論文の概要: LAnoBERT : System Log Anomaly Detection based on BERT Masked Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09564v1
• Date: Thu, 18 Nov 2021 07:46:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-19 20:47:15.882357
• Title: LAnoBERT : System Log Anomaly Detection based on BERT Masked Language Model
• Title（参考訳）: LAnoBERT : BERT Masked Language Modelに基づくシステムログ異常検出
• Authors: Yukyung Lee, Jina Kim and Pilsung Kang
• Abstract要約: システムログ異常検出の目的は、人間の介入を最小限に抑えながら、即座に異常を識別することである。 従来の研究では、様々なログデータを標準化されたテンプレートに変換した後、アルゴリズムによる異常検出が行われた。 本研究では,BERTモデルを用いた自由システムログ異常検出手法であるLAnoBERTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9766522384767227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The system log generated in a computer system refers to large-scale data that are collected simultaneously and used as the basic data for determining simple errors and detecting external adversarial intrusion or the abnormal behaviors of insiders. The aim of system log anomaly detection is to promptly identify anomalies while minimizing human intervention, which is a critical problem in the industry. Previous studies performed anomaly detection through algorithms after converting various forms of log data into a standardized template using a parser. These methods involved generating a template for refining the log key. Particularly, a template corresponding to a specific event should be defined in advance for all the log data using which the information within the log key may get lost.In this study, we propose LAnoBERT, a parser free system log anomaly detection method that uses the BERT model, exhibiting excellent natural language processing performance. The proposed method, LAnoBERT, learns the model through masked language modeling, which is a BERT-based pre-training method, and proceeds with unsupervised learning-based anomaly detection using the masked language modeling loss function per log key word during the inference process. LAnoBERT achieved better performance compared to previous methodology in an experiment conducted using benchmark log datasets, HDFS, and BGL, and also compared to certain supervised learning-based models.
• Abstract（参考訳）: コンピュータシステムで生成されたシステムログは、同時に収集され、単純なエラーを判定し、外部の逆侵入やインサイダーの異常行動を検出するための基本データとして使用される大規模データを指す。 システムログ異常検出の目的は、人間の介入を最小限に抑えながら異常を迅速に特定することである。 従来の研究では,様々なログデータを解析器を用いて標準化テンプレートに変換し,アルゴリズムによる異常検出を行った。 これらのメソッドは、ログキーを書き換えるためのテンプレートを生成する。 特に,ログキー内の情報が失われる可能性のあるすべてのログデータに対して,特定のイベントに対応するテンプレートを事前に定義する必要がある。本研究では,BERTモデルを用いたパーサフリーシステムログ異常検出手法であるLAnoBERTを提案する。 提案手法であるLAnoBERTは,BERTに基づく事前学習手法であるマスク付き言語モデリングを用いてモデルを学習し,推論処理中にログキーワードあたりのマスク付き言語モデリング損失関数を用いて教師なし学習に基づく異常検出を行う。 LAnoBERTは、ベンチマークログデータセット、HDFS、BGLを使用して実施された実験において、従来の方法論よりも優れたパフォーマンスを実現し、また、教師付き学習ベースモデルと比較した。

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