拓海先生、最近部下が「5GのトラフィックをAIで識別できます」と言ってきて、現場が混乱しています。暗号化されているのに本当に分類できるものなのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です。暗号化されたペイロードそのものを見ずに、通信の”周辺情報”を使って分類する方法があり、5Gの物理チャネル記録がそれに向いているんですよ。
これって要するに、ユーザーの中身を見ずに『通信の足取り』でサービスを当てられるということですか？現場に導入して速やかに効果が出るものなら、投資を考えたいのですが。
その通りです。端的に言えば、物理チャネル記録は通信の『足あと』であり、これを短時間で数値化して機械学習にかければ、暗号化された流れでもアプリケーション種別を高精度に推定できるんですよ。
現場に負荷がかかるのではありませんか。学習や推論に大きなサーバーが必要なら、うちには敷居が高いです。
いいポイントです。ここでの鍵は三つありますよ。第一に、特徴量は短時間で得られる高密度データであること。第二に、重いニューラルネットワークでなく決定木ベースのLightGBMのような手法を使うことで推論負荷を軽くできること。第三に、応答時間がミリ秒単位で達成できることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。では精度はどれくらい見込めますか。導入して効果が出るまでの期間感も知りたいです。
研究結果では95%近い識別精度が報告されていますし、応答時間は最短で10ミリ秒程度という実測値が示されています。導入の期間感は、既存の物理チャネル記録が取れる環境なら数週間のデータ収集と数日から数週間のモデル最適化でプロトタイプが作れることが多いです。
セキュリティやプライバシーの観点はどうですか。ユーザー情報に触れないなら安心ですが、運用ルールを作る必要はありますか。
良い視点です。物理チャネル記録はペイロードそのものを含まないためプライバシーリスクは小さいですが、収集と保持、モデルの用途を明確にする運用ルールは必須です。ここは法律と現場の両面で押さえるべき点ですよ。
分かりました。まとめると、暗号化データそのものを見ずに物理チャネルの足跡でアプリを識別し、軽めの学習手法で短時間に反応できる、ということですね。自分の言葉で言うと、暗号化に触れずに『通信の振る舞い』でサービスを当てる技術という理解で合っていますか。
その理解で合っています。素晴らしい着眼点ですね！まずは小さなスコープでプロトタイプを作り、効果と運用負荷を確認しましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
