本研究では効率的かつ柔軟性のあるトラフィックモニタリングのためのフロー集約手法を提案します。本研究で提案する手法を用いたプロトタイプ、Agurim では、巨大なサイズのトラフィックデータを効率的に処理して簡潔なサマリーデータを生成し、そのサマリーを使ってトラフィック量の多いフローの推移をビジュアライズします。そのため、オペレーターは一目で怪しいフローの挙動を発見して、必要に応じてズームすることでフローの詳細を把握することができます。

代表者　加藤碧