Fugu-MT 論文翻訳(概要): LAnoBERT: System Log Anomaly Detection based on BERT Masked Language Model

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09564v3
Date: Sun, 23 Jul 2023 16:02:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-26 01:31:10.799086
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つつ、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,自然言語処理性能に優れたLAnoBERTを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.00171674362062
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 errors, intrusion and abnormal behaviors. 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. 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 during the test process. In addition, we also propose an efficient inference process to establish a practically applicable pipeline to the actual system. Experiments on three well-known log datasets, i.e., HDFS, BGL, and Thunderbird, show that not only did LAnoBERT yield a higher anomaly detection performance compared to unsupervised learning-based benchmark models, but also it resulted in a comparable performance with supervised learning-based benchmark 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、エラー、侵入、異常行動を決定する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。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,自然言語処理性能に優れたbertモデルを用いたパーザ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言語モデリングを用いてモデルを学習し,テスト中にログキー毎のマスク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。さらに,実際のシステムに適用可能なパイプラインを構築するための効率的な推論手法を提案する。 HDFS、BGL、Thunderbirdの3つの有名なログデータセットの実験では、LAnoBERTは教師なし学習ベースのベンチマークモデルよりも高い異常検出性能を示しただけでなく、教師なし学習ベースのベンチマークモデルと同等のパフォーマンスを得た。

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