論文の概要: LogLLM: Log-based Anomaly Detection Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08561v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 12:18:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:59.468996
• Title: LogLLM: Log-based Anomaly Detection Using Large Language Models
• Title（参考訳）: LogLLM:大規模言語モデルを用いたログベース異常検出
• Authors: Wei Guan, Jian Cao, Shiyou Qian, Jianqi Gao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を活用するログベースの異常検出フレームワークであるLogLLMを提案する。 LogLLMはBERTを使用してログメッセージからセマンティックベクターを抽出し、変換器デコーダベースのモデルであるLlamaを使ってログシーケンスを分類する。 我々のフレームワークは、性能と適応性を高めるために設計された新しい3段階の手順によって訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.03646578793411
• License:
• Abstract: Software systems often record important runtime information in logs to help with troubleshooting. Log-based anomaly detection has become a key research area that aims to identify system issues through log data, ultimately enhancing the reliability of software systems. Traditional deep learning methods often struggle to capture the semantic information embedded in log data, which is typically organized in natural language. In this paper, we propose LogLLM, a log-based anomaly detection framework that leverages large language models (LLMs). LogLLM employs BERT for extracting semantic vectors from log messages, while utilizing Llama, a transformer decoder-based model, for classifying log sequences. Additionally, we introduce a projector to align the vector representation spaces of BERT and Llama, ensuring a cohesive understanding of log semantics. Unlike conventional methods that require log parsers to extract templates, LogLLM preprocesses log messages with regular expressions, streamlining the entire process. Our framework is trained through a novel three-stage procedure designed to enhance performance and adaptability. Experimental results across four public datasets demonstrate that LogLLM outperforms state-of-the-art methods. Even when handling unstable logs, it effectively captures the semantic meaning of log messages and detects anomalies accurately.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアシステムは、トラブルシューティングに役立つ重要なランタイム情報をログに記録することが多い。 ログベースの異常検出は、ログデータを通じてシステム問題を特定し、最終的にソフトウェアシステムの信頼性を高めることを目的とした重要な研究領域となっている。 従来のディープラーニング手法は、一般的に自然言語で編成されるログデータに埋め込まれたセマンティックな情報を捉えるのに苦労することが多い。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用したログベースの異常検出フレームワークであるLogLLMを提案する。 LogLLMはBERTを使用してログメッセージからセマンティックベクターを抽出し、変換器デコーダベースのモデルであるLlamaを使ってログシーケンスを分類する。 さらに、BERT と Llama のベクトル表現空間を整列させるプロジェクタを導入し、ログセマンティクスの密接な理解を確保する。 テンプレートを抽出するためにログパーサを必要とする従来の方法とは異なり、LogLLMは正規表現でログメッセージを前処理し、プロセス全体を合理化している。 我々のフレームワークは、性能と適応性を高めるために設計された新しい3段階の手順によって訓練されている。 4つの公開データセットでの実験結果から、LogLLMは最先端のメソッドよりも優れています。 不安定なログを扱う場合でも、ログメッセージの意味を効果的にキャプチャし、異常を正確に検出する。

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