論文の概要: A Hierarchical Approach to Conditional Random Fields for System Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15030v2
• Date: Fri, 28 Oct 2022 05:33:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 12:53:10.376689
• Title: A Hierarchical Approach to Conditional Random Fields for System Anomaly Detection
• Title（参考訳）: システム異常検出のための条件付きランダムフィールドの階層的アプローチ
• Authors: Srishti Mishra, Tvarita Jain, Dinkar Sitaram
• Abstract要約: 大規模システムにおける異常事象を認識する異常検出は多くの産業において重要である。 階層的なアプローチは、複雑なシステムと局所的な文脈における暗黙の関係を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8164433158925593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection to recognize unusual events in large scale systems in a time sensitive manner is critical in many industries, eg. bank fraud, enterprise systems, medical alerts, etc. Large-scale systems often grow in size and complexity over time, and anomaly detection algorithms need to adapt to changing structures. A hierarchical approach takes advantage of the implicit relationships in complex systems and localized context. The features in complex systems may vary drastically in data distribution, capturing different aspects from multiple data sources, and when put together provide a more complete view of the system. In this paper, two datasets are considered, the 1st comprising of system metrics from machines running on a cloud service, and the 2nd of application metrics from a large-scale distributed software system with inherent hierarchies and interconnections amongst its system nodes. Comparing algorithms, across the changepoint based PELT algorithm, cognitive learning-based Hierarchical Temporal Memory algorithms, Support Vector Machines and Conditional Random Fields provides a basis for proposing a Hierarchical Global-Local Conditional Random Field approach to accurately capture anomalies in complex systems across various features. Hierarchical algorithms can learn both the intricacies of specific features, and utilize these in a global abstracted representation to detect anomalous patterns robustly across multi-source feature data and distributed systems. A graphical network analysis on complex systems can further fine-tune datasets to mine relationships based on available features, which can benefit hierarchical models. Furthermore, hierarchical solutions can adapt well to changes at a localized level, learning on new data and changing environments when parts of a system are over-hauled, and translate these learnings to a global view of the system over time.
• Abstract（参考訳）: 大規模システムにおける異常事象を時間に敏感に認識する異常検出は,多くの産業において重要である。 銀行詐欺 企業システム 医療警報などです 大規模システムは時間とともにサイズや複雑さが増し、異常検出アルゴリズムは構造の変化に適応する必要がある。 階層的アプローチは、複雑なシステムと局所化されたコンテキストにおける暗黙的な関係を利用する。 複雑なシステムの特徴は、データ分散において大きく異なり、複数のデータソースから異なるアスペクトをキャプチャし、組み立てるとシステムのより完全なビューを提供する。 本稿では,クラウドサービス上で実行されるマシンからのシステムメトリクスと,そのシステムノード間の階層構造と相互接続性を備えた大規模分散ソフトウェアシステムからのアプリケーションメトリクスの2番目からなる2つのデータセットを考察する。 変更点に基づくPELTアルゴリズム、認知学習に基づく階層型時間記憶アルゴリズム、サポートベクトルマシン、条件付きランダムフィールドといったアルゴリズムを比較することで、階層型グローバルローカルな条件付きランダムフィールドアプローチを提案し、様々な特徴の複雑なシステムの異常を正確に捉えることができる。 階層的アルゴリズムは、特定の特徴の複雑さの両方を学習し、それらをグローバル抽象表現で活用し、マルチソース特徴データと分散システムにまたがる異常パターンを検出する。 複雑なシステム上でのグラフィカルなネットワーク分析は、利用可能な機能に基づいて関係をマイニングするために、さらにきめ細かいデータセットを作成できる。 さらに、階層的なソリューションは、局所的なレベルでの変化に順応し、新しいデータを学習し、システムの過負荷時に環境を変えることができ、これらの学習を時間の経過とともにシステムのグローバルなビューに変換することができます。

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