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楽天モバイルのeBPF（人工知能と機械学習）を活用したネットワーク異常検知
楽天モバイルの次世代先端研究（NGAR）部門とエンジニアリング（SOE）部門は、eBPFを活用した高度な統計およびAI/ML技術（人工知能と機械学習）を用いることで、ネットワーク異常検知の分野で大きな進歩を遂げました。

クラウドネイティブのオブザーバビリティとセキュリティの未来
NGARチームの取り組みは、モバイルネットワークのパフォーマンス、セキュリティ、スケーラビリティを向上させる上でクラウドネイティブ技術が重要であることを強調しています。最近の研究では、5Gおよび将来の6Gネットワークにおいて、リアルタイムのオブザーバビリティ、効率的なネットワーキング、堅牢なセキュリティを実現するための画期的なアプローチとしてeBPF（Extended Berkeley Packet Filter）の活用を highlightedしています。この革新的なフレームワークにより、以下が可能になります。
* リアルタイム監視: eBPFは動的なデータ収集と分析を可能にし、シームレスなネットワークパフォーマンスを保証します。
* セキュリティの強化: リアルタイムで異常や不正アクセスを検知することにより、モバイルネットワークのセキュリティ態勢を強化します。
* スケーラビリティ: このフレームワークは、5G以降のデータ量の多いアプリケーションの増加に対応します。

異常検知：多面的なアプローチ
NGARチームの研究のハイライトの一つは、包括的な異常検知システムの開発です。このシステムは、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）などの高度なAI/MLアルゴリズムを活用して、ネットワーク動作の異常を特定します。主な特徴は次のとおりです。
* データに基づく洞察: セキュリティログは、複雑なパターンの検出の基盤となります。
* ドメイン知識の統合: 楽天独自の洞察により、検知の関連性と精度が向上します。
* 適応処理: AI/ML技術は、新たな脅威に対抗するために継続的に進化します。

このアプローチは、即時の脅威検知を保証するだけでなく、誤検知を減らし、運用効率を最適化します。

実験的検証と結果
楽天モバイルのNGARチームは、ソリューションの有効性を実証するために広範な実験的検証を実施しました。主な結果は次のとおりです。
* 真陽性率（TPR）の向上: 真の脅威の検出精度が向上しました。
* 偽陽性率（FPR）の削減: 不要なアラートを最小限に抑え、運用を効率化します。
* スケーラブルなソリューション: システムはさまざまなネットワーク需要に適応し、一貫したパフォーマンスを保証します。

6Gへの道を切り開く
業界が5Gから6Gに移行するにつれ、Soldani博士と彼のチームは将来のイノベーションのための強固な基盤を築いています。クラウドネイティブのオブザーバビリティ、AI駆動の異常検知、スケーラブルなセキュリティフレームワークを統合することで、楽天モバイルはモバイルネットワークにおける次世代技術の進歩をリードする態勢を整えています。




楽天モバイルの次世代先端研究（NGAR）部門について
私たちは、高度なAI/MLおよびeBPFを活用したテクノロジーを開発し、通信ネットワークおよびデータセンターの生産性向上、リスク軽減、パフォーマンス最適化を実現しています。私たちの専門知識は、異常検知とネットワーク最適化のための生成的AI、5G/Open RANおよび将来の6Gシステムのためのクラウドネイティブ変換、eBPF駆動のオブザーバビリティとセキュリティ、AIを搭載した自動化によるゼロトラストアーキテクチャ、および非地上ネットワークを統合したAIネイティブ6Gソリューションに及びます。機械学習と機械推論を組み合わせることで、認知AIの限界を押し広げ、モバイル通信を進化させます。

まとめ
楽天モバイルが、AIで賢くネットワークの異常を見つける新技術を開発しました。従来の方法だと、誤って正常な状態を異常と判断してしまうことが多く、設定変更も大変で、運用コストがかさんでいました。そこで、楽天モバイルはeBPFという技術を使ってネットワークの状態をリアルタイムで細かくチェックし、AIに異常を見分けさせました。

eBPF:ネットワークの奥深くまで見ることができる技術で、パフォーマンスへの影響は最小限。
AI:賢く学習するAIが、複雑なネットワークの異常を正確に見つけるので、誤検知が大幅に減りました。
モバイルネットワークに最適化:携帯電話のネットワーク特有の問題にも対応できるように改良されています。
段階的な導入:重要なところから少しずつ導入し、専門家が調整することで、効果的に使えるようになりました。

この技術のおかげで、運用コストが下がり、セキュリティも強化され、将来の5G/6Gにも対応できるようになりました。まさに、未来のモバイルネットワーク運用を変える技術です。

楽天シンフォニー はAI/MLとeBPFの力でクラウドネイティブのセキュリティとネットワーキングに革命を起こす
Revolutionizing Cloud-Native Security and Networking with the Power of AI/ML and eBPF
https://symphony.rakuten.com/blog/revolutionizing-cloud-native-security-and-networking-with-the-power-of-ai-ml-and-ebpf


eBPFとは？
eBPF (extended Berkeley Packet Filter) は、カーネル内で特定のイベントが発生した時に、自作の小さなプログラムを実行できる技術です。例えるなら、カーネルという巨大な工場の中に、特定の作業を監視したり、少し手を加えたりするための小さなロボットを配置できるようなものです。もともとはネットワークパケットを効率的にフィルタリングするために開発されましたが、現在ではセキュリティ、ネットワーク、パフォーマンス監視など、様々な用途で使われています。

eBPFの特徴をいくつか挙げると：
*  高速: カーネル内で直接実行されるため、非常に高速に動作します。従来のカーネルモジュールに比べてオーバーヘッドが少なく、システムのパフォーマンスへの影響も最小限です。
* 安全: 検証器と呼ばれる仕組みによって、実行前にプログラムの安全性をチェックします。これにより、カーネルパニックなどのシステムクラッシュのリスクを軽減します。
* 柔軟: 様々な種類のイベントをフックしてプログラムを実行できます。ネットワークパケットの送受信だけでなく、システムコール、関数呼び出し、カーネルトレースポイントなどにも対応しています。
* 動的: カーネルを再起動することなく、プログラムをロード/アンロードできます。これにより、システムを停止させることなく監視やデバッグを行うことができます。

eBPFを使うことで、システム内部の挙動を詳細に把握したり、特定のイベントに応じて処理を追加したりすることができます。そのため、近年注目を集めている技術です。たとえば、以下のようなことができます。
* 特定のプロセスがどのファイルにアクセスしているかを監視する
* ネットワークの遅延の原因を特定する
* アプリケーションのパフォーマンスを分析する
* セキュリティポリシーを適用する

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