論文の概要: RAGLog: Log Anomaly Detection using Retrieval Augmented Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05261v1
- Date: Thu, 9 Nov 2023 10:40:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 13:26:22.790167
- Title: RAGLog: Log Anomaly Detection using Retrieval Augmented Generation
- Title(参考訳): RAGLog:Retrieval Augmented Generationを用いたログ異常検出
- Authors: Jonathan Pan, Swee Liang Wong, Yidi Yuan,
- Abstract要約: 本稿では,ベクトルデータベースを利用してログから異常を検出する検索拡張大言語モデルについて検討する。
我々の知る限り、RAGLogと呼ばれる我々の実験は、新しいもので、実験結果は、非常に有望であることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The ability to detect log anomalies from system logs is a vital activity needed to ensure cyber resiliency of systems. It is applied for fault identification or facilitate cyber investigation and digital forensics. However, as logs belonging to different systems and components differ significantly, the challenge to perform such analysis is humanly challenging from the volume, variety and velocity of logs. This is further complicated by the lack or unavailability of anomalous log entries to develop trained machine learning or artificial intelligence models for such purposes. In this research work, we explore the use of a Retrieval Augmented Large Language Model that leverages a vector database to detect anomalies from logs. We used a Question and Answer configuration pipeline. To the best of our knowledge, our experiment which we called RAGLog is a novel one and the experimental results show much promise.
- Abstract(参考訳): システムログからログ異常を検出する能力は、システムのサイバーレジリエンスを確保するために必要な重要な活動である。
欠陥の特定や、サイバー調査やデジタル法医学の促進に応用される。
しかし、異なるシステムやコンポーネントに属するログは著しく異なるため、このような分析を行う上での課題は、ログのボリューム、多様性、速度から人為的に困難である。
このような目的のために、トレーニングされた機械学習や人工知能モデルを開発するために、異常なログエントリが不足したり、利用できないことがさらに複雑になる。
本研究では,ベクトルデータベースを利用してログから異常を検出するRetrieval Augmented Large Language Modelについて検討する。
Question and Answer設定パイプラインを使用しました。
我々の知る限り、RAGLogと呼ばれる我々の実験は、新しいもので、実験結果は、非常に有望であることを示している。
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