論文の概要: 5G Core Fault Detection and Root Cause Analysis using Machine Learning and Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09152v1
• Date: Mon, 04 Aug 2025 05:20:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.556669
• Title: 5G Core Fault Detection and Root Cause Analysis using Machine Learning and Generative AI
• Title（参考訳）: 機械学習と生成AIを用いた5Gコア故障検出とルート原因解析
• Authors: Joseph H. R. Isaac, Harish Saradagam, Nallamothu Pardhasaradhi,
• Abstract要約: 本稿では,PCAPファイルのフレームの分類と故障をAI/ML駆動型故障解析(FA)エンジンで行う。 FAエンジンは、自然言語処理技術を用いてネットワークトラフィックを分析し、異常と非効率を識別する。 エンジンはまた、複数の5GパケットコアドキュメントでトレーニングされたLarge Language Model (LLM)を介して、ジェネレーティブAIを使用して問題を修正するためのステップも提案している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advent of 5G networks and technologies, ensuring the integrity and performance of packet core traffic is paramount. During network analysis, test files such as Packet Capture (PCAP) files and log files will contain errors if present in the system that must be resolved for better overall network performance, such as connectivity strength and handover quality. Current methods require numerous person-hours to sort out testing results and find the faults. This paper presents a novel AI/ML-driven Fault Analysis (FA) Engine designed to classify successful and faulty frames in PCAP files, specifically within the 5G packet core. The FA engine analyses network traffic using natural language processing techniques to identify anomalies and inefficiencies, significantly reducing the effort time required and increasing efficiency. The FA Engine also suggests steps to fix the issue using Generative AI via a Large Language Model (LLM) trained on several 5G packet core documents. The engine explains the details of the error from the domain perspective using documents such as the 3GPP standards and user documents regarding the internal conditions of the tests. Test results on the ML models show high classification accuracy on the test dataset when trained with 80-20 splits for the successful and failed PCAP files. Future scopes include extending the AI engine to incorporate 4G network traffic and other forms of network data, such as log text files and multimodal systems.
• Abstract（参考訳）: 5Gネットワークと技術が出現すると、パケットコアトラフィックの整合性と性能の確保が最重要となる。 ネットワーク分析では、パケットキャプチャ(PCAP)ファイルやログファイルなどのテストファイルには、接続性やハンドオーバ品質などのネットワーク性能の向上のために解決しなければならないエラーが含まれている。 現在の手法では、テスト結果をソートして欠陥を見つけるのに、多数の人的時間が必要です。 本稿では,PCAPファイル,特に5Gパケットコア内において,成功したフレームと故障フレームを分類するための新しいAI/ML駆動故障解析(FA)エンジンを提案する。 FAエンジンは、自然言語処理技術を用いてネットワークトラフィックを分析し、異常と非効率を識別し、作業時間を大幅に短縮し、効率を向上する。 FAエンジンはまた、いくつかの5GパケットコアドキュメントでトレーニングされたLarge Language Model (LLM)を介して、ジェネレーティブAIを使用して問題を解決する手順も提案している。 エンジンは、テストの内部条件に関する3GPP標準やユーザ文書などの文書を使用して、ドメインの観点からエラーの詳細を説明します。 MLモデルの試験結果は、成功したPCAPファイルに対して80～20分割のトレーニングを行った場合、テストデータセットに対して高い分類精度を示す。 将来的には、4Gネットワークトラフィックとログテキストファイルやマルチモーダルシステムなどのネットワークデータ形式を組み込むようにAIエンジンを拡張していく予定だ。

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