論文の概要: ClusterLog: Clustering Logs for Effective Log-based Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07846v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 01:54:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 15:53:54.496619
• Title: ClusterLog: Clustering Logs for Effective Log-based Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ClusterLog: ログベースの効果的な異常検出のためのクラスタリングログ
• Authors: Chris Egersdoerfer, Dong Dai, Di Zhang
• Abstract要約: 本研究では,ログキーの時間列を意味的類似性に基づいてクラスタリングするログ前処理手法であるClusterLogを提案する。 セマンティックおよび感傷的に類似したログをグループ化することにより、ダウンストリームシーケンスベースのモデルでログパターンを効果的に学習する能力を改善することを目的として、単一のログキーでログシーケンスを表現することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3196401064045014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the increasing prevalence of scalable file systems in the context of High Performance Computing (HPC), the importance of accurate anomaly detection on runtime logs is increasing. But as it currently stands, many state-of-the-art methods for log-based anomaly detection, such as DeepLog, have encountered numerous challenges when applied to logs from many parallel file systems (PFSes), often due to their irregularity and ambiguity in time-based log sequences. To circumvent these problems, this study proposes ClusterLog, a log pre-processing method that clusters the temporal sequence of log keys based on their semantic similarity. By grouping semantically and sentimentally similar logs, this approach aims to represent log sequences with the smallest amount of unique log keys, intending to improve the ability of a downstream sequence-based model to effectively learn the log patterns. The preliminary results of ClusterLog indicate not only its effectiveness in reducing the granularity of log sequences without the loss of important sequence information but also its generalizability to different file systems' logs.
• Abstract（参考訳）: ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)におけるスケーラブルなファイルシステムの普及に伴い、実行時ログにおける正確な異常検出の重要性が高まっている。 しかし現状では、DeepLogのような、ログベースの異常検出のための最先端の多くのメソッドは、多くの並列ファイルシステム(PFS)からのログに適用する場合、時間ベースのログシーケンスの不規則さと曖昧さのために、多くの問題に直面している。 そこで本研究では,ログキーの時間列を意味的類似性に基づいてクラスタリングするログ前処理手法であるClusterLogを提案する。 セマンティックおよび感傷的に類似したログをグループ化することにより、単一のログキーでログシーケンスを表現し、下流のシーケンスベースのモデルでログパターンを効果的に学習する能力を改善することを目的としている。 clusterlogの予備結果は、重要なシーケンス情報を失うことなくログシーケンスの粒度を減少させる効果だけでなく、異なるファイルシステムのログに対する一般化性も示している。

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