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平成27年度 (第66回) 電気・情報関連学会中国支部連合大会

部門: セッション 1401  25. 情報処理-(1)
日時: 2015年10月17日(土) 9:00 - 9:52
部屋: E31 (→地図)
座長: 中道 上 (福山大学)

25-1 (時間: 9:00 - 9:13)
題名Prediction Interval of Software Fault-Detection Time Using Back Propagation Algorithm.
著者*Momotaz Begum, Tadashi Dohi (Hiroshima University)
キーワードsoftware reliability, fault prediction, prediction interval, Back propagation algorithm, delta method
アブストラクトSoftware reliability is an important quality measure that quantifies the operational profile of computer systems. We derive the prediction interval of the software fault-detection time in sequential software testing, by applying the well-known back propagation algorithm and the delta method to construct the prediction intervals. In numerical experiments with two real software development project data sets, we evaluate the one-stage look ahead prediction interval of the fault-detection time with different network architecture, and compare them in terms of coverage rate and prediction interval width. Numerical results show that our proposed approach is rather robust across different software projects and has a better performance with respect to both goodness-of fit and step-predictability for software failure time.

25-2 (時間: 9:13 - 9:26)
題名A Note on Mean Time to Security Failure of VM-Based Intrusion Tolerant Systems
著者*Junjun Zheng, Hiroyuki Okamura, Tadashi Dohi (Hiroshima University)
キーワードVM-based intrusion tolerant system, security, mean time to security failure, Markov analysis, Poisson process
アブストラクトNowadays, computer system faces the threat of security intrusions due to malicious attacks. It is important to develop the mechanism to tolerate intrusions. For example, we presented a generalized scheme to tolerate intrusions for virtual machine (VM)-based intrusion tolerant system [1](Zheng,2015). On the other hand, security is treated as a QoS (Quality of Service) attribute at par with other QoS attributes such as performance. This paper considers a security measure called ``mean time to security failure (MTTSF)'' for the VM-based intrusion tolerant system in [1].

25-3 (時間: 9:26 - 9:39)
題名トレンド再生過程の故障率関数に対するノンパラメトリック最尤推定法
著者*齋藤 靖洋, 土肥 正 (広島大学大学院工学研究科)
キーワードトレンド再生過程, トレンド関数, 再生時間間隔分布, 制約付きノンパラメトリック最尤推定量
アブストラクトトレンド再生過程(TRP) は、非同次ポアソン過程(NHPP)の強度関数に相当するトレンド関数によって時間変調された再生過程として定義される.TRP はNHPP や再生過程を特別な場合として包括する,より一般的な確率点過程として知られている.Heggland and Lindqvist (2006) はトレンド関数の関数形が未知である場合を想定し,再生時間間隔分布をワイブル分布と仮定した上で,トレンド関数に対する制約付きノンパラメトリック最尤推定量を提案した.一方で,TRP は変調後の時間間隔が従う再生時間間隔分布及び故障率関数によっても特徴付けられる.本稿では,再生時間間隔分布の関数形が未知である場合を考え,Marshall and Proschan (1965) のmax-min 推定量を応用して導出される故障率関数に対する制約付きノンパラメトリック最尤推定量を提案する.

25-4 (時間: 9:39 - 9:52)
題名SOMとSVMを用いた未学習者のための階層型脳波識別システム
著者*六車 博道 (山口大学大学院), 大林 正直, 呉本 尭, 間普 真吾 (山口大学)
キーワード脳波, SOM, SVM
アブストラクト脳波の識別を行う際、学習を行った人がメンタルタスクの識別を行うシステムは多数存在するが、未学習者のことを考慮したシステムはほとんど見受けられない。本論文では、未学習者でも脳波識別を行える階層型脳波識別システムを提案する。中間層(SOM)で未学習者が学習者のどの人に近いかを判別し,識別層(SVM)でメンタルタスクの識別を行うというシステムにすることで、未学習者でも正確なメンタルタスクの識別を行えると考えた。中間層のSOMには、リジェクト空間を生成することで、人の識別をより正確なものにした。このシステムを用いた場合と全データをSVMだけで識別した場合では、8.2%識別率が向上した。また、未学習者のメンタルタスクの識別率平均は32%となった。