5GとHTTP/3の次世代通信環境における深層学習による通信速度制御

在 5G 和 HTTP/3 的下一代通信环境中使用深度学习进行通信速度控制

基本信息

批准号：
21K11854
负责人：
山口実靖
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kogakuin University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11854/
关键词：
HTTP/3 5G 深層学習輻輳制御 TCP

项目摘要

本研究の目的は，５Ｇ（第５世代移動通信システム）とＨＴＴＰ／３（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ　Ｔｒａｎｓｆｅｒ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ　Ｖｅｒｓｉｏｎ　３）からなる次世代通信環境における通信性能の向上である．また，目的を達成する手法として，近年大きな技術革新を遂げているＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ, 人工知能）技術の深層学習（Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を用いる．前年度に，次世代通信手法であるＨＴＴＰ／３の実験環境の構築に成功しており，初期段階の性能の評価に成功している．本年度は，本実験環境（性能評価環境）を用いてＨＴＴＰ／３の重要な性能評価と，詳細な性能向上に関する考察（性能低下の主たる要因に関する詳細な調査）を行った．これまでの研究の多くは，ネットワーク遅延時間やネットワーク内におけるパケット損失率と性能の関係の調査を行ってきているが，本研究ではそれ以外の項目に関しても詳細に調査し，性能低下要因がＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）処理性能やＴＬＳ（Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ　Ｌａｙｅｒ　Ｓｅｃｕｒｉｔｙ）処理などにあることも示した．特にＴＬＳに関しては深く考察し，この暗号化処理と復号処理がＨＴＴＰ／３の性能に大きな影響を与え，ＣＰＵ処理性能が低いとＨＴＴＰ／３の性能が低くなること（つまり性能に直接的に影響を与えること）や，ＴＬＳのバージョンを変更することによりＨＴＴＰ／３の性能が大きく変わることなどを示した．そして，これらの成果をまとめた論文を国内研究会で発表したり，国際会議に投稿して採録されて発表したりした．

这项研究的目的是在下一代通信环境中提高通信性能，该通信环境由5G（第五代移动通信系统）和HTTP/3（超文本传输协议版本3）组成。此外，近年来经历了重大技术创新的深度学习（AI）技术被用作实现其目标的一种方法。在上一年，我们成功地为下一代通信方法构建了HTTP/3的实验环境，并成功地评估了早期阶段的性能。今年，我们使用此实验环境（绩效评估环境）对HTTP/3进行了重要的绩效评估，并详细考虑了绩效改善（详细研究导致性能降低的主要因素）。以前的许多研究都调查了网络延迟时间和网络中数据包损耗率之间的关系，但是本研究还详细研究了其他项目，表明性能下降是由于CPU（中央处理单元）处理性能和TLS（运输层安全性）处理。特别是，我们对TLS进行了深入研究，表明加密和解密过程对HTTP/3的性能有重大影响，如果CPU性能较低，HTTP/3的性能将降低（也就是说，它将对性能有直接的影响），并且会更改TLS的性能更改HTS的性能HTP/3。然后在国内研究会议上介绍了总结这些结果的论文，并提交国际会议进行出版。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

A Study on Subjective Information in Deep Neural Network Models

深度神经网络模型中主观信息的研究

DOI：
10.1109/candarw57323.2022.00077
发表时间：
2022
期刊：
2022 Tenth International Symposium on Computing and Networking Workshops (CANDARW)
影响因子：
0
作者：
Kobayashi Atsuya;Takahashi Yoshihaya;Yamaguchi Saneyasu
通讯作者：
Yamaguchi Saneyasu

Restriction of Expire Procedure on Throughput Fluctuation Relief

到期程序对吞吐量波动缓解的限制

DOI：
10.34385/proc.72.s7-3
发表时间：
2022
期刊：
IEICE Proceeding Series
影响因子：
0
作者：
Kohei Ogawa; Natsuki Katsumata; Saneyasu Yamaguchi,
通讯作者：
Saneyasu Yamaguchi,

Performance of Deeply Analyzing Application Switch

深度分析应用切换性能

DOI：
10.34385/proc.72.s2-5
发表时间：
2022
期刊：
IEICE Proceeding Series
影响因子：
0
作者：
Satoshi Ito; Akihiro NAKAO; Masato OGUCHI; Saneyasu YAMAGUCHI,
通讯作者：
Saneyasu YAMAGUCHI,

Interpretability of News Document Classification by BERT

BERT 新闻文档分类的可解释性

DOI：
10.34385/proc.72.s14-6
发表时间：
2022
期刊：
IEICE Proceeding Series
影响因子：
0
作者：
Atsuki Tamekuri; Yoshihaya Takahashi; Saneyasu Yamaguchi,
通讯作者：
Saneyasu Yamaguchi,

Accuracy Improvement by Occurrence Probability of Service Identification based on SNI

基于SNI的服务识别发生概率提高准确率

DOI：
10.1109/candarw57323.2022.00076
发表时间：
2022
期刊：
2022 Tenth International Symposium on Computing and Networking Workshops (CANDARW)
影响因子：
0
作者：
Asaoka Ryo;Nakao Akihiro;Oguchi Masato;Yamaguchi Saneyasu
通讯作者：
Yamaguchi Saneyasu

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发表时间：
2007
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通讯作者：
喜連川優

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DOI：
发表时间：
2007
期刊：
In.J.Mod. Phys. C (in press)
影响因子：
0
作者：
豊田真智子;山口実靖;小口正人;Hiroko Tokoro;Hiroko Tokoro;Yusuke Konishi;Shin-ichi Ohkoshi;Shunsuke Sakurai;Tomohiro Nuida;Tomoyuki Matsuda;E.D.Loutete-Dangui;Kotaro Ishiji;Miguel Castro;Yusuke Konishi;Hiroko Tokoro;Hiroko Tokoro;Shin-ichi Ohkoshi;Seiji Miyashita
通讯作者：
Seiji Miyashita