論文の概要: syslrn: Learning What to Monitor for Efficient Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15324v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 08:10:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 17:09:27.982624
• Title: syslrn: Learning What to Monitor for Efficient Anomaly Detection
• Title（参考訳）: syslrn: 効率的な異常検出のための監視方法を学ぶ
• Authors: Davide Sanvito, Giuseppe Siracusano, Sharan Santhanam, Roberto Gonzalez, Roberto Bifulco
• Abstract要約: syslrnは、まずターゲットシステムの理解をオフラインで構築し、学習した通常の振る舞いの識別子に基づいてオンライン監視機器を調整するシステムである。 本稿では,障害のモニタリングを行うケーススタディにおいて,オーバーヘッドが少なく,最先端のログ分析システムより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.071931695335886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While monitoring system behavior to detect anomalies and failures is important, existing methods based on log-analysis can only be as good as the information contained in the logs, and other approaches that look at the OS-level software state introduce high overheads. We tackle the problem with syslrn, a system that first builds an understanding of a target system offline, and then tailors the online monitoring instrumentation based on the learned identifiers of normal behavior. While our syslrn prototype is still preliminary and lacks many features, we show in a case study for the monitoring of OpenStack failures that it can outperform state-of-the-art log-analysis systems with little overhead.
• Abstract（参考訳）: 異常や障害を検出するためのシステム動作の監視は重要であるが、ログ分析に基づく既存の手法は、ログに含まれる情報に匹敵するだけでなく、OSレベルのソフトウェア状態に目を向ける他のアプローチにも高いオーバーヘッドが伴う。 我々は、まずターゲットシステムの理解をオフラインで構築するシステムであるsyslrnに対処し、学習した通常の振る舞いの識別子に基づいてオンライン監視機器を調整する。 私たちのsyslrnプロトタイプはまだ予備的な段階ですが、多くの機能が欠けていますが、OpenStackの障害監視のケーススタディでは、最先端のログ分析システムよりもオーバーヘッドがほとんどありません。

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