論文の概要: Fault Detection in Mobile Networks Using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09240v1
• Date: Sun, 14 Apr 2024 12:59:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 14:58:08.902240
• Title: Fault Detection in Mobile Networks Using Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた移動体ネットワークの故障検出
• Authors: Mohamad Nabeel, Doumitrou Daniil Nimara, Tahar Zanouda,
• Abstract要約: 本稿では,生成型AIモデルを用いて通信網の異常を検出するシステムを提案する。 拡散モデルを用いて、異常検出のためのモデルを訓練するいくつかの戦略を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In today's hyper-connected world, ensuring the reliability of telecom networks becomes increasingly crucial. Telecom networks encompass numerous underlying and intertwined software and hardware components, each providing different functionalities. To ensure the stability of telecom networks, telecom software, and hardware vendors developed several methods to detect any aberrant behavior in telecom networks and enable instant feedback and alerts. These approaches, although powerful, struggle to generalize due to the unsteady nature of the software-intensive embedded system and the complexity and diversity of multi-standard mobile networks. In this paper, we present a system to detect anomalies in telecom networks using a generative AI model. We evaluate several strategies using diffusion models to train the model for anomaly detection using multivariate time-series data. The contributions of this paper are threefold: (i) A proposal of a framework for utilizing diffusion models for time-series anomaly detection in telecom networks, (ii) A proposal of a particular Diffusion model architecture that outperforms other state-of-the-art techniques, (iii) Experiments on a real-world dataset to demonstrate that our model effectively provides explainable results, exposing some of its limitations and suggesting future research avenues to enhance its capabilities further.
• Abstract（参考訳）: 今日のハイパーコネクションの世界では、通信ネットワークの信頼性がますます重要になっている。 テレコムネットワークは、多くの基盤となるソフトウェアとハードウェアコンポーネントを含んでおり、それぞれ異なる機能を提供している。 テレコムネットワークの安定性を確保するため、テレコムソフトウェアおよびハードウェアベンダーは、テレコムネットワークの異常な振る舞いを検出し、即時フィードバックと警告を可能にするいくつかの方法を開発した。 これらのアプローチは強力ではあるが、ソフトウェア集約型組み込みシステムの不安定な性質とマルチスタンダードモバイルネットワークの複雑さと多様性のために一般化に苦慮している。 本稿では,生成型AIモデルを用いて通信網の異常を検出するシステムを提案する。 拡散モデルを用いて,多変量時系列データを用いた異常検出モデルの訓練を行う。 本論文の貢献は3つある。 一 通信網における時系列異常検出のための拡散モデルを利用したフレームワークの提案 (II)他の最先端技術より優れた特定の拡散モデルアーキテクチャの提案 三 実世界のデータセットを用いた実験により、我々のモデルが効果的に説明可能な結果を提供し、その限界のいくつかを露呈し、さらなる能力向上に向けた今後の研究の道のりを示唆する。

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