畳み込みニューラルネットークによる画像認識を用いた輻輳制御の識別法

摘要

近年，インターネットはますます発展しており，ネットワークトラヒックが増え続けている.インターネットで用いられるTCPでは，輻輳の発生を防ぐために輻輳制御アルゴリズムを備えている.輻輳制御アルゴリズムは大きく分けて，ロスベース手法，遅延ベース手法，ハイブリッド手法に分類できる.TCP RenoやCUBICのようなロスベース手法は，パケットがロスするまで輻輳ウインドウを増加させ，パケットロスを検知すると輻輳ウインドウを大幅に減少させるように，パケットのロスに応じて輻輳ウインドウを制御するアルゴリズムである.TCP Vegasのような遅延ベース手法は，往復伝搬遅延(Round Trip Time：RTT)に基づき輻輳ウインドウを制御する.これは，RTTが一定の閾値を超えるとネットワークが混雑していると判断し，輻輳ウインドウを下げ輻輳を回避する手法である.さらに，ロスベース手法と遅延ベース手法を組み合わせたハイブリッド手法があり，例としてCompound TCPがある.これまで，広帯域，高遅延化したネットワークに対応するため様々な高速輻輳制御アルゴリズムが提案されており，その中でもCUBICはLinuxの，Compound TCPはWindows OSの標準の輻輳制御アルゴリズムとして実装されている.インターネット上にはLinuxおよびWindows OSのユーザが多数存在しており，CUBIC, Compound TCPが混在している状況となっている.しかし,CUBICとCompound TCPにより送信された両者のフローが，ネットワーク内の同一ボトルネックリンク上で競合するとCompound TCPのスループットが大きく低下する不公平問題が生じることが知られている.このような輻輳制御アルゴリズム間のスループットの不公平問題を改善し，公平性を上昇するものとして，文献（5)のような既存研究が存在する.このような公平性の改善法を利用するためには，中継ルータにおいて各フローがCUBICとCompound TCP のどちらを使用しているのかを識別し，制御することが有効であることが考えられる.しかし，中継ルータに到着するパケットのヘッダには，どの輻輳制御アルゴリズムを使用しているかという情報が記載されていないため，中継ルータが直接的に，送信者が使用している輻輳制御アルゴリズムを知ることはできない.そこで本稿では，中継ルータ上で輻輳制御アルゴリズムの識別を行うために，畳み込みニューラネットワーク(Convolution Neural Network： CNN)による画像認識を用いた複製制御アルゴリズムの識別手法の提案を行う.CNNは画像認識に広く使用されており，高い性能を実現している.提案手法は中継ルータに到着するフローのパケット到着過程により，幅輳制御アルゴリズムを識別する.本稿では，シミュレーション実験により，その有用性を評価する.