に関する。 The present disclosure relates to a state determination device and a state determination method.
対象となるシステムや機器の状態は、一つのパラメータでは状態の判定精度が落ちるが、対象から得られる複数のパラメータを総合的に用いて判定することで、判定精度を向上させることができる。その場合、複数のパラメータから生成される多次元データを使った分析が必要となる(例えば、特許文献1参照。)。そのような多次元データの分析には、一般的には専門的な分析スキルを持つデータサイエンティストと呼ばれる専門家が必要とされる。しかしながらデータサイエンティストは高コストであるばかりではなく人材の供給も限られるため、専門的な分析スキルのない者でも対象の状態を簡単に判定できる装置が求められている。 Although the accuracy of determining the status of a target system or device using a single parameter decreases, the accuracy of determining the status can be improved by comprehensively using multiple parameters obtained from the target. In that case, analysis using multidimensional data generated from a plurality of parameters is required (see, for example, Patent Document 1). Analyzing such multidimensional data generally requires experts called data scientists who have specialized analytical skills. However, not only is the cost of becoming a data scientist high, but the supply of human resources is limited, so there is a need for a device that allows even people without specialized analysis skills to easily determine the state of a target.
本開示は、専門的な分析スキルのない者であっても対象の状態を判定可能な装置の提供を目的とする。 The present disclosure aims to provide a device that allows even a person without specialized analytical skills to determine the state of an object.
本開示の状態判定装置は、
判定対象の状態に関わるパラメータを次元に有する多次元のベクトルデータを生成し、
一定期間当該ベクトルデータを収集することにより参照ベクトルデータ母集団を作成し、
前記参照ベクトルデータ母集団の次元数に等しい多次元空間における、当該参照ベクトルデータ母集団の形成する多次元部分空間を求め、
新たに発生するベクトルデータが前記多次元部分空間の内側に位置する場合は判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と同じと判定し、前記多次元部分空間の外側に位置する場合は判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と異なると判定する。
The state determination device of the present disclosure includes:
Generate multidimensional vector data whose dimensions include parameters related to the state to be determined,
Create a reference vector data population by collecting the vector data for a certain period of time,
Find a multidimensional subspace formed by the reference vector data population in a multidimensional space equal to the number of dimensions of the reference vector data population,
If the newly generated vector data is located inside the multidimensional subspace, the determination target is determined to be the same as the state corresponding to the reference vector data population, and if the newly generated vector data is located outside the multidimensional subspace, the determination target is determined to be the same as the state corresponding to the reference vector data population. It is determined that the determination target is different from the state corresponding to the reference vector data population.
本開示の状態判定方法は、
判定対象の状態に関わるパラメータを次元に有する多次元のベクトルデータを生成し、
一定期間当該ベクトルデータを収集することにより参照ベクトルデータ母集団を作成し、
前記参照ベクトルデータ母集団の次元数に等しい多次元空間における、当該参照ベクトルデータ母集団の形成する多次元部分空間を求め、
新たに発生するベクトルデータが前記多次元部分空間の内側に位置する場合は判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と同じと判定し、前記多次元部分空間の外側に位置する場合は判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と異なると判定する。
The state determination method of the present disclosure includes:
Generate multidimensional vector data whose dimensions include parameters related to the state to be determined,
Create a reference vector data population by collecting the vector data for a certain period of time,
Find a multidimensional subspace formed by the reference vector data population in a multidimensional space equal to the number of dimensions of the reference vector data population,
If the newly generated vector data is located inside the multidimensional subspace, the determination target is determined to be the same as the state corresponding to the reference vector data population, and if the newly generated vector data is located outside the multidimensional subspace, the determination target is determined to be the same as the state corresponding to the reference vector data population. It is determined that the determination target is different from the state corresponding to the reference vector data population.
本開示は、専門的な分析スキルのない者であっても判定対象の状態を判定可能な装置を提供することができる。 The present disclosure can provide a device that allows even a person without specialized analytical skills to determine the state of a target to be determined.
以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本開示は、以下に示す実施形態に限定されるものではない。これらの実施の例は例示に過ぎず、本開示は当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した形態で実施することができる。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。 Embodiments of the present disclosure will be described in detail below with reference to the drawings. Note that the present disclosure is not limited to the embodiments described below. These implementation examples are merely illustrative, and the present disclosure can be implemented with various changes and improvements based on the knowledge of those skilled in the art. Note that components with the same reference numerals in this specification and the drawings indicate the same components.
(第1の実施形態)
図1は、本実施形態に係るシステムの一例を示す概略構成図である。本実施形態に係る状態判定装置10は、ベクトルデータ生成部11、多次元形状生成部12、多次元部分空間定義部13、状態判定部14、データ収集部21を備える。本実施形態に係る状態判定装置10は、コンピュータを、ベクトルデータ生成部11、多次元形状生成部12、多次元部分空間定義部13、状態判定部14、データ収集部21として機能させることで実現してもよい。
(First embodiment)
FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing an example of a system according to this embodiment. The
データ収集部21は、判定対象に関わるパラメータとなりうる任意のデータを収集し、記憶部22に記憶する。ベクトルデータ生成部11は、記憶部22に記憶されているデータからパラメータを抽出し、各パラメータを次元とする多次元のベクトルデータを生成する。
The
ベクトルデータ生成部11は、作成したベクトルデータを記憶部22に蓄積する。状態判定装置10は、一定期間、データを収集し、ベクトルデータを蓄積することにより参照ベクトルデータ母集団を作成する。ここで、一定期間は、判定対象が一定の状態にある期間である。一定の状態は、例えば、判定対象が正常な状態である。一定の状態及び一定期間は、状態判定装置10のユーザが設定可能なことが好ましい。これにより、判定対象の色々な状態に応じた複数のベクトルデータ母集団をユーザが設定することができる。
The vector
多次元形状生成部12は、参照ベクトルデータ母集団を内包しかつ参照ベクトルデータ母集団に含まれる少なくとも一つのベクトルデータに外接する多次元形状SMDを求める。多次元形状SMDの具体的な導出例は後述する。多次元空間は、参照ベクトルデータ母集団の次元数に等しい空間である。例えば、ベクトルデータの次元数が1000であれば、1000次元空間である。
The multidimensional
多次元部分空間定義部13は、多次元空間において参照ベクトルデータ母集団が形成する多次元部分空間SSUBを求める。図2に、多次元形状SMD及び多次元部分空間SSUBの一例を示す。多次元部分空間SSUBは、判定基準に応じた補正を多次元形状SMDに行うことで得られる。例えば、ベクトルデータ生成部11の作成したベクトルデータの誤差等によって、判定対象が一定の状態にあるようなベクトルデータがβ(β≧1)の範囲で分布する可能性がある場合、多次元部分空間定義部13は、多次元形状SMDをβ倍拡大する処理を行う。補正は、多次元形状SMDを拡大する補正のほか、多次元形状SMDを縮小する補正もありうる。多次元部分空間定義部13は、次元によって、異なる補正を行ってもよい。その場合、補正係数βは次元ごとに異なることとなり、その場合βi(iは次元を示す)と表される。
The multidimensional
多次元部分空間SSUBを求めた後に、データ収集部21がデータを収集して記憶部22に記憶すると、ベクトルデータ生成部11は、記憶部22に記憶された新たなデータからパラメータを抽出し、各パラメータを次元とするベクトルデータに変換する。状態判定部14は、多次元部分空間定義部13の生成した多次元部分空間SSUBを用いて、判定対象の状態を判定する。
After calculating the multidimensional subspace S SUB , when the
例えば、図2に示すND1のように、新たなデータのベクトルND1が多次元部分空間SSUBの範囲内の場合、状態判定部14は、当該新たなデータに対応した判定対称の状態が、参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と同じと判定し、図2に示すND2のように、新たなデータのベクトルND2が多次元部分空間SSUBの範囲外の場合、状態判定部14は判定対象が参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と異なると判定する。
For example, like ND1 shown in FIG. 2, when the vector ND1 of new data is within the range of the multidimensional subspace S SUB , the
以上説明したように、本実施形態は、判定対象が一定の状態にあるときの参照ベクトルデータ母集団を包含する多次元空間における多次元部分空間SSUBを求める。これにより、本実施形態は、新たなデータが多次元部分空間SSUBの内側か外側かで、新たなデータに対応した判定対象の状態を判定することができる。 As explained above, in this embodiment, the multidimensional subspace S SUB in the multidimensional space that includes the reference vector data population when the determination target is in a constant state is determined. Thereby, in this embodiment, the state of the determination target corresponding to new data can be determined depending on whether the new data is inside or outside the multidimensional subspace S SUB .
ここで、多次元部分空間SSUBは一定の演算により、参照ベクトルデータ母集団から自動的に定義され、また新たなデータが当該多次元部分空間の内側か外側のどちらに位置するかを自動的に判定することで、新たなデータに対応する判定対象の状態を自動的に判定することが可能となる。したがって、本開示は、専門的な分析スキルのない者であっても判定対象の状態を判定可能な装置を提供することができる。 Here, the multidimensional subspace S SUB is automatically defined from the reference vector data population by a certain calculation, and whether new data is located inside or outside the multidimensional subspace is automatically defined. By making the determination, it becomes possible to automatically determine the state of the determination target corresponding to the new data. Therefore, the present disclosure can provide a device that allows even a person without specialized analytical skills to determine the state of a target to be determined.
(第2の実施形態)
本実施形態では、多次元形状生成部12は、参照ベクトルデータ母集団に含まれるベクトルデータの少なくとも一つに外接する多次元の球体を、多次元形状SMDとして求める。多次元部分空間SSUBは、多次元形状SMDから補正係数βを使って定義される。
(Second embodiment)
In this embodiment, the multidimensional
図3に、本実施形態に係る多次元形状の一例を示す。多次元形状生成部12は、参照ベクトルデータ母集団内のベクトルデータを、当該参照ベクトルデータ母集団の重心GMDを新たな原点POとしたベクトルデータに変換する。こうして得られた新たな原点POを持つ参照ベクトルデータ母集団を以下「2次の参照ベクトルデータ母集団」と呼ぶ。2次の参照ベクトルデータ母集団に含まれるベクトルデータのなかからベクトル長が最大のベクトルを求め、このベクトル長の半径φを有する多次元の球体を求める。この球体を、多次元形状SMDとする。参照ベクトルデータ母集団内のベクトルデータは全てこの多次元形状SMDに内包される。多次元部分空間SSUBは、補正係数βを使って半径β*φを持つ多次元の球体と定義される。
FIG. 3 shows an example of a multidimensional shape according to this embodiment. The multidimensional
また、本実施形態では、多次元空間の原点を参照ベクトルデータ母集団の重心GMDとし、これを球の中心としたが、本開示の新たな原点POは重心に限らず、参照ベクトルデータ母集団から求めた任意の1点を原点とすることができる。例えば、図4に示すように、参照ベクトル母集団内の全データについて、次元毎にその次元の値の中間値(最大値と最小値の中間の値)を求め、全ての次元の中間値を持つ点を原点POとしてもよい。この場合、原点POを中心とし、参照ベクトルデータ母集団に含まれるベクトルデータの最大値の半径φを有する球体を、多次元形状SMDとして求める。多次元部分空間SSUBは半径βφ(βは補正係数)を持つ多次元の球体となる。 Furthermore, in the present embodiment, the origin of the multidimensional space is the center of gravity G MD of the reference vector data population, which is the center of the sphere, but the new origin P O of the present disclosure is not limited to the center of gravity, but is An arbitrary point found from the population can be set as the origin. For example, as shown in Figure 4, for all data in the reference vector population, find the intermediate value of the dimension value (the value between the maximum value and the minimum value) for each dimension, and then calculate the intermediate value of all dimensions. The point with this may be set as the origin PO . In this case, a sphere centered at the origin PO and having a radius φ of the maximum value of the vector data included in the reference vector data population is determined as the multidimensional shape SMD . The multidimensional subspace S SUB becomes a multidimensional sphere having a radius βφ (β is a correction coefficient).
本実施形態は、参照ベクトルデータ母集団を内包する球体を多次元部分空間SSUBとする。本実施形態の多次元部分空間SSUBの定義および判定対象の状態の判定は、参照ベクトルデータ母集団および新たなベクトルデータのベクトル長を比較するだけで求めることができる。このため、本実施形態は、判定対象の状態の判定を少ない演算量で行うことができる。 In this embodiment, the sphere containing the reference vector data population is a multidimensional subspace S SUB . The definition of the multidimensional subspace S SUB of this embodiment and the determination of the state to be determined can be obtained by simply comparing the vector lengths of the reference vector data population and new vector data. Therefore, in this embodiment, the state to be determined can be determined with a small amount of calculation.
(第3の実施形態)
本実施形態では、多次元形状生成部12は、参照ベクトルデータ母集団に含まれるベクトルデータの少なくとも一つに外接する多次元空間における直方体を、多次元形状SMDとして求める。
(Third embodiment)
In this embodiment, the multidimensional
図5に、3次元空間における本実施形態に係る多次元形状SMDの一例を示す。多次元形状生成部12は、参照ベクトルデータ母集団に含まれる全てのベクトルデータに対して次元ごとに最大値と最小値を求める。例えば、参照ベクトルデータ母集団に含まれる全ベクトルデータから第1次元の値を抽出し、第1次元の最大値と最小値を求める。他の次元についても同様にして最大値と最小値を求める。そして、多次元形状生成部12は、全ての各次元の最大値と最小値の範囲で区切られる多次元空間における直方体を求める。
FIG. 5 shows an example of the multidimensional shape SMD according to this embodiment in a three-dimensional space. The multidimensional
例えば、ベクトルデータの次元数が3である場合、図5に示すように、多次元形状生成部12は、第1次元の最大値及び最小値を求めることでxmax及びxminを求め、第2次元の最大値及び最小値を求めることでymax及びyminを求め、第3次元の最大値及び最小値を求めることでzmax及びzminを求める。これにより、(xmin,ymin,zmin)、(xmin,ymin,zmax)、(xmin,ymax,zmin)、(xmin,ymax,zmax)、(xmax,ymin,zmin)、(xmax,ymin,zmax)、(xmax,ymax,zmin)、(xmax,ymax,zmax)を頂点とする直方体が求まる。この3次元の直方体が、多次元形状SMDとなる。多次元部分空間SSUBは同じく多次元の直方体の形状を持ち、多次元形状SMDから補正係数βiを用いて簡単に求めることができる。 For example, when the number of dimensions of the vector data is three, as shown in FIG . Y max and y min are determined by determining the two-dimensional maximum and minimum values, and z max and z min are determined by determining the third-dimensional maximum and minimum values. As a result, (x min , y min , z min ), (x min , y min , z max ), (x min , y max , z min ), (x min , y max , z max ), (x max , y min , z min ), (x max , y min , z max ), (x max , y max , z min ), and (x max , y max , z max ) as vertices. This three-dimensional rectangular parallelepiped becomes the multidimensional shape SMD . The multidimensional subspace S SUB similarly has the shape of a multidimensional rectangular parallelepiped, and can be easily determined from the multidimensional shape S MD using the correction coefficient β i .
以上説明したように、本実施形態は、参照ベクトルデータ母集団を内包する多次元空間における直方体を多次元部分空間SSUBとする。本実施形態は、ベクトルデータの次元ごとに、最大値と最小値を求めることで、多次元部分空間SSUBを求めることができる。このため、本実施形態は、判定対象の状態の判定を少ない演算量で行うことができる。 As explained above, in this embodiment, a rectangular parallelepiped in a multidimensional space containing a reference vector data population is defined as a multidimensional subspace S SUB . In this embodiment, the multidimensional subspace S SUB can be determined by determining the maximum value and minimum value for each dimension of vector data. Therefore, in this embodiment, the state to be determined can be determined with a small amount of calculation.
なお、図5では、理解が容易になるよう、多次元形状SMDが3次元の直方体である例を示したが、本開示はベクトルデータの次元数に等しい任意の次元数の直方体でありうる。 Note that in FIG. 5, for ease of understanding, an example is shown in which the multidimensional shape SMD is a three-dimensional rectangular parallelepiped, but in the present disclosure, the multidimensional shape SMD may be a rectangular parallelepiped with any number of dimensions equal to the number of dimensions of vector data. .
(第4の実施形態)
本実施形態では、多次元形状生成部12は、参照ベクトルデータ母集団の外縁に位置する複数のベクトルデータに外接する面を、多次元形状SMDとして求める。
(Fourth embodiment)
In this embodiment, the multidimensional
図6に、本実施形態に係る多次元形状SMDの一例を示す。参照ベクトルデータ母集団に含まれる全ベクトルデータの重心GMDを多次元座標の原点POとし、参照ベクトルデータ母集団に含まれる全ベクトルデータをAiとする。ここで、「Ai」におけるiは、i=1,2,3,……,参照ベクトルデータ母集団の全データ数である。原点POと多次元形状の表面上の一点を結ぶベクトルをR、その単位ベクトルをrとすると、参照ベクトルデータ母集団の多次元形状の表面は、次式で表すことができる。 FIG. 6 shows an example of the multidimensional shape SMD according to this embodiment. Let the center of gravity GMD of all the vector data included in the reference vector data population be the origin P0 of the multidimensional coordinates, and let all the vector data included in the reference vector data population be Ai . Here, i in "A i " is i=1, 2, 3, . . . , the total number of data in the reference vector data population. Assuming that the vector connecting the origin P O and one point on the surface of the multidimensional shape is R, and its unit vector is r, the surface of the multidimensional shape of the reference vector data population can be expressed by the following equation.
(数1)
R=Maxi{<r,Ai>}・r (1)
ここで、<r,Ai>はベクトルrとAiの内積、Maxi{<r,Ai>}は全てのiの値に対する内積<r,Ai>の最大値とする。式(1)に示すRを求めることで、多次元形状SMDを求めることができる。
(Number 1)
R=Max i {<r, A i >}・r (1)
Here, <r, A i > is the inner product of vector r and A i , and Max i {<r, A i >} is the maximum value of the inner product <r, A i > for all values of i. By determining R shown in equation (1), the multidimensional shape SMD can be determined.
本実施形態では、多次元部分空間SSUBの表面をベクトル表記Q=β*R=β*Maxi{<q,Ai>}・qで表すことができる。ここで、qはQを構成する単位ベクトルであり、補正係数βは簡単のため次元などによらず一定とした。このため、新たなデータに対応し、判定対象の状態を以下のように判定できる。 In this embodiment, the surface of the multidimensional subspace S SUB can be expressed by vector notation Q=β*R=β*Max i {<q, A i >}·q. Here, q is a unit vector constituting Q, and the correction coefficient β is assumed to be constant regardless of the dimension etc. for simplicity. Therefore, in response to new data, the state to be determined can be determined as follows.
|Q|<|β*Maxi{<q,Ai>}・q|の場合、すなわちQが多次元部分空間SSUBの内側に位置する場合、状態判定部14は、参照ベクトル母集団に対応した判定対象の状態と同じであると判定する。
|Q|>|β*Maxi{<q,Ai>}・q|の場合、すなわちQが多次元部分空間SSUBの外側に位置する場合、状態判定部14は、参照ベクトル母集団に対応した判定対象の状態と異なると判定する。
In the case of |Q|<|β*Max i {<q, A i >}・q|, that is, when Q is located inside the multidimensional subspace S SUB , the
In the case of |Q|>|β*Max i {<q, A i >}・q|, that is, when Q is located outside the multidimensional subspace S SUB , the
本実施形態の多次元部分空間定義部13は、β*Maxi{<q,Ai>}・qの演算処理を行うことで、判定対象の状態を判定することができる。ここで、βはβ≧1とするのが一般的であるが、必ずしも限定されない。また、新たなベクトルの方向によって補正係数の値に重み付けを行うこともできる。
The multidimensional
なお、上記では参照ベクトルデータ母集団に含まれる全ベクトルデータの重心GMDを多次元座標の原点POとしたが、本開示はこれに限定されない。第2の実施形態において図4を参照して述べたように、例えば、参照ベクトル母集団内の全データについて、次元毎にその次元の値の中間値(最大値と最小値の中間の値)を求め、全ての次元の中間値を持つ点を原点POとしてもよい。 Note that in the above, the center of gravity GMD of all vector data included in the reference vector data population is set as the origin PO of the multidimensional coordinates, but the present disclosure is not limited thereto. As described with reference to FIG. 4 in the second embodiment, for example, for all data in the reference vector population, the intermediate value of the dimension value (the intermediate value between the maximum value and the minimum value) for each dimension. , and the point having the intermediate values of all dimensions may be set as the origin PO .
以上説明したように、本実施形態は、参照ベクトルデータ母集団を包含する多次元形状SMDおよび多次元部分空間SSUBを参照ベクトルデータ母集団からベクトル表記で簡単に求めることができる。このため、本実施形態は、参照ベクトルデータ母集団を用いた判定を少ない演算量で行うことができる。 As described above, in this embodiment, the multidimensional shape SMD and the multidimensional subspace SSUB that include the reference vector data population can be easily obtained from the reference vector data population in vector notation. Therefore, in this embodiment, determination using the reference vector data population can be performed with a small amount of calculation.
(第5の実施形態)
前述の実施形態では多次元部分空間SSUBが1つである場合を説明したが、多次元部分空間SSUBは2以上であってもよい。
(Fifth embodiment)
In the above-described embodiment, the case where there is one multidimensional subspace S SUB has been described, but there may be two or more multidimensional subspaces S SUB .
例えば、ベクトルデータを蓄積する一定期間の間に、時間帯によって第1のモードから第2のモードに切り替わる場合、多次元形状生成部12は、図7に示すように、第1のモードの多次元形状SMD1と、第2のモードの多次元形状SMD2と、を生成する。
For example, when switching from the first mode to the second mode depending on the time period during a certain period of accumulating vector data, the multidimensional
多次元形状SMD1及びSMD2の生成方法は、第2~第4の実施形態で説明した方法を用いることができる。例えば、前述の図4において説明したように、モード毎に全ての次元の中間値を持つ点を各モードの原点PO1及びPO2として求め、各モードの参照ベクトルデータ母集団に含まれるベクトルデータの最大値以上の半径を有する球体を求める。これにより、各モードの多次元形状SMD1及びSMD2及び多次元部分空間SSUB1及びSSUB2を求めることができる。
As a method for generating the
本実施形態では、2モードでの切り替え例について説明したが、モード数は3以上であってもよい。モードごとに多次元形状SMD及び多次元部分空間SSUBを生成することで、モードごとの状態の判定を行うことができる。 In this embodiment, an example of switching between two modes has been described, but the number of modes may be three or more. By generating a multidimensional shape SMD and a multidimensional subspace SSUB for each mode, it is possible to determine the state of each mode.
なお、モードごとの状態の判定を行う必要がない場合や、共通の多次元部分空間SSUBとしても状態の判定を行うことができる場合は、2以上のモードであっても共通の多次元形状SMD及び多次元部分空間SSUBとしてもよい。 Note that if there is no need to determine the state for each mode, or if the state can be determined as a common multidimensional subspace S SUB , a common multidimensional shape can be used even if there are two or more modes. It may also be SMD and multidimensional subspace SSUB .
(第6の実施形態)
本実施形態の状態判定部14は、判定対象の状態に加え、さらに状態の程度を判定する。多次元部分空間SSUBを求めた後の、データ収集部21、ベクトルデータ生成部11の動作は、第1の実施形態と同様である。
(Sixth embodiment)
The
例えば、図8に示すように、多次元部分空間SSUBの外にベクトルPkのベクトルデータが新たに発生した場合、状態判定部14は、ベクトルPkと同一方向の多次元部分空間SSUBを形成しているベクトルQkを求め、|Pk|と|Qk|を比較する。例えば、|Pk|>|Qk|の場合、判定対象が一定の状態とどの程度異なるかを判定することができる。比較は、例えば、|Pk|および|Qk|の差又は比が例示できる。
For example, as shown in FIG. 8, when vector data of a vector Pk is newly generated outside the multidimensional subspace SSUB , the
図9に示すように、多次元部分空間SSUBの外にベクトルPkのベクトルデータが新たに発生した場合、状態判定部14は、|Pk|と半径β*φを比較する。例えば、|Pk|>β*φの場合、判定対象が一定の状態とどの程度異なるかを判定することができる。比較は、例えば、|Pk|および半径β*φの差又は比が例示できる。
As shown in FIG. 9, when vector data of the vector P k is newly generated outside the multidimensional subspace S SUB , the
(第7の実施形態)
本開示は、ベクトルデータ生成部12がベクトル化可能であれば、任意のデータをパラメータに用いることができる。以下、データ収集部21の収集するデータと状態判定部14の判定例の具体例について説明する。
(Seventh embodiment)
In the present disclosure, any data can be used as parameters as long as the vector
(パケットの異常の判定)
データ収集部21は、パケットのヘッダ情報を収集する。ベクトルデータ生成部11は、ヘッダ情報やパケットのトラヒック量などからパラメータを抽出し、各パラメータを次元とする多次元のベクトルデータを生成する。ベクトルデータ生成部11におけるベクトルデータへの変換は、パケット単位であってもよいし、複数のパケットデータを組み合わせてもよい。状態判定部14は、ベクトルデータを用いて、パケットの異常の有無を判定する。
(Determination of packet abnormality)
The
例えば、遠隔操作ウィルスに感染している端末の場合、正規ユーザの使用とは全く異なる動作を行う。例えば、正規ユーザが使用していなかった時間に動作する、正規ユーザの使用していなかった大量のデータを送付するなどである。この場合のベクトルデータは、参照ベクトルデータ母集団とは全く異なる。このため、状態判定部14は、正規ユーザとは異なる第三者によって送受信されたパケットであることを検出することができる。
For example, in the case of a terminal infected with a remote control virus, the operation will be completely different from that used by a regular user. For example, it operates during times when authorized users are not using it, or it sends large amounts of data that authorized users are not using. The vector data in this case is completely different from the reference vector data population. Therefore, the
ヘッダ情報は、例えば、時刻、発信元情報、送信先情報、プロトコル、パケットサイズ(正整数)、付随情報(テキスト)が例示できる。発信元情報及び送信先情報は、IP(Internet Protocol)アドレス、MAC(Media Access Control)アドレス、ドメイン、ドメインにおけるゾーンの情報を含む。プロトコルとしては、例えば、HTTP(Hypertext Transfer Protocol)、TCP(Transmission Control Protocol)、TLS(Transport Layer Security)、DNS(Domain Name System)、MQTT(Message Queue Telemetry Transport)などが例示できる。 Examples of the header information include time, source information, destination information, protocol, packet size (positive integer), and accompanying information (text). The source information and destination information include information on an IP (Internet Protocol) address, a MAC (Media Access Control) address, a domain, and a zone in the domain. Examples of protocols include HTTP (Hypertext Transfer Protocol), TCP (Transmission Control Protocol), TLS (Transport Layer Security), and DNS (Domain Name Examples include Message Queue Telemetry Transport (MQTT) and Message Queue Telemetry Transport (MQTT).
送信先IPアドレスをベクトルデータに変換する方法としては、例えば、個別のパケットデータの送信先IPアドレスに該当する次元値を1とする方法が考えられる。プロトコルをベクトルデータに変換する方法としては、例えばプロトコルを次元として、個別のパケットデータのプロトコルに該当する次元値を1とする方法が考えられる。 As a method of converting the destination IP address into vector data, for example, a method of setting the dimension value corresponding to the destination IP address of each packet data to 1 can be considered. As a method for converting a protocol into vector data, for example, a method can be considered in which the protocol is used as a dimension and the dimension value corresponding to the protocol of individual packet data is set to 1.
ヘッダ情報は、プロトコルを含むことが好ましい。ウィルスによって送信されたパケットデータは、正常なパケットデータとは異なるプロトコルを用いていることがある。そのため、プロトコルをベクトルデータに変換することで、ウィルスによって送信された可能性のあるパケットデータを検出できる確率が向上する。 Preferably, the header information includes a protocol. Packet data sent by a virus may use a different protocol than normal packet data. Therefore, by converting the protocol into vector data, the probability of detecting packet data that may have been sent by a virus increases.
ベクトルデータに変換する情報は、ヘッダ情報を用いて算出される統計情報であってもよい。統計情報は、ヘッダに記載されている情報に依らない単位時間に通過するパケット数又はパケットサイズ、及び、特定の特性を有するパケットデータについてのパケット数又はパケットサイズを含む。単位時間は、任意に設定しても良い。 The information to be converted into vector data may be statistical information calculated using header information. The statistical information includes the number of packets or packet size that pass per unit time that does not depend on information written in the header, and the number of packets or packet size of packet data having specific characteristics. The unit time may be set arbitrarily.
例えば、DDoS(Distributed Denial of Service attack)攻撃が発生する場合、同じ送信先に多量のパケットデータが送信される。そのため、送信先ごとの単位時間あたりのパケット数又は総パケットサイズをベクトルデータに変換することで、任意の送信先に対するDDoS攻撃の特徴を捕捉できる確率が向上する。この場合、ベクトルデータ生成部11は、単位時間あたりのパケット数又は総パケットサイズを送信先ごとに求める。そして、ベクトルデータ生成部11は、単位時間あたりのパケット数又は総パケットサイズをベクトルデータに変換する。
For example, when a DDoS (Distributed Denial of Service attack) attack occurs, a large amount of packet data is transmitted to the same destination. Therefore, by converting the number of packets per unit time or the total packet size for each destination into vector data, the probability of capturing the characteristics of a DDoS attack against any destination is improved. In this case, the vector
(装置の異常の判定)
データ収集部21は、判定対象の装置やシステムのログ情報を収集する。ベクトルデータ生成部11は、ログ情報からパラメータを抽出し、各パラメータを次元とする多次元のベクトルデータを生成する。ログ情報には、センサを用いて検出されたセンサ情報を含んでいてもよい。センサ情報には、音声データや画像データが含まれていてもよい。
(Determination of device abnormality)
The
データ収集部21の収集するデータに音声データや画像データが含まれている場合、ベクトルデータ生成部11は、音声データを時間周波数のスペクトラムに変換し、画像データを空間周波数のスペクトラムに変換し、スペクトラムに含まれる各周波数成分を次元としかつ各周波数成分の振幅を値とするベクトルデータに変換する。
If the data collected by the
本開示は情報通信産業に適用することができる。 The present disclosure can be applied to the information and communication industry.
10:状態判定装置
11:ベクトルデータ生成部
12:多次元形状生成部
13:多次元部分空間定義部
14:状態判定部
21:データ収集部
22:記憶部
10: State determination device 11: Vector data generation unit 12: Multidimensional shape generation unit 13: Multidimensional subspace definition unit 14: State determination unit 21: Data collection unit 22: Storage unit
Claims (6)
前記参照ベクトルデータ母集団と異なる新たなベクトルデータが前記多次元部分空間の内側に位置する場合は前記判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と同じと判定し、前記新たなベクトルデータが前記多次元部分空間の外側に位置する場合は前記判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と異なると判定する、
状態判定装置であって、
前記多次元部分空間の表面は、前記参照ベクトルデータ母集団から求めた1点を原点とした系において、次式で表される、
状態判定装置。
Q=β*Maxi{<q,Ai>}・q
ただし、Aiは全ベクトルデータであり、Qは原点と前記多次元部分空間の表面上の一点を結ぶベクトルであり、ベクトルqはQの単位ベクトルであり、<q,Ai>はベクトルqとAiの内積であり、Maxi{<q,Ai>}は参照ベクトルqと母集団に含まれる全ての参照ベクトルデータAiとの内積<q,Ai>の最大値である。 Find a multidimensional subspace formed by the reference vector data population in a multidimensional space equal to the number of dimensions of the reference vector data population in which multidimensional vector data whose dimensions include parameters related to the state to be determined are collected. ,
If new vector data different from the reference vector data population is located inside the multidimensional subspace, it is determined that the determination target is in the same state as that corresponding to the reference vector data population, and the new vector data is is located outside the multidimensional subspace, determining that the determination target is different from the state corresponding to the reference vector data population;
A state determination device,
The surface of the multidimensional subspace is expressed by the following equation in a system whose origin is one point obtained from the reference vector data population.
Condition determination device.
Q=β*Max i {<q, A i >}・q
However, A i is all vector data, Q is a vector connecting the origin and one point on the surface of the multidimensional subspace, vector q is a unit vector of Q, and <q, A i > is vector q and A i , and Max i {<q, A i >} is the maximum value of the inner product <q, A i > of the reference vector q and all reference vector data A i included in the population.
前記参照ベクトルデータ母集団と異なる新たなベクトルデータが前記多次元部分空間の内側に位置する場合は前記判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と同じと判定し、前記多次元部分空間の外側に位置する場合は前記判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と異なると判定し、
前記参照ベクトルデータ母集団から求めた1点を原点とした系において、前記新たなベクトルデータの大きさと、前記新たなベクトルデータと同一方向の前記原点から前記多次元部分空間の外周面までの距離と、を用いて前記判定対象の前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と異なる程度を判定する、
状態判定装置。 In a multidimensional space equal to the number of dimensions of the reference vector data population in which multidimensional vector data whose dimensions include parameters related to the state to be determined are collected, the reference vector data population is included and the reference vector data population is Find a multidimensional subspace having a multidimensional shape circumscribing at least one vector data included in the group ,
If new vector data different from the reference vector data population is located inside the multidimensional subspace, it is determined that the determination target is in the same state as that corresponding to the reference vector data population, and the multidimensional subspace If the determination target is located outside of the reference vector data population, it is determined that the determination target is different from the state corresponding to the reference vector data population;
In a system whose origin is one point obtained from the reference vector data population, the size of the new vector data and the distance from the origin in the same direction as the new vector data to the outer peripheral surface of the multidimensional subspace. and determining the extent to which the state differs from the state corresponding to the reference vector data population to be determined, using
Condition determination device.
前記参照ベクトルデータ母集団と異なる新たなベクトルデータが前記多次元部分空間の内側に位置する場合は前記判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と同じと判定し、前記新たなベクトルデータが前記多次元部分空間の外側に位置する場合は前記判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と異なると判定する、
状態判定装置。 In a multidimensional space equal to the number of dimensions of the reference vector data population in which multidimensional vector data whose dimensions include parameters related to the state to be determined are collected, the maximum and minimum values of each dimension of the reference vector data population. Find a multidimensional subspace having a multidimensional rectangular parallelepiped with vertices,
If new vector data different from the reference vector data population is located inside the multidimensional subspace, it is determined that the determination target is in the same state as that corresponding to the reference vector data population, and the new vector data is is located outside the multidimensional subspace, determining that the determination target is different from the state corresponding to the reference vector data population;
Condition determination device.
状態判定装置が、前記参照ベクトルデータ母集団と異なる新たなベクトルデータが前記多次元部分空間の内側に位置する場合は前記判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と同じと判定し、前記新たなベクトルデータが前記多次元部分空間の外側に位置する場合は前記判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と異なると判定する、
状態判定方法であって、
前記多次元部分空間の表面は、前記参照ベクトルデータ母集団から求めた1点を原点とした系において、次式で表される、
状態判定方法。
Q=β*Max i {<q,A i >}・q
ただし、A i は全ベクトルデータであり、Qは原点と前記多次元部分空間の表面上の一点を結ぶベクトルであり、ベクトルqはQの単位ベクトルであり、<q,A i >はベクトルqとA i の内積であり、Max i {<q,A i >}は参照ベクトルqと母集団に含まれる全ての参照ベクトルデータA i との内積<q,A i >の最大値である。 A state determination device calculates the multidimensional vector data formed by the reference vector data population in a multidimensional space equal to the number of dimensions of the reference vector data population in which multidimensional vector data whose dimensions are parameters related to the state to be determined. Find the dimensional subspace,
a state determination device determines that the state of the determination target is the same as the state corresponding to the reference vector data population if new vector data different from the reference vector data population is located inside the multidimensional subspace; If the new vector data is located outside the multidimensional subspace, determining that the determination target is different from the state corresponding to the reference vector data population;
A method for determining a condition ,
The surface of the multidimensional subspace is expressed by the following equation in a system whose origin is one point obtained from the reference vector data population.
Condition determination method.
Q=β*Max i {<q, A i >}・q
However, A i is all vector data, Q is a vector connecting the origin and one point on the surface of the multidimensional subspace, vector q is a unit vector of Q, and <q, A i > is vector q and A i , and Max i {<q, A i >} is the maximum value of the inner product <q, A i > of the reference vector q and all reference vector data A i included in the population.
状態判定装置が、前記参照ベクトルデータ母集団と異なる新たなベクトルデータが前記多次元部分空間の内側に位置する場合は前記判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と同じと判定し、前記新たなベクトルデータが前記多次元部分空間の外側に位置する場合は前記判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と異なると判定し、
状態判定装置が、前記参照ベクトルデータ母集団から求めた1点を原点とした系において、前記新たなベクトルデータの大きさと、前記新たなベクトルデータと同一方向の前記原点から前記多次元部分空間の外周面までの距離と、を用いて前記判定対象の前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と異なる程度を判定する、
状態判定方法。 The state determination device includes the reference vector data population in a multidimensional space equal to the number of dimensions of the reference vector data population in which multidimensional vector data whose dimensions include parameters related to the state to be determined is collected . and determining a multidimensional subspace having a multidimensional shape circumscribing at least one vector data included in the reference vector data population ,
a state determination device determines that the state of the determination target is the same as the state corresponding to the reference vector data population if new vector data different from the reference vector data population is located inside the multidimensional subspace; If the new vector data is located outside the multidimensional subspace, determining that the determination target is different from the state corresponding to the reference vector data population ;
A state determining device determines the size of the new vector data and the direction of the multidimensional subspace from the origin in the same direction as the new vector data in a system with the origin at one point obtained from the reference vector data population. determining the degree of difference from the state corresponding to the reference vector data population of the determination target using the distance to the outer circumferential surface;
Condition determination method.
状態判定装置が、前記参照ベクトルデータ母集団と異なる新たなベクトルデータが前記多次元部分空間の内側に位置する場合は前記判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と同じと判定し、前記新たなベクトルデータが前記多次元部分空間の外側に位置する場合は前記判定対象が前記参照ベクトルデータ母集団に対応した状態と異なると判定する、
状態判定方法。 In a multidimensional space equal to the number of dimensions of the reference vector data population in which multidimensional vector data whose dimensions include parameters related to the state to be determined are collected, the state determination device determines each of the reference vector data populations . Find a multidimensional subspace having a multidimensional rectangular parallelepiped with the maximum and minimum dimensions as vertices ,
a state determination device determines that the state of the determination target is the same as the state corresponding to the reference vector data population if new vector data different from the reference vector data population is located inside the multidimensional subspace; If the new vector data is located outside the multidimensional subspace, determining that the determination target is different from the state corresponding to the reference vector data population;
Condition determination method.
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