WO2020136859A1 - 推定装置、推定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

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WO2020136859A1
WO2020136859A1 PCT/JP2018/048428 JP2018048428W WO2020136859A1 WO 2020136859 A1 WO2020136859 A1 WO 2020136859A1 JP 2018048428 W JP2018048428 W JP 2018048428W WO 2020136859 A1 WO2020136859 A1 WO 2020136859A1
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WO
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variable
component
index
abnormality
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PCT/JP2018/048428
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English (en)
French (fr)
Inventor
昌平 三谷
山野　悟
Original Assignee
日本電気株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/024—Quantitative history assessment, e.g. mathematical relationships between available data; Functions therefor; Principal component analysis [PCA]; Partial least square [PLS]; Statistical classifiers, e.g. Bayesian networks, linear regression or correlation analysis; Neural networks

Definitions

  • the present invention relates to an estimating device and an estimating method for estimating an anomalous factor, and further relates to a computer-readable recording medium in which a program for realizing these is recorded.
  • Patent Document 1 discloses an abnormality detection device that accurately detects an abnormality of a vehicle from operation data (for example, traveling data) of the vehicle.
  • learning is performed in advance using the operation data (normal data) in the normal state, and the abnormal state is detected based on the deviation from the normal state.
  • the abnormality detecting device to what extent each of the multivariate time series data (variable values) included in the operation data contributes to the deviation due to the abnormality (whether the variable value deviates from the central value). It is calculated and the cause of abnormality is estimated.
  • Patent Document 2 discloses an abnormality diagnosis device that provides useful information for an operator to identify an abnormal portion when an abnormality occurs in a work machine.
  • the unit space is determined by using the data in the normal state (normal data), the Mahalanobis distance from the center of the unit space is calculated, and the calculated Mahalanobis distance is used to detect the abnormal state. To do.
  • the abnormality diagnosis device uses the data (abnormal data) in the abnormal state to associate the data (feature amount) in the known abnormal state with the abnormal factor (abnormal label) indicating the type of the known abnormal state. Identify the cause of the abnormality by referring to the information.
  • the abnormality detection device disclosed in Patent Document 1 when the abnormality factor is specified using normal operation data, the abnormality factor is specified based on the contribution to the abnormality determination or the accumulation point of the abnormality. Therefore, a causal abnormal factor cannot be detected. In other words, since the abnormality determination is made only by using the correlation between the data (variable values), the causal abnormality factor that does not directly contribute to the abnormality determination cannot be specified.
  • An example of an object of the present invention is to provide an estimating device, an estimating method, and a computer-readable recording medium for estimating a causal abnormal factor.
  • the estimation device uses the second variable output by the second component that affects the first variable output by the first component, in normal time, the first index information indicating that it becomes the first variable, A normal index estimating unit for estimating, An anomaly propagation information estimation unit that estimates the anomaly propagation information that represents an index that an anomaly propagates to a third variable output by a third component that is affected by the first component, by changing the first variable.
  • a normal index estimating unit for estimating An anomaly propagation information estimation unit that estimates the anomaly propagation information that represents an index that an anomaly propagates to a third variable output by a third component that is affected by the first component, by changing the first variable.
  • the estimation method is (A) Using the second variable output by the second component that affects the first variable output by the first component, the first variable indicating that the first variable becomes the first variable in a normal state. Estimating index information, (B) changing the first variable to estimate anomaly propagation information representing an index of anomaly propagation to a third variable output by a third component affected by the first component; , It is characterized by having.
  • a computer-readable recording medium recording the program according to one aspect of the present invention
  • On the computer (A) Using the second variable output by the second component that affects the first variable output by the first component, the first variable representing the first variable in a normal state Estimating index information, (B) changing the first variable to estimate anomaly propagation information representing an index of anomaly propagation to a third variable output by a third component affected by the first component; , It is characterized in that a program including an instruction to execute is recorded.
  • causal abnormal factors can be estimated.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an estimation device.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a system including the estimation device.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the data structure of the abnormality factor data.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between components and abnormality factor information.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the operation of the estimation device.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the relationship between the components and the abnormalities.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a computer that realizes the estimation device.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an estimation device.
  • the estimation device 1 shown in FIG. 1 is a device that efficiently estimates a causal abnormality factor when an abnormality occurs in the target system. As shown in FIG. 1, the estimation device 1 includes a normal index estimation unit 2 and an abnormal propagation information estimation unit 3.
  • the target system is, for example, an OT (Operation Technology) system used for power plants, transportation facilities, factories, airplanes, automobiles, home appliances, etc., and has a plurality of components.
  • the component is, for example, a device such as a sensor or an actuator provided in the target system.
  • the component also outputs signals or information indicating, for example, pressure, flow rate, temperature, voltage, current, and the like.
  • the occurrence of an abnormality in the target system indicates that the target system has entered an abnormal state due to, for example, a cyber attack, a failure, or deterioration.
  • the normal index estimation unit 2 outputs the output value B (second component) output by the component B (second component) that affects the output value A (first variable) output by the component A (first component).
  • the second variable) is used to estimate the index A (first index information) indicating that the output value A is obtained in the normal state.
  • the index A is, for example, the occurrence probability, the normality, or the like.
  • the normal index estimation unit 2 outputs the output value B output by one or more components B having a causal relationship with the component A, which affects the output value A output by the component A provided in the target system. Is input and the index A indicating that the output value A is reached after a predetermined time in a normal state is estimated.
  • the abnormality propagation information estimation unit 3 changes the output value A, and sets an indicator that the abnormality propagates to the output value C (third variable) output by the component C (third component) that the output value A affects. Estimate the anomalous propagation information to represent.
  • the anomalous propagation information estimation unit 3 uses the index A, and the index B (second index information indicating that the output value C is output by the component C that the component A affects after a predetermined time). ) Is estimated.
  • the index B is, for example, occurrence probability, normality, or the like.
  • the abnormality propagation information estimation unit 3 uses the index A and the output value A′ (fourth variable) in which the output value A is deviated due to the change generated in the component A, and after a predetermined time, outputs the output value C (the fourth variable). Estimate the index C (third variable) (third variable).
  • the index C indicates, for example, the occurrence probability and the normality.
  • the abnormality propagation information estimation unit 3 uses the indicators B and C (occurrence probability B and occurrence probability C) to indicate an indicator D (abnormality propagation information) indicating that an abnormality propagates from the output value A to the output value C. To estimate. That is, the abnormal propagation information estimation unit 3 uses the influence of the change (first variable ⁇ fourth variable) occurring in the component A on the component C from the component A to the component C (first variable ⁇ second variable). Estimate the index D representing the propagation of anomalies to the three variables).
  • the abnormality propagation probability information indicating the causal effect that serves as an index to propagate the abnormality is displayed. Can be estimated. Therefore, the abnormality factor for each component can be estimated.
  • the causal effect can be used to estimate the abnormality factor of the component, so that not only the known abnormality factor but also the unknown abnormality factor can be specified.
  • the normal index estimation unit 2 does not use the output value output from the component at the time of abnormality, but performs the learning using the output value output from the component at the time of normality. There is no need to collect output values at. Therefore, time and labor can be reduced.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a system including the estimation device 1.
  • the estimation device 1 in the present embodiment is connected to the components 21 (21a, 21b, 21c, 21d... 21n) and the output device 22 provided in the target system 20.
  • the estimation device 1 includes an input unit 23, an abnormality factor estimation unit 24, and an output information generation unit 25 in addition to the normal index estimation unit 2 and the abnormality propagation information estimation unit 3.
  • the abnormal propagation information estimation unit 3 includes estimators 26 and 27.
  • the system 20 is a system having components 21 and the like.
  • the system 20 is, for example, an OT system.
  • the components 21 are devices such as sensors and actuators provided in the system 20, for example.
  • the output device 22 acquires output information, which will be described later, converted into a format that can be output by the output information generation unit 25, and outputs the generated image and sound based on the output information.
  • the output device 22 is, for example, an image display device using a liquid crystal, an organic EL (Electro Luminescence), or a CRT (Cathode Ray Tube). Further, the image display device may include an audio output device such as a speaker.
  • the output device 22 may be a printing device such as a printer.
  • the input unit 23 acquires output values in time series from each of the components 21. Specifically, in the learning phase, the input unit 23 acquires a normal output value in time series from each of the components 21. In the operation phase, the input unit 23 acquires the output value (actual data) output by each component 21.
  • the normal index estimation unit 2 receives the output value B (an explanatory variable causing the cause) of another component 21 that affects the output value A of the component 21 in the operation phase, and outputs it after a predetermined time in a normal state. An index A indicating that the value A (resulting objective variable) will be obtained is estimated.
  • the normal index estimator 2 is an estimator that takes an explanatory variable as an input in the operation phase and outputs an index as a target variable after a predetermined time during normal operation.
  • the estimator performs machine learning so as to input an explanatory variable at a normal time and output an index indicating an occurrence probability or a normality.
  • the normality is an arbitrary model that is set to take a larger value as it approaches the normal state.
  • the difference between the input and output of the auto encoder (AE) can be used.
  • the estimator is a model for learning by machine learning such as neural network (deep learning).
  • the estimator may use a probabilistic neural network (generation model).
  • models such as DBM (Deep Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), VAE (Variation Auto Encoder), GAN (Generative Adversarial Network), and Deep GMM (Gaussian Mixture Model) may be used.
  • the estimator may use a perceptron, a kernel support vector machine, a decision tree, a hierarchical Bayes model, a stochastic process regression, or the like.
  • the normal index estimation unit 2 will be described in detail.
  • the normal index estimation unit 2 firstly, for the component 21a provided in the system 20, one or more components 21a having a causal relationship with the component 21a that affects the output value output by the component 21a. Ask for. Further, for each of the components 21b, 21c, 21d, one or more components 21 having a causal relationship are obtained.
  • the causal relationship described above means that when the output values x a output by the component 21 a are affected by the output values x b , x c , x d of the components 21 b, 21 c, 21 d, the output value x a of the component 21 a , It is said that the output values xb , xc , and xd of the components 21b to 21d have a causal relationship.
  • the components 21a and 21b are the heaters 1 and 2
  • the component 21c is the temperature sensor 1 that measures the temperature of the heater 1
  • the component 21d is the temperature sensor 2 that measures the temperature of the heater 2
  • the output values of the heaters 1 and 2 and the temperature sensors 1 and 2 influence each other, they are said to have a causal relationship.
  • the normal index estimation unit 2 receives the output values x b , x c , and x d (explanatory variables) that affect the output value x a output by the component 21 a during operation, and during normal operation, a predetermined time After that, the index A that becomes the output value x a (objective variable) is estimated. Further, the normal-index estimation unit 2, the output value x b of 21d from the component 21b, x c, x d for each well, the output value x b, x c, estimates the index A for each x d.
  • the normal index estimation unit 2 performs the normal operation and after a predetermined time, An index A indicating that the output value of 21a becomes x a is output.
  • the above-mentioned index A uses probability distribution parameters such as Gaussian distribution, mixed Gaussian distribution, beta distribution, and gamma distribution when the output value of the component is a continuous value. If the output value of the component is a discrete value, a probability distribution value such as binomial distribution or multinomial distribution is used. When using a generative model, it is not necessary to define a specific distribution as an index.
  • the abnormal propagation information estimation unit 3 acquires the index A of the component 21 estimated by the normal index estimation unit 2 during normal operation in the operation phase. Subsequently, the abnormal propagation information estimation unit 3 uses the index A acquired from the normal index estimation unit 2 to indicate that the component 21 in a normal state becomes an output value of another component 21 that has an influence after a predetermined time.
  • the index B is estimated.
  • the abnormal propagation information estimation unit 3 has an estimator 26.
  • the estimator 26 receives the index A estimated by the normal index estimation unit 2 (for example, the occurrence probability p(x) and the output value xn itself), and after a predetermined time, outputs the output value x of the component 21.
  • the index B indicating that n becomes the output value (y) of the other component 21 that has a causal influence is output.
  • the estimator 26 inputs the index A estimated by the normal index estimation unit 2 and the output value x n itself in a normal state, and after a predetermined time, the component 21 causes other components 21 to cause a causal influence.
  • Machine learning is performed so as to output the index B indicating that the output value is (y).
  • the model of the normal index estimating unit 2 is used as it is.
  • the estimator 26 of the abnormal propagation information estimating section 3 inputs the index A (probability p (x)) and the output x a component 21a, after a predetermined time, the output value x a component 21a affects Indexes B (occurrence probabilities p(y b
  • the abnormal propagation information estimation unit 3 uses the index A acquired from the normal index estimation unit 2 and the output value obtained by shifting the output value due to the change occurring in the component 21, and after a predetermined time, in the normal state.
  • the index C representing that the output value of the other component 21 in is obtained is estimated.
  • the abnormal propagation information estimation unit 3 determines the actual value of the component 21 according to the index A.
  • the output value x n is virtually changed according to the index A to determine x n ′.
  • the estimator 27 included in the abnormal propagation information estimator 3 receives the indexes A(p(x)) and x n ′ and outputs the output value (y) of another component 21 in a normal state after a predetermined time.
  • the index C is output.
  • the estimator 27 inputs the indexes p(x) and x n ′, and after a predetermined time, performs machine learning so as to output the index C that becomes the output value of the other component 21 in the normal time. ..
  • the index C is output using a copy of the model of the normal index estimation unit 2.
  • the estimator 27 of the abnormal propagation information estimating unit 3 using the output values x a 'shifted output values x a component 21a virtually, after a predetermined time, the effect is the output value x a component 21a
  • the indices C occurrence probabilities p(y b
  • the estimators 26 and 27 described above are models that perform learning by machine learning such as neural networks (deep learning). Further, the model learned by the normal index estimation unit 2 can be copied and used as it is.
  • the estimator may use a probabilistic neural network (generation model). For example, models such as DBM, DBN, VAE, GAN, and DeepGMM may be used. Further, the estimator may use a perceptron, a kernel support vector machine, a decision tree, a hierarchical Bayes model, a stochastic process regression, or the like.
  • the abnormality propagation information estimation unit 3 estimates the causal effect using the above-mentioned two indicators B and C.
  • the abnormality propagation information estimation unit 3 uses the index D indicating the influence of the change in the output value of the component 21 caused by the abnormality on the output value of another component 21, that is, the index D (abnormality propagation information). ) Is estimated.
  • the anomaly propagation information estimation unit 3 estimates an index D (abnormality propagation information) through which an anomaly propagates, as shown in Formula 1, for example.
  • a plurality of values x n ′ obtained by shifting the output value x n may be generated, and the average value of the index D estimated using the plurality of x n ′ may be used as the final estimation result of the index D.
  • This method gives a robust estimation result with respect to the shift method of x n .
  • the molecule of Formula 1 may use, for example, Kullback-Leibler divergence or another index.
  • the abnormal propagation information estimation unit 3 when estimating the abnormal propagation information of the component 21a, the abnormal propagation information estimation unit 3 generates the occurrence probabilities p(y b
  • An index D (abnormality propagation information) representing the influence of a change in the output value of 21a caused by the abnormality on the output values of the other components 21b to 21d is estimated.
  • the abnormal propagation information estimation unit 3 estimates the abnormal propagation information for each of the components 21a to 21d for the component 21 affected by each of the components 21a to 21d.
  • the abnormality factor estimation unit 24 inputs the abnormality propagation information estimated by the abnormality propagation information estimation unit 3 and uses the logical inference or the Bayes process to use the abnormality factor information for each component 21 provided in the target system 20. To estimate. Specifically, the abnormality factor estimation unit 24 is an estimator that receives the abnormality propagation information as an input and outputs the abnormality factor information for each component 21.
  • Bayes processing is processing such as Bayesian network and naive Bayes.
  • the abnormality factor estimation unit 24 first sets an abnormality factor estimation time for estimating the abnormality factor of the component 21. Subsequently, the abnormality factor estimation unit 24 can set the prior probability of becoming an abnormality factor as an initial value for each output value (variable) of the component 21. For example, a high prior probability is set for a component that is easily damaged or a component that is susceptible to cyber attack. On the other hand, we set low prior probabilities for robust components that cannot be the root cause of anomalies.
  • the prior probability By setting the prior probability, it is expected that the accuracy of estimating anomalous factors will be improved, but if the setting is unnecessary, the same value may be set as the prior probability for all components.
  • the abnormality factor estimation unit 24 inputs the index D (abnormality propagation information) and estimates the abnormality factor (abnormality factor information) for each component 21 provided in the system 20 at the abnormality factor estimation time. That is, the probability of occurrence of a fundamental abnormality in each component 21 (abnormality factor probability) is calculated for each time of the abnormality factor estimation time.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the data structure of abnormality factor data.
  • the abnormality factor data shown in FIG. 3 includes identification information “heater 1”, “heater 2”, “temperature sensor 1”, and “temperature sensor 2” representing each component 21 and time (“t0”... “tn”) at the abnormality factor estimation time. ) associated with abnormality factor information (“af1_0”... "af1_n”..., “af2_0”... “af2_n”..., “af3_0”... “af3_n”..., “af4_0”... “af4_n”%) ing.
  • the output information generation unit 25 uses the abnormality factor data of each component 21 at each time of the abnormality factor estimation time to generate output information to be output to the output device 22. Specifically, the output information generation unit 25 outputs the output information for outputting the graph shown in FIG. 4, the matrix shown in FIG. 3, the maximum value of the abnormality factor in the abnormality factor estimation time, the ranking, etc. to the output device 22. To generate.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between components and abnormality factor information.
  • the vertical axis indicates abnormality factor information and the horizontal axis indicates time. Further, at time tn, the abnormality factor information of the heater 1 has a large value.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the operation of the estimation device.
  • FIGS. 1 to 4 will be referred to as appropriate.
  • the estimation method is implemented by operating the estimation device 1. Therefore, the description of the estimation method according to the present embodiment will be replaced with the following description of the operation of the estimation device 1.
  • the input unit 23 acquires output values in time series from each of the components 21 (step A1). Specifically, in step A1, the input unit 23 acquires the output value (actual data) output by each of the components 21.
  • the normal index estimation unit 2 obtains, for each component 21 provided in the system 20, one or more components 21 that have a causal relationship with the component 21 that affects the output value A output by each component 21. (Step A2).
  • the normal index estimation unit 2 receives the output value B (explanatory variable causing the cause) that affects the output value A of the component 21, and outputs the output value A ( An index A representing that a target variable to be a result is obtained is estimated (step A3). Specifically, in step A3, the normal index estimation unit 2 receives an explanatory variable as an input, and outputs a target variable index after a predetermined time during normal operation.
  • the normal index estimation unit 2 receives the output values x b , x c , and x d (causing explanatory variables) that affect the output value x a output by the component 21a, .
  • the index A representing that the output value x a (the resulting target variable) is reached is estimated.
  • the normal-index estimation unit 2 the output value x b of 21d from the component 21b, x c, x d for each well, the output value x b, x c, estimates the index A for each x d.
  • the abnormal propagation information estimation unit 3 uses the index A acquired from the normal index estimation unit 2 to indicate that the component 21 in a normal state becomes an output value of another component 21 that has an influence after a predetermined time.
  • the index B is estimated (step A4).
  • step A4 the abnormal propagation information estimation unit 3 inputs the index A (for example, the occurrence probability p(x)) estimated by the normal index estimation unit 2 and the output value x n , and after a predetermined time, The index B indicating that the output value x n of the component 21 becomes the output value (y) of another component 21 that has a causal influence is output.
  • the index A for example, the occurrence probability p(x)
  • the estimator 26 of the abnormal propagation information estimator 3 receives the index A (occurrence probability p(x)) and the output value x n of the component 21a as input and outputs the output value x of the component 21a after a predetermined time.
  • a is the output value of 21d from the other component 21b influencing (y b) (y c) indicator B (probability indicating that becomes (y d) p (y b
  • the abnormal propagation information estimation unit 3 uses the index A acquired from the normal index estimation unit 2 and the output value whose output value is shifted due to the change generated in the component 21, and after another predetermined time, other The index C indicating that the output value of the component 21 is reached is estimated (step A5).
  • step A5 when the index A estimated by the normal index estimation unit 2 is the occurrence probability p(x), the abnormal propagation information estimation unit 3 outputs the output value x n of the component 21 according to the index A. To generate x n ′. Then, the estimator 27 included in the abnormal propagation information estimator 3 receives the index (p(x) and x n ′) as an input and becomes the output value (y) of the other component 21 in the normal state after a predetermined time. The index C representing is output.
  • step A5 the estimator 27 of the abnormal propagation information estimating unit 3, using the output values x a 'shifted output values x a component 21a virtually, after a predetermined time, the output value x of the component 21a
  • An index C (occurrence probability p(y b
  • the abnormality propagation information estimation unit 3 estimates the index D indicating the causal effect using the indexes B and C (step A6).
  • the abnormality propagation information estimation unit 3 causes the change in the output value of the component 21 caused by the abnormality to affect the output value of another component 21, that is, the index D (abnormality propagation information) through which the abnormality propagates. ) Is estimated.
  • the abnormality propagation information estimation unit 3 estimates an index D (abnormality propagation information) through which the abnormality propagates, as shown in Equation 1.
  • the abnormal propagation information estimation unit 3 estimates the abnormal propagation information of the component 21a, the occurrence probabilities p(y b
  • the index D (abnormality propagation information) representing the influence of the change in the output value of the component 21a caused by the abnormality on the output value of each of the other components 21b to 21d is estimated by using this.
  • the abnormality factor estimation unit 24 inputs the abnormality propagation information estimated by the abnormality propagation information estimation unit 3, and uses the logical inference or the Bayes process to obtain the abnormality factor information for each component 21 provided in the target system 20. Estimate (step A7).
  • the abnormality factor estimation unit 24 uses the abnormality propagation information as an input and uses Bayesian processing such as Bayesian network and naive Bayes.
  • the abnormality factor information for each component 21 is output.
  • the abnormality factor estimation unit 24 first sets an abnormality factor estimation time for estimating the abnormality factor of the component 21. Subsequently, the abnormality factor estimation unit 24 sets the prior probability of becoming an abnormality factor as an initial value for each output value (variable) of the component 21. Then, the abnormality factor estimation unit 24 receives the index D (abnormality propagation information) as input, and estimates the abnormality factor information for each component 21 provided in the system 20 at the abnormality factor estimation time.
  • the index D abnormality propagation information
  • the output information generation unit 25 generates output information to be output to the output device 22 using the abnormality factor data of each component 21 at each time of the abnormality factor estimation time (step A8). Specifically, in step A8, the output information generation unit 25 outputs the graph shown in FIG. 4, the matrix shown in FIG. 3, the maximum value of the abnormality factor in the abnormality factor estimation time, the ranking, etc. to the output device 22. Generate output information for.
  • the output device 22 acquires the output information from the output information generation unit 25 and outputs the abnormality factor result (step A9). See FIGS. 3 and 4.
  • the abnormality propagation information indicating the causal effect that serves as an indicator of the abnormality propagation. Can be estimated. Therefore, the abnormality factor for each component can be estimated.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the relationship between components and anomaly levels.
  • the abnormality factor of each component 21 cannot be estimated from the abnormality degree of each component 21. That is, in the example of FIG. 6, it cannot be determined which of the heaters 1 and 2 and the temperature sensors 1 and 2 is the cause of the abnormality.
  • the degree of abnormality is a value calculated based on the occurrence probability of the output value of each component 21 in the normal state.
  • the degree of abnormality is, for example, a correlation probability.
  • the abnormality factor probability of the heater 1 increases at time tn, so that the component 21a of the abnormality factor and the time when the abnormality occurs can be estimated.
  • the causal effect can be used to estimate the abnormal factor of the component, not only the known abnormal factor but also the unknown abnormal factor can be specified.
  • the normal index estimation unit 2 does not use the output value output from the component at the time of abnormality, but performs the learning using the output value output from the component at the time of normality. There is no need to collect output values at. Therefore, the user can save time and labor.
  • the program in the embodiment of the present invention may be a program that causes a computer to execute steps A1 to A9 shown in FIG.
  • the estimation apparatus and the estimation method according to the present embodiment can be realized by installing and executing this program on a computer.
  • the processor of the computer functions as the input unit 23, the normal index estimating unit 2, the abnormal propagation information estimating unit 3, the abnormal factor estimating unit 24, and the output information generating unit 25 to perform the processing.
  • each computer may function as any one of the input unit 23, the normal index estimation unit 2, the abnormality propagation information estimation unit 3, the abnormality factor estimation unit 24, and the output information generation unit 25.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a computer that realizes the estimation device.
  • the computer 110 includes a CPU 111, a main memory 112, a storage device 113, an input interface 114, a display controller 115, a data reader/writer 116, and a communication interface 117. These units are connected to each other via a bus 121 so as to be capable of data communication.
  • the computer 110 may include a GPU (Graphics Processing Unit) or an FPGA (Field-Programmable Gate Array) in addition to or instead of the CPU 111.
  • the CPU 111 expands the program (code) according to the present embodiment stored in the storage device 113 into the main memory 112, and executes these in a predetermined order to perform various calculations.
  • the main memory 112 is typically a volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory).
  • the program in the present embodiment is provided in a state of being stored in computer-readable recording medium 120.
  • the program in the present embodiment may be distributed on the Internet connected via communication interface 117.
  • the storage device 113 includes a hard disk drive and a semiconductor storage device such as a flash memory.
  • the input interface 114 mediates data transmission between the CPU 111 and an input device 118 such as a keyboard and a mouse.
  • the display controller 115 is connected to the display device 119 and controls the display on the display device 119.
  • the data reader/writer 116 mediates data transmission between the CPU 111 and the recording medium 120, reads a program from the recording medium 120, and writes the processing result in the computer 110 to the recording medium 120.
  • the communication interface 117 mediates data transmission between the CPU 111 and another computer.
  • the recording medium 120 include general-purpose semiconductor storage devices such as CF (Compact Flash (registered trademark)) and SD (Secure Digital), magnetic recording media such as a flexible disk, or CD- An optical recording medium such as a ROM (Compact Disk Read Only Memory) can be given.
  • CF Compact Flash
  • SD Secure Digital
  • magnetic recording media such as a flexible disk
  • CD- An optical recording medium such as a ROM (Compact Disk Read Only Memory) can be given.
  • estimation device 1 can be realized by using hardware corresponding to each unit instead of using a computer in which a program is installed. Furthermore, the estimation device 1 may be partially implemented by a program and the rest may be implemented by hardware.
  • An estimation device comprising:
  • An estimation apparatus comprising: an abnormality factor estimation unit that inputs the abnormality propagation information and estimates abnormality factor information that is an abnormality factor of a component provided in the target system.
  • the estimation device Input the second variable output by one or more second components having a causal relationship with the first component, which affects the first variable output by the first component, and is normally In time, after a predetermined time, estimating the first index information representing the index to be the first variable,
  • the abnormal propagation information estimation unit Using the first index information, after a predetermined time, while estimating second index information representing an index that becomes the third variable output by the third component that the first component affects , Using a fourth variable shifted from the first variable, after a predetermined time, to estimate the third index information representing the index to be the third variable, Estimation using the second index information and the third index information to estimate the abnormality propagation information representing an index that an abnormality propagates from the first variable to the third variable apparatus.
  • the estimation device (Appendix 5) The estimation device according to attachment 2, The said abnormality factor estimation part estimates the said abnormality factor information using Bayes processing, The estimation apparatus characterized by the above-mentioned.
  • the estimation method according to attachment 8 The estimation method according to attachment 8,
  • the first to third index information is an occurrence probability or a normality.
  • the computer-readable recording medium according to attachment 13 The computer-readable recording medium according to attachment 13,
  • the first to third index information is a computer-readable recording medium in which a program having an occurrence probability or a normality level is recorded.
  • the present invention it is possible to estimate the causal abnormal factor of the component provided in the system.
  • INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is useful in fields in which it is necessary to estimate causal abnormal factors.

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Abstract

推定装置１は、第一のコンポーネント２１が出力する第一の変数に影響を与える第二のコンポーネント２１が出力する第二の変数を用いて、正常時において、第一の変数になることを表す指標Ａを推定する、正常指標推定部２と、第一の変数を変化させて、第一のコンポーネント２１が影響を与える第三のコンポーネント２１が出力する第三の変数へ異常が伝播する指標を表す異常伝播情報を推定する、異常伝播情報推定部３と、を有する。

Description

推定装置、推定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体
　本発明は、異常要因を推定する推定装置、推定方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
　ＯＴ（Operational Technology）システムにおいては、システムが異常状態に陥った場合でも、できるだけ早期にシステムを復旧させたいという要望がある。そこで、異常状態に陥った異常要因（異常の根本的な要因）を特定するための対処方法が提案されている。
　例えば、特許文献１には、車両の動作データ（例えば、走行データ）から、精度よく車両の異常を検知する異常検知装置が開示されている。その異常検知装置によれば、正常状態の動作データ（正常データ）を用いてあらかじめ学習をしておき、正常状態からの乖離に基づいて異常状態を検知する。そして、その異常検知装置は、動作データに含まれる多変量の時系列データ（変数値）それぞれが、異常による乖離（変数値が中心的な値からずれているか）に対して、どの程度寄与したかを計算し、異常要因を推定している。
　また、特許文献２には、作業機械に異常が発生している場合、オペレータに異常箇所を特定するための有益な情報を提供する異常診断装置が開示されている。その異常診断装置によれば、正常状態におけるデータ（正常データ）を用いて単位空間を決定し、その単位空間の中心からのマハラノビス距離を算出し、算出したマハラノビス距離を用いて、異常状態を検知する。そして、その異常診断装置は、異常状態におけるデータ（異常データ）を用いて、既知の異常状態におけるデータ（特徴量）と、既知の異常状態の種別を示す異常要因（異常ラベル）とを関連付けた情報を参照して、異常要因を特定する。
特開２０１５－０２６２５２号公報 特開２０１３－１９９８０４号公報
　しかしながら、特許文献１に開示された異常検知装置では、正常な動作データを用いて異常要因を特定する場合、異常判定への寄与又は異常の集積点に基づいて、異常要因を特定することになるので、因果的な異常要因を検知できない。言い換えれば、データ（変数値）間の相関関係を用いて異常判定をしているだけなので、異常判定に直接寄与しない因果的な異常要因を特定できない。
　また、特許文献２に開示された異常診断装置では、異常が発生した場合、既知の異常要因を特定することができるが、未知の異常要因を特定することができない。また、既知の異常要因（異常ラベル）に対応する異常データを収集する必要がある。ところが、異常データを収集するためには、時間と労力とを要する。
　本発明の目的の一例は、因果的な異常要因を推定する、推定装置、推定方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
　上記目的を達成するため、本発明の一側面における推定装置は、
　第一のコンポーネントが出力する第一の変数に影響を与える第二のコンポーネントが出力する第二の変数を用いて、正常時における、前記第一の変数になることを表す第一の指標情報を推定する、正常指標推定部と、
　前記第一の変数を変化させて、前記第一のコンポーネントが影響を与える第三のコンポーネントが出力する第三の変数へ異常が伝播する指標を表す異常伝播情報を推定する、異常伝播情報推定部と、
　を有することを特徴とする。
　また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における推定方法は、
（ａ）第一のコンポーネントが出力する第一の変数に影響を与える第二のコンポーネントが出力する第二の変数を用いて、正常時において、前記第一の変数になることを表す第一の指標情報を推定する、ステップと、
（ｂ）前記第一の変数を変化させて、前記第一のコンポーネントが影響を与える第三のコンポーネントが出力する第三の変数へ異常が伝播する指標を表す異常伝播情報を推定する、ステップと、
　を有することを特徴とする。
　更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
　コンピュータに、
（ａ）第一のコンポーネントが出力する第一の変数に影響を与える第二のコンポーネントが出力する第二の変数を用いて、正常時における、前記第一の変数になることを表す第一の指標情報を推定する、ステップと、
（ｂ）前記第一の変数を変化させて、前記第一のコンポーネントが影響を与える第三のコンポーネントが出力する第三の変数へ異常が伝播する指標を表す異常伝播情報を推定する、ステップと、
　を実行させる命令を含むプログラムを記録していることを特徴とする。
　以上のように本発明によれば、因果的な異常要因を推定できる。
図１は、推定装置の一例を示す図である。 図２は、推定装置を有するシステムの一例を示す図である。 図３は、異常要因データのデータ構造の一例を示す図である。 図４は、コンポーネントと異常要因情報との関係を説明するための図である。 図５は、推定装置の動作の一例を示す図である。 図６は、コンポーネントと異常度との関係を説明するための図である。 図７は、推定装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。
（実施の形態）
　以下、本発明の実施の形態について、図１から図７を参照しながら説明する。
［装置構成］
　最初に、図１を用いて、本実施の形態における推定装置１の構成について説明する。図１は、推定装置の一例を示す図である。
　図１に示す推定装置１は、対象システムに異常が発生した場合、効率よく因果的な異常要因を推定する装置である。推定装置１は、図１に示すように、正常指標推定部２と、異常伝播情報推定部３とを有する。
　ここで、対象システムとは、例えば、発電所、交通設備、工場、飛行機、自動車、家電などに用いられるＯＴ（Operation Technology）システムで、複数のコンポーネを有する。コンポーネントは、例えば、対象システムに設けられたセンサ、アクチュエータなどの機器である。また、コンポーネントは、例えば、圧力、流量、温度、電圧、電流などを示す信号又は情報を出力する。対象システムに異常が発生したとは、例えば、サイバー攻撃、故障、劣化などにより対象システムが異常状態になったことを示す。
　このうち、正常指標推定部２は、コンポーネントＡ（第一のコンポーネント）が出力する出力値Ａ（第一の変数）に影響を与えるコンポーネントＢ（第二のコンポーネント）が出力する出力値Ｂ（第二の変数）を用いて、正常時において、出力値Ａになることを表す指標Ａ（第一の指標情報）を推定する。指標Ａは、例えば、発生確率、正常度などである。
　具体的には、正常指標推定部２は、対象システムに設けられたコンポーネントＡが出力する出力値Ａに影響を与える、コンポーネントＡと因果関係にある一つ以上のコンポーネントＢが出力する出力値Ｂを入力とし、正常時において、所定時間後に、出力値Ａになることを表す指標Ａを推定する。
　異常伝播情報推定部３は、出力値Ａを変化させて、出力値Ａが影響を与えるコンポーネントＣ（第三のコンポーネント）が出力する出力値Ｃ（第三の変数）へ異常が伝播する指標を表す異常伝播情報を推定する。
　具体的には、異常伝播情報推定部３は、指標Ａを用いて、所定時間後に、コンポーネントＡが影響を与えるコンポーネントＣが出力する出力値Ｃになることを表す指標Ｂ（第二の指標情報）を推定する。指標Ｂは、例えば、発生確率、正常度などである。
　また、異常伝播情報推定部３は、指標Ａと、コンポーネントＡで生じた変化により出力値Ａがずれた出力値Ａ′（第四の変数）を用いて、所定時間後に、出力値Ｃ（第三の変数）になる指標Ｃ（第三の指標情報）を推定する。指標Ｃは、例えば、発生確率、正常度などを示す。
　更に、異常伝播情報推定部３は、指標Ｂ及び指標Ｃ（発生確率Ｂ及び発生確率Ｃ）を用いて、出力値Ａから出力値Ｃへ異常が伝播することを表す指標Ｄ（異常伝播情報）を推定する。すなわち、異常伝播情報推定部３は、コンポーネントＡに生じた変化（第一の変数→第四の変数）が、コンポーネントＣに与える影響を用いて、コンポーネントＡからコンポーネントＣ（第一の変数→第三の変数）への異常の伝搬を表す指標Ｄを推定する。
　このように、本実施の形態においては、対象システムに異常が発生した場合、上述した発生確率、正常度などの指標を用いて、異常が伝播する指標となる因果効果を示す異常伝播確率情報を推定できる。そのため、コンポーネントごとの異常要因を推定できる。
　また、本実施の形態においては、因果効果を用いて、コンポーネントの異常要因を推定できるので、既知の異常要因を特定するだけでなく、未知の異常要因を特定することができる。
　更に、本実施の形態においては、正常指標推定部２は、異常時においてコンポーネントから出力された出力値を用いず、正常時においてコンポーネントから出力された出力値を用いて学習を行うので、異常時における出力値を収集する必要がない。そのため、時間と労力とを削減できる。
［システム構成］
　続いて、図２を用いて、本実施の形態における推定装置１の構成をより具体的に説明する。図２は、推定装置１を有するシステムの一例を示す図である。
　図２に示すように、本実施の形態における推定装置１は、対象となるシステム２０に設けられたコンポーネント２１（２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ……２１ｎ）、出力装置２２と接続されている。推定装置１は、正常指標推定部２、異常伝播情報推定部３に加えて、入力部２３と、異常要因推定部２４と、出力情報生成部２５とを有する。異常伝播情報推定部３は、推定器２６、２７を有する。
　システム２０は、コンポーネント２１などを有するシステムである。システム２０は、例えば、ＯＴシステムなどである。
　コンポーネント２１（２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ）は、例えば、システム２０に設けられたセンサ、アクチュエータなどの機器である。
　出力装置２２は、出力情報生成部２５により、出力可能な形式に変換された、後述する出力情報を取得し、その出力情報に基づいて、生成した画像及び音声などを出力する。出力装置２２は、例えば、液晶、有機ＥＬ（Electro Luminescence）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた画像表示装置などである。更に、画像表示装置は、スピーカなどの音声出力装置などを備えていてもよい。なお、出力装置２２は、プリンタなどの印刷装置でもよい。
　推定装置１について詳細に説明をする。
　入力部２３は、コンポーネント２１それぞれから、時系列に出力値を取得する。具体的には、学習フェーズにおいて、入力部２３は、コンポーネント２１それぞれから、時系列に、正常な出力値を取得する。また、運用フェーズにおいて、入力部２３は、コンポーネント２１それぞれが出力した出力値（実データ）を取得する。
　正常指標推定部２は、運用フェーズにおいて、コンポーネント２１の出力値Ａに影響を与える、他のコンポーネント２１の出力値Ｂ（原因になる説明変数）を入力とし、正常時において、所定時間後に、出力値Ａ（結果になる目的変数）になることを表す指標Ａを推定する。
　具体的には、正常指標推定部２は、運用フェーズにおいて、説明変数を入力とし、正常時において、所定時間後に、目的変数となる指標を出力する、推定器である。推定器は、学習フェーズにおいて、正常時に、説明変数を入力し、発生確率又は正常度などを表す指標を出力するように、機械学習をする。
　なお、正常度は、正常状態に近いほど大きな値を取るように定める任意のモデルである。例えば、オートエンコーダ（ＡＥ）の入力と出力の差などを用いることができる。
　また、推定器は、例えば、ニューラルネットワーク（ディープラーニング）などの機械学習により学習をするモデルである。推定器は、確率的ニューラルネットワーク（生成モデル）を用いてもよい。例えば、ＤＢＭ（Deep Boltzmann Machine）、ＤＢＮ（Deep Belief Network）、ＶＡＥ（Variational Autoencoder）、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）、ＤｅｅｐＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）などのモデルを用いてもよい。更に、推定器は、パーセプトロン、カーネルサポートベクトルマシン、決定木、階層ベイズモデル、確率過程回帰などを用いてもよい。
　正常指標推定部２について詳細に説明する。
　図２の例において、正常指標推定部２は、まず、システム２０に設けられたコンポーネント２１ａについて、コンポーネント２１ａが出力する出力値に影響を与える、コンポーネント２１ａと因果関係にある一つ以上のコンポーネント２１を求める。また、コンポーネント２１ｂ、２１ｃ、２１ｄそれぞれについても、因果関係にある一つ以上のコンポーネント２１を求める。
　上述した因果関係とは、コンポーネント２１ａが出力する出力値ｘａに、コンポーネント２１ｂ、２１ｃ、２１ｄの出力値ｘｂ、ｘｃ、ｘｄが影響を与える場合、コンポーネント２１ａの出力値ｘａと、コンポーネント２１ｂから２１ｄの出力値ｘｂ、ｘｃ、ｘｄとは、因果関係にあるという。
　具体的には、コンポーネント２１ａ、２１ｂをヒータ１、２とし、コンポーネント２１ｃをヒータ１の温度を計測する温度センサ１とし、コンポーネント２１ｄをヒータ２の温度を計測する温度センサ２とした場合に、ヒータ１とヒータ２とが近くに設けられているとする。そのような場合、ヒータ１、２、温度センサ１、２の出力値それぞれは互いに影響するので、因果関係にあるという。
　続いて、正常指標推定部２は、運用時には、コンポーネント２１ａが出力する出力値ｘａに影響を与える出力値ｘｂ、ｘｃ、ｘｄ（説明変数）を入力とし、正常時において、所定時間後に、出力値ｘａ（目的変数）になる指標Ａを推定する。また、正常指標推定部２は、コンポーネント２１ｂから２１ｄの出力値ｘｂ、ｘｃ、ｘｄそれぞれについても、出力値ｘｂ、ｘｃ、ｘｄごとの指標Ａを推定する。
　例えば、正常指標推定部２は、コンポーネント２１ａの出力値ｘａに影響を与えるコンポーネント２１ｂから２１ｄの出力値ｘｂ、ｘｃ、ｘｄが決まったときに、正常時において、所定時間後に、コンポーネント２１ａの出力値がｘａになることを表す指標Ａを出力する。
　上述した指標Ａは、例えば、コンポーネントの出力値が連続値の場合、ガウス分布、混合ガウス分布、ベータ分布、ガンマ分布などの確率分布パラメータを用いる。また、コンポーネントの出力値が離散値の場合、二項分布、多項分布などの確率分布値を用いる。なお、生成モデルを用いる場合、指標として、具体的な分布の定義は不要であることもある。
　異常伝播情報推定部３は、運用フェーズにおいて、正常時に、正常指標推定部２において推定したコンポーネント２１の指標Ａを取得する。続いて、異常伝播情報推定部３は、正常指標推定部２から取得した指標Ａを用いて、所定時間後に、正常時におけるコンポーネント２１が影響を与える他のコンポーネント２１の出力値になることを表す指標Ｂを推定する。
　具体的には、異常伝播情報推定部３は推定器２６を有する。推定器２６は、運用フェーズにおいて、正常指標推定部２において推定した指標Ａ（例えば、発生確率ｐ（ｘ）及び出力値ｘｎ自体など）を入力とし、所定時間後に、コンポーネント２１の出力値ｘｎが因果的に影響を与える他のコンポーネント２１の出力値（ｙ）になることを表す指標Ｂを出力する。
　推定器２６は、学習フェーズにおいて、正常時に、正常指標推定部２において推定した指標Ａ及び出力値ｘｎ自体を入力し、所定時間後に、コンポーネント２１が因果的に影響を与える他のコンポーネント２１の出力値が（ｙ）となることを表す指標Ｂを出力するように、機械学習をする。又は、正常指標推定部２のモデルをそのまま利用する。
　例えば、異常伝播情報推定部３の推定器２６は、コンポーネント２１ａの指標Ａ（発生確率ｐ（ｘ））及び出力ｘａを入力とし、所定時間後に、コンポーネント２１ａの出力値ｘａが影響を与える他のコンポーネント２１ｂから２１ｄの出力値が（ｙｂ）（ｙｃ）（ｙｄ）になることを表す指標Ｂ（発生確率ｐ（ｙｂ｜ｘａ）、ｐ（ｙｃ｜ｘａ）、ｐ（ｙｄ｜ｘａ）のパラメータ）を出力する。
　また、異常伝播情報推定部３は、運用フェーズにおいて、正常指標推定部２から取得した指標Ａと、コンポーネント２１で生じる変化により出力値をずらした出力値とを用いて、所定時間後に、正常時における他のコンポーネント２１の出力値になることを表す指標Ｃを推定する。
　具体的には、異常伝播情報推定部３は、運用フェーズにおいて、正常指標推定部２において推定した指標Ａが発生確率ｐ（ｘ）のパラメータである場合、指標Ａに応じてコンポーネント２１の実際の出力値ｘｎを指標Ａに従って仮想的に変化させたｘｎ′を定める。そして、異常伝播情報推定部３が有する推定器２７は、指標Ａ（ｐ（ｘ））及びｘｎ′を入力として、所定時間後に、正常時における他のコンポーネント２１の出力値（ｙ）になる指標Ｃを出力する。
　推定器２７は、学習フェーズにおいて、指標ｐ（ｘ）及びｘｎ′を入力し、所定時間後に、正常時における他のコンポーネント２１の出力値になる指標Ｃを出力するように、機械学習をする。又は、正常指標推定部２のモデルのコピーを用いて、指標Ｃを出力する。
　例えば、異常伝播情報推定部３の推定器２７は、コンポーネント２１ａの出力値ｘａを仮想的にずらした出力値ｘａ′を用いて、所定時間後に、コンポーネント２１ａの出力値ｘａが影響を与える他のコンポーネント２１ｂから２１ｄの出力値が（ｙｂ）（ｙｃ）（ｙｄ）になる指標Ｃ（発生確率ｐ（ｙｂ｜ｘａ′）、ｐ（ｙｃ｜ｘａ′）、ｐ（ｙｄ｜ｘａ′））を推定する。
　なお、上述した推定器２６、２７は、例えば、ニューラルネットワーク（ディープラーニング）などの機械学習により学習をするモデルである。また、正常指標推定部２において学習されたモデルをコピーしてそのまま利用することもできる。推定器は、確率的ニューラルネットワーク（生成モデル）を用いてもよい。例えば、ＤＢＭ、ＤＢＮ、ＶＡＥ、ＧＡＮ、ＤｅｅｐＧＭＭなどのモデルを用いてもよい。更に、推定器は、パーセプトロン、カーネルサポートベクトルマシン、決定木、階層ベイズモデル、確率過程回帰などを用いてもよい。
　次に、異常伝播情報推定部３は、運用フェーズにおいて、上述した二つの指標Ｂ、Ｃを用いて、因果効果を推定する。言い換えると、異常伝播情報推定部３は、コンポーネント２１の出力値に、異常により生じる変化が、他のコンポーネント２１の出力値に与える影響を示す指標Ｄ、すなわち異常が伝播する指標Ｄ（異常伝播情報）を推定する。
　具体的には、異常伝播情報推定部３は、例えば数１に示すように、異常が伝播する指標Ｄ（異常伝播情報）を推定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　なお、出力値ｘｎをずらした値ｘｎ′を複数生成し、複数のｘｎ′を用いて推定した指標Ｄの平均値を、最終的な指標Ｄの推定結果としてもよい。この方法は、ｘｎのずらし方に対してロバストな推定結果を与える。また、数１の分子は、例えば、カルバック－ライブラーダイバージェンス、他の指標などを用いてもよい。
　例えば、異常伝播情報推定部３は、コンポーネント２１ａの異常伝播情報を推定する場合、上述した指標Ｂを示す発生確率ｐ（ｙｂ｜ｘａ）、ｐ（ｙｃ｜ｘａ）、ｐ（ｙｄ｜ｘａ）と、上述した指標Ｃを示す発生確率ｐ（ｙｂ｜ｘａ′）、ｐ（ｙｃ｜ｘａ′）、ｐ（ｙｄ｜ｘａ′）とを用いて、コンポーネント２１ａの出力値に異常により生じる変化が、他のコンポーネント２１ｂから２１ｄそれぞれの出力値に与える影響を表す指標Ｄ（異常伝播情報）を推定する。
　このように、異常伝播情報推定部３は、コンポーネント２１ａから２１ｄそれぞれについて、コンポーネント２１ａから２１ｄそれぞれが影響を与えるコンポーネント２１に対して、異常伝播情報を推定する。
　異常要因推定部２４は、運用フェーズにおいて、異常伝播情報推定部３で推定した異常伝播情報を入力し、論理推論又はベイズ処理を用いて、対象システム２０に設けられたコンポーネント２１ごとの異常要因情報を推定する。具体的には、異常要因推定部２４は、異常伝播情報を入力とし、コンポーネント２１ごとの異常要因情報を出力する、推定器である。ベイズ処理は、例えば、ベイジアンネットワーク、ナイーブベイズなどの処理である。
　例えば、異常要因推定部２４は、まず、コンポーネント２１の異常要因を推定する異常要因推定時間を設定する。続いて、異常要因推定部２４は、コンポーネント２１それぞれの出力値（変数）に対して、異常要因になる事前確率を初期値として設定することができる。例えば、破損しやすいコンポーネント、サイバー攻撃を受けやすいコンポーネントに対しては、高い事前確率を設定する。一方で、異常の根本的な要因になりえない頑強なコンポーネントに対しては、低い事前確率を設定する。
　事前確率の設定により、異常要因の推定精度の向上が期待できるが、設定が不要である場合には、全てのコンポーネントの事前確率として同一の値を設定しておいてもよい。
　そして、異常要因推定部２４は、指標Ｄ（異常伝播情報）を入力とし、異常要因推定時間における、システム２０に設けられたコンポーネント２１ごとの異常要因（異常要因情報）を推定する。すなわち、異常要因推定時間の時刻ごとに、各コンポーネント２１において根源的な異常が発生した確率（異常要因確率）を計算する。
　図３は、異常要因データのデータ構造の一例を示す図である。図３に示す異常要因データは、コンポーネント２１それぞれを表す識別情報「ヒータ１」「ヒータ２」「温度センサ１」「温度センサ２」と、異常要因推定時間における時刻（「ｔ０」…「ｔｎ」…）ごとに推定した異常要因情報（「ａｆ１＿０」…「ａｆ１＿ｎ」…、「ａｆ２＿０」…「ａｆ２＿ｎ」…、「ａｆ３＿０」…「ａｆ３＿ｎ」…、「ａｆ４＿０」…「ａｆ４＿ｎ」…）とが関連付けられている。
　出力情報生成部２５は、異常要因推定時間の各時刻における、コンポーネント２１それぞれの異常要因データを用いて、出力装置２２へ出力するための出力情報を生成する。具体的には、出力情報生成部２５は、図４に示すグラフ、図３に示すマトリクス、異常要因推定時間における異常要因の最大値、ランキングなどを、出力装置２２へ出力するための出力情報を生成する。
　図４は、コンポーネントと異常要因情報との関係を説明するための図である。図４の例では、縦軸に異常要因情報、横軸に時刻が示されている。また、時刻ｔｎにおいて、ヒータ１の異常要因情報が大きな値を示している。
［装置動作］
　次に、本発明の実施の形態における推定装置１の動作について図５を用いて説明する。図５は、推定装置の動作の一例を示す図である。以下の説明においては、適宜図１から図４を参酌する。また、本実施の形態では、推定装置１を動作させることによって、推定方法が実施される。よって、本実施の形態における推定方法の説明は、以下の推定装置１の動作説明に代える。
　図５に示すように、最初に、入力部２３は、コンポーネント２１それぞれから、時系列に出力値を取得する（ステップＡ１）。具体的には、ステップＡ１において、入力部２３は、コンポーネント２１それぞれが出力した出力値（実データ）を取得する。
　続いて、正常指標推定部２は、システム２０に設けられたコンポーネント２１それぞれについて、各コンポーネント２１が出力する出力値Ａに影響を与える、コンポーネント２１と因果関係にある一つ以上のコンポーネント２１を求める（ステップＡ２）。
　続いて、正常指標推定部２は、コンポーネント２１の出力値Ａに影響を与える出力値Ｂ（原因になる説明変数）を入力とし、正常時において、所定時間後に、当該コンポーネント２１の出力値Ａ（結果になる目的変数）になることを表す指標Ａを推定する（ステップＡ３）。具体的には、ステップＡ３において、正常指標推定部２は、説明変数を入力とし、正常時において、所定時間後に、目的変数となる指標を出力する。
　例えば、ステップＡ３において、正常指標推定部２は、コンポーネント２１ａが出力する出力値ｘａに影響を与える出力値ｘｂ、ｘｃ、ｘｄ（原因になる説明変数）を入力とし、正常時において、所定時間後に、出力値ｘａ（結果になる目的変数）になることを表す指標Ａを推定する。また、正常指標推定部２は、コンポーネント２１ｂから２１ｄの出力値ｘｂ、ｘｃ、ｘｄそれぞれについても、出力値ｘｂ、ｘｃ、ｘｄごとの指標Ａを推定する。
　続いて、異常伝播情報推定部３は、正常指標推定部２から取得した指標Ａを用いて、所定時間後に、正常時におけるコンポーネント２１が影響を与える他のコンポーネント２１の出力値になることを表す指標Ｂを推定する（ステップＡ４）。
　具体的には、ステップＡ４において、異常伝播情報推定部３は、正常指標推定部２において推定した指標Ａ（例えば、発生確率ｐ（ｘ））及び出力値ｘｎを入力とし、所定時間後に、コンポーネント２１の出力値ｘｎが因果的に影響を与える他のコンポーネント２１の出力値（ｙ）になることを表す指標Ｂを出力する。
　例えば、ステップＡ４において、異常伝播情報推定部３の推定器２６は、コンポーネント２１ａの指標Ａ（発生確率ｐ（ｘ））及び出力値ｘｎを入力とし、所定時間後に、コンポーネント２１ａの出力値ｘａが影響を与える他のコンポーネント２１ｂから２１ｄの出力値が（ｙｂ）（ｙｃ）（ｙｄ）になることを表す指標Ｂ（発生確率ｐ（ｙｂ｜ｘａ）、ｐ（ｙｃ｜ｘａ）、ｐ（ｙｄ｜ｘａ））を出力する。
　続いて、異常伝播情報推定部３は、正常指標推定部２から取得した指標Ａと、コンポーネント２１で生じる変化により出力値がずらした出力値とを用いて、所定時間後に、正常時における他のコンポーネント２１の出力値になることを表す指標Ｃを推定する（ステップＡ５）。
　具体的には、ステップＡ５において、異常伝播情報推定部３は、正常指標推定部２において推定した指標Ａが発生確率ｐ（ｘ）である場合、指標Ａ応じて、コンポーネント２１の出力値ｘｎをずらしてｘｎ′生成する。そして、異常伝播情報推定部３が有する推定器２７は、指標（ｐ（ｘ）及びｘｎ′）を入力として、所定時間後に、正常時における他のコンポーネント２１の出力値（ｙ）になることを表す指標Ｃを出力する。
　例えば、ステップＡ５において、異常伝播情報推定部３の推定器２７は、コンポーネント２１ａの出力値ｘａを仮想的にずらした出力値ｘａ′を用いて、所定時間後に、コンポーネント２１ａの出力値ｘａが影響を与える他のコンポーネント２１ｂから２１ｄの出力値が（ｙｂ）（ｙｃ）（ｙｄ）になることを表す指標Ｃ（発生確率ｐ（ｙｂ｜ｘａ′）、ｐ（ｙｃ｜ｘａ′）、ｐ（ｙｄ｜ｘａ′））を推定する。
　続いて、異常伝播情報推定部３は、指標Ｂ、Ｃを用いて、因果効果を示す指標Ｄを推定する（ステップＡ６）。言い換えると、ステップＡ６において、異常伝播情報推定部３は、コンポーネント２１の出力値に異常により生じた変化が、他のコンポーネント２１の出力値に与える影響、すなわち異常が伝播する指標Ｄ（異常伝播情報）を推定する。
　具体的には、ステップＡ６において、異常伝播情報推定部３は、数１に示すように、異常が伝播する指標Ｄ（異常伝播情報）を推定する。
　例えば、ステップＡ６において、異常伝播情報推定部３は、コンポーネント２１ａの異常伝播情報を推定する場合、上述した指標Ｂを示す発生確率ｐ（ｙｂ｜ｘａ）、ｐ（ｙｃ｜ｘａ）、ｐ（ｙｄ｜ｘａ）と、上述した指標Ｃを示す発生確率ｐ（ｙｂ｜ｘａ′）、ｐ（ｙｃ｜ｘａ′）、ｐ（ｙｄ｜ｘａ′）とを用いて、コンポーネント２１ａの出力値に異常により生じた変化が、他のコンポーネント２１ｂから２１ｄそれぞれの出力値に与える影響を表す指標Ｄ（異常伝播情報）を推定する。
　続いて、異常要因推定部２４は、異常伝播情報推定部３で推定した異常伝播情報を入力し、論理推論又はベイズ処理を用いて、対象システム２０に設けられたコンポーネント２１ごとの異常要因情報を推定する（ステップＡ７）。
　具体的には、ステップＡ７において、異常要因推定部２４は、異常伝播情報を入力とし、例えば、ベイジアンネットワーク、ナイーブベイズなどのベイズ処理を用いて。コンポーネント２１ごとの異常要因情報を出力する。
　例えば、ステップＡ７において、異常要因推定部２４は、まず、コンポーネント２１の異常要因を推定する異常要因推定時間を設定する。続いて、異常要因推定部２４は、コンポーネント２１それぞれの出力値（変数）に対して、異常要因になる事前確率を初期値として設定する。そして、異常要因推定部２４は、指標Ｄ（異常伝播情報）を入力とし、異常要因推定時間における、システム２０に設けられたコンポーネント２１ごとの異常要因情報を推定する。
　続いて、出力情報生成部２５は、異常要因推定時間の各時刻における、コンポーネント２１それぞれの異常要因データを用いて、出力装置２２へ出力するための出力情報を生成する（ステップＡ８）。具体的には、ステップＡ８において、出力情報生成部２５は、図４に示すグラフ、図３に示すマトリクス、異常要因推定時間における異常要因の最大値、ランキングなどを、出力装置２２へ出力するための出力情報を生成する。
　続いて、出力装置２２は、出力情報生成部２５から出力情報を取得して、異常要因結果を出力する（ステップＡ９）。図３、図４を参照。
［本実施の形態の効果］
　以上のように、本実施の形態によれば、対象システムに異常が発生した場合、上述した発生確率、正常度などの指標を用いて、異常が伝播する指標となる因果効果を示す異常伝播情報を推定できる。そのため、コンポーネントごとの異常要因を推定できる。
　図６は、コンポーネントと異常度との関係を説明するための図である。従来のように、コンポーネント２１の出力値の関係を、図６に示すような異常度を用いて表した場合、コンポーネント２１ごとの異常度から、異常要因となるコンポーネント２１を推定することができない。すなわち、図６の例では、ヒータ１、２、温度センサ１、２のいずれが異常要因であるかが判断できない。異常度は、正常状態における、コンポーネント２１それぞれの出力値の発生確率に基づいて算出される値などである。異常度は、例えば、相関的確率などである。
　しかし、本実施の形態によれば、図４に示すように、時刻ｔｎにおいてヒータ１の異常要因確率が大きくなるので、異常要因のコンポーネント２１ａと、異常が発生した時刻を推定することができる。
　また、本実施の形態によれば、因果効果を用いて、コンポーネントの異常要因を推定できるので、既知の異常要因を特定するだけでなく、未知の異常要因を特定することができる。
　また、本実施の形態においては、正常指標推定部２は、異常時においてコンポーネントから出力された出力値を用いず、正常時においてコンポーネントから出力された出力値を用いて学習を行うので、異常時における出力値を収集する必要がない。そのため、利用者は時間と労力とを削減できる。
　また、異常伝播情報を入力し、ベイズ処理を用いて、対象システムに設けられたコンポーネントの異常要因となる異常要因情報を推定できるので、効率よく因果的な異常要因を推定することができる。
［プログラム］
　本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図５に示すステップＡ１からＡ９を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における推定装置と推定方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、入力部２３、正常指標推定部２、異常伝播情報推定部３、異常要因推定部２４、出力情報生成部２５として機能し、処理を行なう。
　また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、入力部２３、正常指標推定部２、異常伝播情報推定部３、異常要因推定部２４、出力情報生成部２５のいずれかとして機能してもよい。
［物理構成］
　ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、推定装置１を実現するコンピュータについて図７を用いて説明する。図７は、推定装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。
　図７に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていてもよい。
　ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
　また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
　データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
　また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）などの磁気記録媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。
　なお、本実施の形態における推定装置１は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、推定装置１は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
［付記］
　以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）から（付記１５）により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
（付記１）
　第一のコンポーネントが出力する第一の変数に影響を与える第二のコンポーネントが出力する第二の変数を用いて、正常時において、前記第一の変数になることを表す第一の指標情報を推定する、正常指標推定部と、
　前記第一の変数を変化させて、前記第一の変数が影響を与える第三のコンポーネントが出力する第三の変数へ異常が伝播する指標を表す異常伝播情報を推定する、異常伝播情報推定部と、
　を有することを特徴とする推定装置。
（付記２）
　付記１に記載の推定装置であって、
　前記異常伝播情報を入力し、対象システムに設けられたコンポーネントの異常要因となる異常要因情報を推定する、異常要因推定部を有する
　ことを特徴とする推定装置。
（付記３）
　付記１又は２に記載の推定装置であって、
　前記正常指標推定部は、
　　前記第一のコンポーネントが出力する前記第一の変数に影響を与える、前記第一のコンポーネントと因果関係にある一つ以上の前記第二のコンポーネントが出力する前記第二の変数を入力とし、正常時において、所定時間後に、前記第一の変数になる指標を表す前記第一の指標情報を推定する、
　前記異常伝播情報推定部は、
　　前記第一の指標情報を用いて、所定時間後に、前記第一のコンポーネントが影響を与える前記第三のコンポーネントが出力する前記第三の変数になる指標を表す第二の指標情報を推定するとともに、
　　前記第一の変数からずらした第四の変数を用いて、所定時間後に、前記第三の変数になる指標を表す第三の指標情報を推定し、
　　前記第二の指標情報と前記第三の指標情報とを用いて、前記第一の変数から前記第三の変数へ異常が伝播する指標を表す前記異常伝播情報を推定する
　ことを特徴とする推定装置。
（付記４）
　付記３に記載の推定装置であって、
　前記第一から第三の指標情報は、発生確率又は正常度である
　ことを特徴とする推定装置。
（付記５）
　付記２に記載の推定装置であって、
　前記異常要因推定部は、ベイズ処理を用いて、前記異常要因情報を推定する
　ことを特徴とする推定装置。
（付記６）
（ａ）第一のコンポーネントが出力する第一の変数に影響を与える第二のコンポーネントが出力する第二の変数を用いて、正常時において、前記第一の変数になることを表す第一の指標情報を推定する、ステップと、
（ｂ）前記第一の変数を変化させて、前記第一の変数が影響を与える第三のコンポーネントが出力する第三の変数へ異常が伝播する指標を表す異常伝播情報を推定する、ステップと、
　を有することを特徴とする推定方法。
（付記７）
　付記６に記載の推定方法であって、
（ｃ）前記異常伝播情報を入力し、対象システムに設けられたコンポーネントの異常要因となる異常要因情報を推定する、ステップを有する
　ことを特徴とする推定方法。
（付記８）
　付記６又は７に記載の推定方法であって、
　前記（ａ）のステップにおいて、
　　前記第一のコンポーネントが出力する前記第一の変数に影響を与える、前記第一のコンポーネントと因果関係にある一つ以上の前記第二のコンポーネントが出力する前記第二の変数を入力とし、正常時において、所定時間後に、前記第一の変数になる指標を表す前記第一の指標情報を推定し、
　前記（ｂ）のステップにおいて、
　　前記第一の指標情報と、前記第一のコンポーネントが影響を与える前記第三のコンポーネントが出力する前記第三の変数とを用いて、所定時間後に、前記第三の変数になる指標を表す第二の指標情報を推定するとともに、
　　前記第一の変数からずらした第四の変数を用いて、所定時間後に、前記第三の変数になる指標を表す第三の指標情報を推定し、
　　前記第二の指標情報と前記第三の指標情報とを用いて、前記第一の変数から前記第三の変数へ異常が伝播する指標を表す前記異常伝播情報を推定する、
　ことを特徴とする推定方法。
（付記９）
　付記８に記載の推定方法であって、
　前記第一から第三の指標情報は、発生確率又は正常度である
　ことを特徴とする推定方法。
（付記１０）
　付記７に記載の推定方法であって、
　前記（ｃ）のステップにおいて、ベイズ処理を用いて、前記異常要因情報を推定する
　ことを特徴とする推定方法。
（付記１１）
　コンピュータに、
（ａ）第一のコンポーネントが出力する第一の変数に影響を与える第二のコンポーネントが出力する第二の変数を用いて、正常時において、前記第一の変数になることを表す第一の指標情報を推定する、ステップと、
（ｂ）前記第一の変数を変化させて、前記第一の変数が影響を与える第三のコンポーネントが出力する第三の変数へ異常が伝播する指標を表す異常伝播情報を推定する、ステップと、
　を実行させる命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１２）
　付記１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
　前記プログラムが、前記コンピュータに、
（ｃ）前記異常伝播情報を入力し、対象システムに設けられたコンポーネントの異常要因となる異常要因情報を推定する、ステップを実行させる命令を更に含む、
　プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１３）
　付記１１又は１２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
　前記（ａ）のステップにおいて、
　　前記第一のコンポーネントが出力する前記第一の変数に影響を与える、前記第一のコンポーネントと因果関係にある一つ以上の前記第二のコンポーネントが出力する前記第二の変数を入力とし、正常時において、所定時間後に、前記第一の変数になる指標を表す第一の指標情報を推定し、
　前記（ｂ）のステップにおいて、
　　前記第一の指標情報と、前記第一のコンポーネントが影響を与える前記第三のコンポーネントが出力する前記第三の変数とを用いて、所定時間後に、前記第三の変数になる指標を表す第二の指標情報を推定するとともに、
　　前記第一の変数からずらした第四の変数を用いて、所定時間後に、前記第三の変数になる指標を表す第三の指標情報を推定し、
　　前記第二の指標情報と前記第三の指標情報とを用いて、前記第一の変数から前記第三の変数へ異常が伝播する指標を表す前記異常伝播情報を推定する、
　ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１４）
　付記１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
　前記第一から第三の指標情報は、発生確率又は正常度である
　プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１５）
　付記１２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
　前記（ｃ）のステップにおいて、ベイズ処理を用いて、前記異常要因情報を推定する
　ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　以上のように本発明によれば、システムに設けられたコンポーネントの因果的な異常要因を推定することができる。本発明は、因果的な異常要因を推定が必要な分野において有用である。
　　１　推定装置
　　２　正常指標推定部
　　３　異常伝播情報推定部
　２０　システム
　２１、２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ　コンポーネント
　２２　出力装置
　２３　入力部
　２４　異常要因推定部
　２５　出力情報生成部
　２６、２７　推定器
　３１　異常要因データ
１１０　コンピュータ
１１１　ＣＰＵ
１１２　メインメモリ
１１３　記憶装置
１１４　入力インターフェイス
１１５　表示コントローラ
１１６　データリーダ／ライタ
１１７　通信インターフェイス
１１８　入力機器
１１９　ディスプレイ装置
１２０　記録媒体
１２１　バス

Claims (15)

  1. 　第一のコンポーネントが出力する第一の変数に影響を与える第二のコンポーネントが出力する第二の変数を用いて、正常時において、前記第一の変数になることを表す第一の指標情報を推定する、正常指標推定手段と、
    　前記第一の変数を変化させて、前記第一の変数が影響を与える第三のコンポーネントが出力する第三の変数へ異常が伝播する指標を表す異常伝播情報を推定する、異常伝播情報推定手段と、
    　を有することを特徴とする推定装置。
  2. 　請求項１に記載の推定装置であって、
    　前記異常伝播情報を入力し、対象システムに設けられたコンポーネントの異常要因となる異常要因情報を推定する、異常要因推定手段を有する
    　ことを特徴とする推定装置。
  3. 　請求項１又は２に記載の推定装置であって、
    　前記正常指標推定手段は、
    　　前記第一のコンポーネントが出力する前記第一の変数に影響を与える、前記第一のコンポーネントと因果関係にある一つ以上の前記第二のコンポーネントが出力する前記第二の変数を入力とし、正常時において、所定時間後に、前記第一の変数になることを表す前記第一の指標情報を推定する、
    　前記異常伝播情報推定手段は、
    　　前記第一の指標情報を用いて、所定時間後に、前記第一のコンポーネントが影響を与える前記第三のコンポーネントが出力する前記第三の変数になることを表す第二の指標情報を推定するとともに、
    　　前記第一の変数からずらした第四の変数を用いて、所定時間後に、前記第三の変数になることを表す第三の指標情報を推定し、
    　　前記第二の指標情報と前記第三の指標情報とを用いて、前記第一の変数から前記第三の変数へ異常が伝播する指標を表す前記異常伝播情報を推定する
    　ことを特徴とする推定装置。
  4. 　請求項３に記載の推定装置であって、
    　前記第一から第三の指標情報は、発生確率又は正常度である
    　ことを特徴とする推定装置。
  5. 　請求項２に記載の推定装置であって、
    　前記異常要因推定手段は、ベイズ処理を用いて、前記異常要因情報を推定する
    　ことを特徴とする推定装置。
  6. （ａ）第一のコンポーネントが出力する第一の変数に影響を与える第二のコンポーネントが出力する第二の変数を用いて、正常時において、前記第一の変数になることを表す第一の指標情報を推定する、ステップと、
    （ｂ）前記第一の変数を変化させて、前記第一の変数が影響を与える第三のコンポーネントが出力する第三の変数へ異常が伝播する指標を表す異常伝播情報を推定する、ステップと、
    　を有することを特徴とする推定方法。
  7. 　請求項６に記載の推定方法であって、
    （ｃ）前記異常伝播情報を入力し、対象システムに設けられたコンポーネントの異常要因となる異常要因情報を推定する、ステップを有する
    　ことを特徴とする推定方法。
  8. 　請求項６又は７に記載の推定方法であって、
    　前記（ａ）のステップにおいて、
    　　前記第一のコンポーネントが出力する前記第一の変数に影響を与える、前記第一のコンポーネントと因果関係にある一つ以上の前記第二のコンポーネントが出力する前記第二の変数を入力とし、正常時において、所定時間後に、前記第一の変数になることを表す前記第一の指標情報を推定し、
    　前記（ｂ）のステップにおいて、
    　　前記第一の指標情報と、前記第一のコンポーネントが影響を与える前記第三のコンポーネントが出力する前記第三の変数とを用いて、所定時間後に、前記第三の変数になることを表す第二の指標情報を推定するとともに、
    　　前記第一の変数からずらした第四の変数を用いて、所定時間後に、前記第三の変数になる指標を表す第三の指標情報を推定し、
    　　前記第二の指標情報と前記第三の指標情報とを用いて、前記第一の変数から前記第三の変数へ異常が伝播する指標を表す前記異常伝播情報を推定する、
    　ことを特徴とする推定方法。
  9. 　請求項８に記載の推定方法であって、
    　前記第一から第三の指標情報は、発生確率又は正常度である
    　ことを特徴とする推定方法。
  10. 　請求項７に記載の推定方法であって、
    　前記（ｃ）のステップにおいて、ベイズ処理を用いて、前記異常要因情報を推定する
    　ことを特徴とする推定方法。
  11. 　コンピュータに、
    （ａ）第一のコンポーネントが出力する第一の変数に影響を与える第二のコンポーネントが出力する第二の変数を用いて、正常時において、前記第一の変数になることを表す第一の指標情報を推定する、ステップと、
    （ｂ）前記第一の変数を変化させて、前記第一の変数が影響を与える第三のコンポーネントが出力する第三の変数へ異常が伝播する指標を表す異常伝播情報を推定する、ステップと、
    　を実行させる命令を含むプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  12. 　請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    　前記プログラムが、前記コンピュータに、
    （ｃ）前記異常伝播情報を入力し、対象システムに設けられたコンポーネントの異常要因となる異常要因情報を推定する、ステップを実行させる命令を更に含む、
    　プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  13. 　請求項１１又は１２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    　前記（ａ）のステップにおいて、
    　　前記第一のコンポーネントが出力する前記第一の変数に影響を与える、前記第一のコンポーネントと因果関係にある一つ以上の前記第二のコンポーネントが出力する前記第二の変数を入力とし、正常時において、所定時間後に、前記第一の変数になることを表す第一の指標情報を推定し、
    　前記（ｂ）のステップにおいて、
    　　前記第一の指標情報と、前記第一のコンポーネントが影響を与える前記第三のコンポーネントが出力する前記第三の変数とを用いて、所定時間後に、前記第三の変数になることを表す第二の指標情報を推定するとともに、
    　　前記第一の変数からずらした第四の変数を用いて、所定時間後に、前記第三の変数になることを表す第三の指標情報を推定し、
    　　前記第二の指標情報と前記第三の指標情報とを用いて、前記第一の変数から前記第三の変数へ異常が伝播する指標を表す前記異常伝播情報を推定する、
    　ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  14. 　請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    　前記第一から第三の指標情報は、発生確率又は正常度である
    　プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  15. 　請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    　前記（ｃ）のステップにおいて、ベイズ処理を用いて、前記異常要因情報を推定する
    　ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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