## Memo ## Memo with LLM ## Abstract 進化する B5G/6G の基盤技術であるネットワークスライシングは、ネットワーク機能仮想化基盤（NFVI）レイヤー、ネットワークスライスインスタンスレイヤー、サービスインスタンスレイヤー、管理・オーケストレーションモジュールで構成される。 最近の大規模かつ永続的な電気通信災害の教訓を振り返ると、深刻なサービス低下や完全な機能停止に至るまで、これらの事故の多くは、NFVIレイヤー内の初期の単純な誤動作に起因していることがわかります。 私たちの知る限り、B5G/6GネットワークのNFVIレイヤーの奥深くへのスライシングについて、きめ細かな根本原因の特定（RCL）の問題を調査したのは、私たちが提案するZoom-inRCLスキームが初めてであり、故障したエンティティを特定するだけでなく、故障に関連するメトリクスも特定することができます。 具体的には、まず、Deep Support Vector Data Description（DeepSVDD）アルゴリズムを利用して、スライスのサービス低下期間中に収集されたNF呼び出しトレースから異常なNF呼び出しグラフをフィルタリングし、次に、独自に設計されたスコアリング手法によって疑わしい障害エンティティを特定し、最後に、高い障害スコアを示すエンティティに限定してメトリクスをランク付けします。 実世界の携帯電話事業者のデータセットで実施した性能評価では、Zoom-inRCLが、無関係なノイズデータを漸進的にフィルタリングすることにより、RCLの精度で既存の方式を上回ると同時に、低い時間コストを維持できることが実証された。 我々は、我々の設計アイデアが、将来のB5G/6Gネットワークスライシングにおけるインテリジェントで効果的な運用の保証を強化できると信じている。