Fugu-MT 論文翻訳(概要): LogELECTRA: Self-supervised Anomaly Detection for Unstructured Logs

論文の概要: LogELECTRA: Self-supervised Anomaly Detection for Unstructured Logs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10397v1
Date: Fri, 16 Feb 2024 01:47:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-19 18:09:19.688800
Title: LogELECTRA: Self-supervised Anomaly Detection for Unstructured Logs
Title（参考訳）: LogELECTRA:非構造化ログの自己教師付き異常検出
Authors: Yuuki Yamanaka, Tomokatsu Takahashi, Takuya Minami, Yoshiaki Nakajima
Abstract要約: ログベースの異常検出の目標は、短時間で生成された大量のログを分析して、システム異常を自動的に検出することである。従来の研究では、非構造化ログデータからテンプレートを抽出し、テンプレート発生パターンに基づいて異常を検出するためにログを使用していた。自己教師付き異常検出に基づいて1行のログメッセージをより深く分析する新しいログ異常検出モデルであるLogELECTRAを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: System logs are some of the most important information for the maintenance of software systems, which have become larger and more complex in recent years. The goal of log-based anomaly detection is to automatically detect system anomalies by analyzing the large number of logs generated in a short period of time, which is a critical challenge in the real world. Previous studies have used a log parser to extract templates from unstructured log data and detect anomalies on the basis of patterns of the template occurrences. These methods have limitations for logs with unknown templates. Furthermore, since most log anomalies are known to be point anomalies rather than contextual anomalies, detection methods based on occurrence patterns can cause unnecessary delays in detection. In this paper, we propose LogELECTRA, a new log anomaly detection model that analyzes a single line of log messages more deeply on the basis of self-supervised anomaly detection. LogELECTRA specializes in detecting log anomalies as point anomalies by applying ELECTRA, a natural language processing model, to analyze the semantics of a single line of log messages. LogELECTRA outperformed existing state-of-the-art methods in experiments on the public benchmark log datasets BGL, Sprit, and Thunderbird.
Abstract（参考訳）: システムログはソフトウェアシステムのメンテナンスにおいて最も重要な情報であり、近年はより大きく、より複雑になっている。ログベースの異常検出の目標は,短時間で発生する大量のログを解析することにより,システム異常を自動的に検出することである。これまでの研究では、非構造化ログデータからテンプレートを抽出するためにログパーサを使用しており、テンプレート発生のパターンに基づいて異常を検出する。これらのメソッドは、未知のテンプレートを持つログに制限がある。さらに、ほとんどのログ異常は文脈異常よりも点異常であることが知られているため、発生パターンに基づく検出方法は検出に不要な遅延を引き起こす可能性がある。本稿では,自己教師付き異常検出に基づいて,単一行のログメッセージをより深く分析する新しいログ異常検出モデルであるLogELECTRAを提案する。 LogELECTRAは、自然言語処理モデルであるELECTRAを適用して、単一行のログメッセージの意味を分析することで、ポイント異常としてログ異常を検出する。 LogELECTRAは、公開ベンチマークログデータセットであるBGL、Sprit、Thunderbirdの実験において、既存の最先端メソッドよりも優れていた。

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