論文の概要: RAPID: Training-free Retrieval-based Log Anomaly Detection with PLM considering Token-level information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05160v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 06:11:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 16:08:27.093414
• Title: RAPID: Training-free Retrieval-based Log Anomaly Detection with PLM considering Token-level information
• Title（参考訳）: RAPID:トークンレベル情報を考慮したPLMによる学習不要検索に基づくログ異常検出
• Authors: Gunho No, Yukyung Lee, Hyeongwon Kang, Pilsung Kang
• Abstract要約: 特に現実世界のアプリケーションでは、ログ異常検出の必要性が高まっている。 従来のディープラーニングベースの異常検出モデルでは、データセット固有のトレーニングが必要で、それに対応する遅延が発生する。 本稿では,ログデータ固有の特徴を活かして,トレーニング遅延を伴わずに異常検出を可能にするモデルRAPIDを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.861095039299132
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the IT industry advances, system log data becomes increasingly crucial. Many computer systems rely on log texts for management due to restricted access to source code. The need for log anomaly detection is growing, especially in real-world applications, but identifying anomalies in rapidly accumulating logs remains a challenging task. Traditional deep learning-based anomaly detection models require dataset-specific training, leading to corresponding delays. Notably, most methods only focus on sequence-level log information, which makes the detection of subtle anomalies harder, and often involve inference processes that are difficult to utilize in real-time. We introduce RAPID, a model that capitalizes on the inherent features of log data to enable anomaly detection without training delays, ensuring real-time capability. RAPID treats logs as natural language, extracting representations using pre-trained language models. Given that logs can be categorized based on system context, we implement a retrieval-based technique to contrast test logs with the most similar normal logs. This strategy not only obviates the need for log-specific training but also adeptly incorporates token-level information, ensuring refined and robust detection, particularly for unseen logs. We also propose the core set technique, which can reduce the computational cost needed for comparison. Experimental results show that even without training on log data, RAPID demonstrates competitive performance compared to prior models and achieves the best performance on certain datasets. Through various research questions, we verified its capability for real-time detection without delay.
• Abstract（参考訳）: IT業界が進むにつれ、システムログデータはますます重要になっています。 多くのコンピュータシステムは、ソースコードへのアクセスが制限されているため、管理のためにログテキストに依存している。 ログの異常検出の必要性は、特に現実世界のアプリケーションでは増加しているが、ログの迅速蓄積における異常の特定は、依然として難しい課題である。 従来のディープラーニングベースの異常検出モデルでは、データセット固有のトレーニングが必要となり、対応する遅延が発生する。 特に、ほとんどのメソッドはシーケンスレベルのログ情報のみに焦点を当てており、微妙な異常の検出が難しくなり、しばしばリアルタイムに利用が難しい推論プロセスが伴う。 ログデータの特徴を生かして,遅延をトレーニングすることなく異常検出を可能にし,リアルタイム機能を保証するモデルであるrapidを導入する。 RAPIDはログを自然言語として扱い、事前訓練された言語モデルを用いて表現を抽出する。 システムコンテキストに基づいてログを分類できるため,テストログと最も類似した通常のログを対比する検索ベースの手法を実装した。 この戦略はログ固有のトレーニングの必要性を損なうだけでなく、トークンレベルの情報を適切に取り入れることによって、特に目に見えないログに対して、洗練され堅牢な検出を実現する。 また,比較に必要な計算コストを削減できるコアセット手法を提案する。 実験結果から、ログデータをトレーニングしなくても、RAPIDは以前のモデルと比較して競合性能を示し、特定のデータセット上で最高のパフォーマンスを達成することが示された。 様々な研究課題を通じて,遅延なくリアルタイム検出が可能であることを検証した。

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