論文の概要: On the Effectiveness of Log Representation for Log-based Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08736v3
• Date: Mon, 8 Apr 2024 09:06:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 04:57:43.083699
• Title: On the Effectiveness of Log Representation for Log-based Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ログベース異常検出におけるログ表現の有効性について
• Authors: Xingfang Wu, Heng Li, Foutse Khomh,
• Abstract要約: 本研究は,従来のログ解析研究から広く採用されているログ表現技術について検討し,比較する。 6つのログ表現手法を選択し、7つのMLモデルと4つの公開ログデータセットで評価する。 また、ログ表現技術を採用する際に、ログ解析プロセスと異なる特徴集約アプローチの影響についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.980238412281471
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Logs are an essential source of information for people to understand the running status of a software system. Due to the evolving modern software architecture and maintenance methods, more research efforts have been devoted to automated log analysis. In particular, machine learning (ML) has been widely used in log analysis tasks. In ML-based log analysis tasks, converting textual log data into numerical feature vectors is a critical and indispensable step. However, the impact of using different log representation techniques on the performance of the downstream models is not clear, which limits researchers and practitioners' opportunities of choosing the optimal log representation techniques in their automated log analysis workflows. Therefore, this work investigates and compares the commonly adopted log representation techniques from previous log analysis research. Particularly, we select six log representation techniques and evaluate them with seven ML models and four public log datasets (i.e., HDFS, BGL, Spirit and Thunderbird) in the context of log-based anomaly detection. We also examine the impacts of the log parsing process and the different feature aggregation approaches when they are employed with log representation techniques. From the experiments, we provide some heuristic guidelines for future researchers and developers to follow when designing an automated log analysis workflow. We believe our comprehensive comparison of log representation techniques can help researchers and practitioners better understand the characteristics of different log representation techniques and provide them with guidance for selecting the most suitable ones for their ML-based log analysis workflow.
• Abstract（参考訳）: ログは、人々がソフトウェアシステムの動作状態を理解するために不可欠な情報源である。 最新のソフトウェアアーキテクチャとメンテナンス手法の進化により、自動ログ分析により多くの研究努力が注がれている。 特に、機械学習(ML)はログ分析タスクで広く使われている。 MLベースのログ解析タスクでは、テキストログデータを数値的な特徴ベクトルに変換することが重要かつ必須のステップである。 しかし、異なるログ表現技術がダウンストリームモデルの性能に与える影響は明らかではなく、研究者や実践者がログ解析の自動化ワークフローで最適なログ表現テクニックを選択する機会を制限している。 そこで本研究では,従来のログ解析研究から広く採用されているログ表現技術について検討し,比較する。 特に6つのログ表現手法を選択し、7つのMLモデルと4つの公開ログデータセット(HDFS、BGL、スピリット、サンダーバード)をログベースの異常検出のコンテキストで評価する。 また、ログ表現技術を採用する際に、ログ解析プロセスと異なる特徴集約アプローチの影響についても検討する。 実験から、自動ログ分析ワークフローの設計において、将来の研究者や開発者が従うためのヒューリスティックなガイドラインを提示する。 我々は、ログ表現テクニックの包括的な比較によって、研究者や実践者が異なるログ表現テクニックの特徴をよりよく理解し、MLベースのログ分析ワークフローに最も適したものを選択するためのガイダンスを提供することができると考えている。

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