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ITサポートシステムに深層学習(ディープラーニング)を導入しました。

最終更新日: 2017/09/16 5:07pm

カテゴリー: AI, ITサポート, ディープラーニング, プログラミング, 先進技術

こんにちは。経理の小高です。

 

私どもの最も重要な仕事の1つは「お客様がご利用中のサービスで問題が発生していないか」監視することです。

ホームページ、メール、ウィルス対策ソフト、ファイルサーバー・ルーターの機器を対象として、

・異常の警報システム

・サービス状況の確認システム

の2つを運用しています。前者はオープンソースのソフトウェアを利用し、後者は自社開発のシステムを運用しています。

前者はサービス停止(ホームページのダウンなど)といった緊急性の高い問題、後者は問題に発展しそうな状況や前者でカバーしきれない問題を扱います。

後者のシステムは社内の開発コードとして「オクトパス」という名前をつけていて、現在もその名前で呼んでいます。

5/24付けのブログ「【ホームページ制作・管理】ページの改ざん監視」で、ホームページのトップページの改ざん検知機能をご紹介いたしました。これはこのオクトパスの1機能です。

 

トップページの改ざん検知はpython3 + openCVで開発したものですで、画像認識というエリアのプログラムです。

この延長線上として、今月(2017/6)よりいくつかのお客様のサービス状況の確認にディープラーニング(深層学習)を導入しました。

以下はその1例です。Symantec Endpoint Protection(ウィルス対策ソフト)をご導入の場合、管理者向けダッシュボードは、典型的には以下の2のパターンとなります。

ディープラーニングのサンプルOK イーレンジャー株式会社

 

ディープラーニングのサンプルWNG イーレンジャー株式会社

違いは微妙なのですが、はじめの場合は「すべてのPCでウィルス対策ソフトが正常」、次の画面の場合は「いくつかのPCに対してアクションをとった方がよい」場合を示しています。

 

すべてのお客様について管理者向けダッシュボードを開き、リスクの有無を毎日確認することが、弊社の日次作業となっています。

 

オクトパスに追加した機能は、

  1. ダッシュボードのスナップショット(上にあるような画像)を取得する
  2. 画像からサービス状況を自動的に判定する

というもの。この2の部分にAIで話題でディープラーニング(深層学習)を適用しています。

 

プログラムはPython + openCV + chainer(ディープラーニングモジュール)を使って開発しました。

画像認識ですので、畳み込みニューラルネット(CNN)を使っているのですが、モデルは複数を試しています。上の画像ではAlexNetという著名なモデルの入出力層を変更し、一から学習させて使っています(転移学習していない)。

Alex Netについては「ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network(Krizhevsky et.al. )」が出典です。

1カ月運用してみて、再学習を行ったところです。

 

内容の詳細については、また公開したいと思います。

 

 

 

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