論文の概要: LogFormer: A Pre-train and Tuning Pipeline for Log Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04749v1
• Date: Tue, 9 Jan 2024 12:55:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 16:19:53.407401
• Title: LogFormer: A Pre-train and Tuning Pipeline for Log Anomaly Detection
• Title（参考訳）: LogFormer: ログ異常検出のための事前トレーニングとチューニングパイプライン
• Authors: Hongcheng Guo, Jian Yang, Jiaheng Liu, Jiaqi Bai, Boyang Wang, Zhoujun Li, Tieqiao Zheng, Bo Zhang, Junran peng, Qi Tian
• Abstract要約: 本稿では,ログ異常検出(LogFormer)のためのTransformerベースの統合フレームワークを提案する。 具体的には、ログデータの共有セマンティック知識を得るために、まず、ソースドメイン上で事前学習を行う。 そして、そのような知識を共有パラメータを介して対象領域に転送する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.69399219776315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Log anomaly detection is a key component in the field of artificial intelligence for IT operations (AIOps). Considering log data of variant domains, retraining the whole network for unknown domains is inefficient in real industrial scenarios. However, previous deep models merely focused on extracting the semantics of log sequences in the same domain, leading to poor generalization on multi-domain logs. To alleviate this issue, we propose a unified Transformer-based framework for Log anomaly detection (LogFormer) to improve the generalization ability across different domains, where we establish a two-stage process including the pre-training and adapter-based tuning stage. Specifically, our model is first pre-trained on the source domain to obtain shared semantic knowledge of log data. Then, we transfer such knowledge to the target domain via shared parameters. Besides, the Log-Attention module is proposed to supplement the information ignored by the log-paring. The proposed method is evaluated on three public and one real-world datasets. Experimental results on multiple benchmarks demonstrate the effectiveness of our LogFormer with fewer trainable parameters and lower training costs.
• Abstract（参考訳）: ログ異常検出は、IT運用のための人工知能(AIOps)分野における重要なコンポーネントである。 異種ドメインのログデータを考えると、未知のドメインに対するネットワーク全体の再トレーニングは、実際の産業シナリオでは非効率である。 しかし、従来のディープモデルは、単に同じドメイン内のログシーケンスのセマンティクスを抽出することにのみ焦点をあて、マルチドメインログの一般化が不十分になった。 この問題を軽減するために,ログ異常検出(LogFormer)を統一したTransformerベースのフレームワークを提案し,各ドメイン間の一般化能力を向上し,事前学習とアダプタベースのチューニング段階を含む2段階のプロセスを確立する。 具体的には、ログデータの共有セマンティック知識を得るために、まず、ソースドメイン上で事前学習を行う。 そして、その知識を共有パラメータを介してターゲットドメインに転送します。 さらに、ログパリングで無視される情報を補うためにLog-Attentionモジュールが提案されている。 提案手法は3つのパブリックデータセットと1つの実世界のデータセットで評価される。 複数のベンチマークの実験結果は、トレーニング可能なパラメータが少なく、トレーニングコストも低いLogFormerの有効性を示しています。

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