次世代ルート解析プラットフォームに向けて

概要

インターネットのルーティングデータは非常に複雑であり、処理や分析には専門的な知識と多くの時間を要します。本研究では、ネットワーク運用者がルーティングデータに直接触れることなく、自身のネットワークのトラブルシューティングを効率的に行うための新しい手法を提案します。

はじめに

インターネットは構成ミスやポリシーの衝突、ルーティング攻撃など、さまざまな問題が発生し得る複雑かつ動的なシステムです。ネットワーク運用者は、問題の特定、異常の検出、ポリシー変更の検証などのために、複雑なルーティングデータから得られるタイムリーな知見に依存しています。しかし、BGP.tools や RIPEstat などの既存のルート解析プラットフォームは、ネットワークの状態について運用者が必要とする多様で進化する問いに柔軟に対応できません。

次世代ルート解析プラットフォームは、ネットワーク運用者が複雑なルーティングデータに関する専門知識なしに、自然言語を用いて特定のネットワークについて質問できるフレームワークです。このプラットフォームには、人間が自然言語で記述した質問を解釈し、その文脈を抽出する大規模言語モデル（LLM）コンポーネントが含まれています。その文脈に基づき、AIは必要な情報を生成するための的確なデータ変換処理を実行し、スケーラブルかつ効率的に回答を提供します。