論文の概要: LogGPT: Exploring ChatGPT for Log-Based Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01189v1
• Date: Sun, 3 Sep 2023 14:22:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 20:52:37.433830
• Title: LogGPT: Exploring ChatGPT for Log-Based Anomaly Detection
• Title（参考訳）: LogGPT:ログベースの異常検出のためのチャットGPTの探索
• Authors: Jiaxing Qi, Shaohan Huang, Zhongzhi Luan, Carol Fung, Hailong Yang, Depei Qian
• Abstract要約: 本稿では,ChatGPTに基づくログベースの異常検出フレームワークであるLogGPTを提案する。 ChatGPTの言語解釈機能を活用することで、LogGPTは大規模コーパスからログベースの異常検出への知識の転送可能性を検討することを目的としている。 我々は,LogGPTの性能評価実験を行い,BGLとスピリットデータセットの深層学習に基づく3つの手法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.48151798946824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing volume of log data produced by software-intensive systems makes it impractical to analyze them manually. Many deep learning-based methods have been proposed for log-based anomaly detection. These methods face several challenges such as high-dimensional and noisy log data, class imbalance, generalization, and model interpretability. Recently, ChatGPT has shown promising results in various domains. However, there is still a lack of study on the application of ChatGPT for log-based anomaly detection. In this work, we proposed LogGPT, a log-based anomaly detection framework based on ChatGPT. By leveraging the ChatGPT's language interpretation capabilities, LogGPT aims to explore the transferability of knowledge from large-scale corpora to log-based anomaly detection. We conduct experiments to evaluate the performance of LogGPT and compare it with three deep learning-based methods on BGL and Spirit datasets. LogGPT shows promising results and has good interpretability. This study provides preliminary insights into prompt-based models, such as ChatGPT, for the log-based anomaly detection task.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア集約システムによって生成されるログデータの量の増加は、それらを手動で分析することが現実的ではない。 ログベースの異常検出には,多くの深層学習に基づく手法が提案されている。 これらの手法は,高次元およびノイズログデータ,クラス不均衡,一般化,モデル解釈可能性などの課題に直面している。 最近、ChatGPTは様々な領域で有望な結果を示している。 しかし,ログに基づく異常検出へのchatgptの適用については,まだ研究の欠如がある。 本稿では,ChatGPTに基づくログベースの異常検出フレームワークであるLogGPTを提案する。 ChatGPTの言語解釈機能を活用することで、LogGPTは大規模コーパスからログベースの異常検出への知識の転送可能性を検討することを目指している。 我々は,LogGPTの性能評価実験を行い,BGLとスピリットデータセットの深層学習に基づく3つの手法と比較した。 LogGPTは有望な結果を示し、解釈性が高い。 本研究は,ログに基づく異常検出タスクのための,chatgptなどのプロンプトベースのモデルに対する予備的洞察を提供する。

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