Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scalable Microservice Forensics and Stability Assessment Using Variational Autoencoders

論文の概要: Scalable Microservice Forensics and Stability Assessment Using Variational Autoencoders

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13193v1
Date: Fri, 23 Apr 2021 18:51:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-29 06:06:24.424121
Title: Scalable Microservice Forensics and Stability Assessment Using Variational Autoencoders
Title（参考訳）: 可変オートエンコーダを用いたスケーラブルなマイクロサービス鑑識と安定性評価
Authors: Prakhar Sharma, Phillip Porras, Steven Cheung, James Carpenter, Vinod Yegneswaran
Abstract要約: コンテナ化されたアプリケーションランタイムの安定性分析に対するディープラーニングベースのアプローチを提示する。このアプローチは、可変オートエンコーダ(VAE)を使用してコンテナイメージの安定したパターンを学び、コンテナ固有のVAEをインスタンス化し、安定性検出と適応フォレンジックパブリッシングを実装します。 CPUMinerとHTTP-floodの2つの攻撃に対してVAEベースの安定性検出技術を評価し、両方の異常の分離に有効であることが判明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.225019476223629
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a deep learning based approach to containerized application runtime stability analysis, and an intelligent publishing algorithm that can dynamically adjust the depth of process-level forensics published to a backend incident analysis repository. The approach applies variational autoencoders (VAEs) to learn the stable runtime patterns of container images, and then instantiates these container-specific VAEs to implement stability detection and adaptive forensics publishing. In performance comparisons using a 50-instance container workload, a VAE-optimized service versus a conventional eBPF-based forensic publisher demonstrates 2 orders of magnitude (OM) CPU performance improvement, a 3 OM reduction in network transport volume, and a 4 OM reduction in Elasticsearch storage costs. We evaluate the VAE-based stability detection technique against two attacks, CPUMiner and HTTP-flood attack, finding that it is effective in isolating both anomalies. We believe this technique provides a novel approach to integrating fine-grained process monitoring and digital-forensic services into large container ecosystems that today simply cannot be monitored by conventional techniques
Abstract（参考訳）: 本稿では,コンテナ化されたアプリケーションランタイムの安定性解析に対するディープラーニングアプローチと,バックエンドインシデント解析リポジトリに公開するプロセスレベルのインシデント分析の深さを動的に調整可能なインテリジェントパブリッシングアルゴリズムを提案する。このアプローチでは、可変オートエンコーダ(VAE)を使用してコンテナイメージの安定した実行パターンを学習し、コンテナ固有のVAEをインスタンス化し、安定性検出と適応的な法科学公開を実装する。 50インスタンスのコンテナワークロードを使用したパフォーマンス比較では、従来のEBPFベースの法定出版物に対して、VAE最適化されたサービスでは、2桁のCPU性能の改善、ネットワーク転送ボリュームの3OM削減、Elasticsearchストレージコストの4OM削減が示されている。本稿では,2つの攻撃, CPUMiner と HTTP-flood に対して VAE に基づく安定性検出手法を評価し,両異常の分離に有効であることを確認した。従来の技術では監視できない大規模コンテナエコシステムに、きめ細かいプロセス監視とデジタル法則サービスを統合するための新しいアプローチを提供すると考えている。

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