論文の概要: PCAPVision: PCAP-Based High-Velocity and Large-Volume Network Failure Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11021v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 13:52:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 12:20:02.646429
- Title: PCAPVision: PCAP-Based High-Velocity and Large-Volume Network Failure Detection
- Title（参考訳）: PCAPVision: PCAPに基づく高速大容量ネットワーク故障検出
- Authors: Lukasz Tulczyjew, Ihor Biruk, Murat Bilgic, Charles Abondo, Nathanael Weill,
- Abstract要約: コンピュータビジョンと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いてPCAPファイルの故障を検出する新しい手法であるPCAPVisionを提案する。
当社のアプローチは,障害検出に要する時間を大幅に削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0485739694839669
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Detecting failures via analysis of Packet Capture (PCAP) files is crucial for maintaining network reliability and performance, especially in large-scale telecommunications networks. Traditional methods, relying on manual inspection and rule-based systems, are often too slow and labor-intensive to meet the demands of modern networks. In this paper, we present PCAPVision, a novel approach that utilizes computer vision and Convolutional Neural Networks (CNNs) to detect failures in PCAP files. By converting PCAP data into images, our method leverages the robust pattern recognition capabilities of CNNs to analyze network traffic efficiently. This transformation process involves encoding packet data into structured images, enabling rapid and accurate failure detection. Additionally, we incorporate a continual learning framework, leveraging automated annotation for the feedback loop, to adapt the model dynamically and ensure sustained performance over time. Our approach significantly reduces the time required for failure detection. The initial training phase uses a Voice Over LTE (VoLTE) dataset, demonstrating the model's effectiveness and generalizability when using transfer learning on Mobility Management services. This work highlights the potential of integrating computer vision techniques in network analysis, offering a scalable and efficient solution for real-time network failure detection.
- Abstract（参考訳）: パケットキャプチャ(PCAP)ファイルの解析による障害の検出は、特に大規模通信ネットワークにおいて、ネットワークの信頼性と性能を維持する上で重要である。
手動検査やルールベースのシステムに依存する従来の手法は、現代のネットワークの要求を満たすには遅すぎたり、労働集約的だったりすることが多い。
本稿では,コンピュータビジョンと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いてPCAPファイルの故障を検出する手法であるPCAPVisionを提案する。
提案手法は,PCAPデータを画像に変換することにより,CNNの頑健なパターン認識機能を活用し,ネットワークトラフィックを効率的に解析する。
この変換プロセスは、パケットデータを構造化画像に符号化することで、迅速かつ正確な故障検出を可能にする。
さらに、フィードバックループに自動アノテーションを活用する継続的学習フレームワークを導入し、モデルを動的に適応させ、時間とともに持続的なパフォーマンスを確保する。
当社のアプローチは,障害検出に要する時間を大幅に削減する。
最初のトレーニングフェーズではVoice Over LTE(VoLTE)データセットを使用して、モビリティ管理サービスで転送学習を使用する際のモデルの有効性と一般化性を実証する。
この研究は、ネットワーク分析にコンピュータビジョン技術を統合する可能性を強調し、リアルタイムネットワーク障害検出のためのスケーラブルで効率的なソリューションを提供する。
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