Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Machine Learning in Log-based Anomaly Detection: Challenges and Opportunities

論文の概要: Quantum Machine Learning in Log-based Anomaly Detection: Challenges and Opportunities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13529v1
Date: Wed, 18 Dec 2024 06:13:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-19 16:46:52.077714
Title: Quantum Machine Learning in Log-based Anomaly Detection: Challenges and Opportunities
Title（参考訳）: ログベース異常検出における量子機械学習の課題と可能性
Authors: Jiaxing Qi, Chang Zeng, Zhongzhi Luan, Shaohan Huang, Shu Yang, Yao Lu, Bin Han, Hailong Yang, Depei Qian,
Abstract要約: 我々は、LogADのコンテキストでQMLモデルを評価するための統合フレームワーク、我々のフレームワークを紹介します。 DeepLog、LogAnomaly、LogRobustといった最先端のメソッドが私たちのフレームワークに含まれている。評価はQMLの性能に重要な要素、例えば特異性、回路数、回路設計、量子状態符号化にまで及んでいる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 36.437593835024394
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Log-based anomaly detection (LogAD) is the main component of Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps), which can detect anomalous that occur during the system on-the-fly. Existing methods commonly extract log sequence features using classical machine learning techniques to identify whether a new sequence is an anomaly or not. However, these classical approaches often require trade-offs between efficiency and accuracy. The advent of quantum machine learning (QML) offers a promising alternative. By transforming parts of classical machine learning computations into parameterized quantum circuits (PQCs), QML can significantly reduce the number of trainable parameters while maintaining accuracy comparable to classical counterparts. In this work, we introduce a unified framework, \ourframework{}, for evaluating QML models in the context of LogAD. This framework incorporates diverse log data, integrated QML models, and comprehensive evaluation metrics. State-of-the-art methods such as DeepLog, LogAnomaly, and LogRobust, along with their quantum-transformed counterparts, are included in our framework.Beyond standard metrics like F1 score, precision, and recall, our evaluation extends to factors critical to QML performance, such as specificity, the number of circuits, circuit design, and quantum state encoding. Using \ourframework{}, we conduct extensive experiments to assess the performance of these models and their quantum counterparts, uncovering valuable insights and paving the way for future research in QML model selection and design for LogAD.
Abstract（参考訳）: ログベースの異常検出(LogAD)は、AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)の主要なコンポーネントであり、オンザフライでシステムに発生する異常を検出する。既存の手法では、従来の機械学習技術を用いてログシーケンスの特徴を抽出し、新しいシーケンスが異常かどうかを識別する。しかし、これらの古典的なアプローチは効率と精度のトレードオフを必要とすることが多い。量子機械学習(QML)の出現は、有望な代替手段を提供する。古典的な機械学習計算の一部をパラメータ化量子回路(PQC)に変換することで、QMLは古典的な量子回路に匹敵する精度を維持しながら、トレーニング可能なパラメータの数を著しく削減することができる。本稿では、LogADのコンテキストでQMLモデルを評価するための統合フレームワークである‘ourframework{}’を紹介する。このフレームワークには、多様なログデータ、統合されたQMLモデル、包括的な評価指標が含まれている。 DeepLog、LogAnomaly、LogRobustといった最先端の手法と量子変換された手法が我々のフレームワークに含まれる。F1スコア、精度、リコールなどの標準メトリクス以外にも、我々の評価は、特異性、回路数、回路設計、量子状態符号化など、QMLのパフォーマンスに不可欠な要因にまで拡張されている。ここでは,これらのモデルとその量子モデルの性能を評価するための広範囲な実験を行い,価値ある知見を明らかにし,QMLモデル選択とLogADの設計における今後の研究の道を開く。

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