論文の概要: Enhancing Web Service Anomaly Detection via Fine-grained Multi-modal Association and Frequency Domain Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16875v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 12:00:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:43:03.022659
• Title: Enhancing Web Service Anomaly Detection via Fine-grained Multi-modal Association and Frequency Domain Analysis
• Title（参考訳）: 細粒度マルチモーダルアソシエーションと周波数領域解析によるWebサービス異常検出の強化
• Authors: Xixuan Yang, Xin Huang, Chiming Duan, Tong Jia, Shandong Dong, Ying Li, Gang Huang,
• Abstract要約: 異常検出は、Webサービスシステムの安定性と信頼性を保証するために不可欠である。 既存の異常検出方法は、ログとメトリクスを使用して異常を検出する。 本稿では,これらの2つの問題に対処するため,FFADという新しい異常検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.860339665670255
• License:
• Abstract: Anomaly detection is crucial for ensuring the stability and reliability of web service systems. Logs and metrics contain multiple information that can reflect the system's operational state and potential anomalies. Thus, existing anomaly detection methods use logs and metrics to detect web service systems' anomalies through data fusion approaches. They associate logs and metrics using coarse-grained time window alignment and capture the normal patterns of system operation through reconstruction. However, these methods have two issues that limit their performance in anomaly detection. First, due to asynchrony between logs and metrics, coarse-grained time window alignment cannot achieve a precise association between the two modalities. Second, reconstruction-based methods suffer from severe overgeneralization problems, resulting in anomalies being accurately reconstructed. In this paper, we propose a novel anomaly detection method named FFAD to address these two issues. On the one hand, FFAD employs graph-based alignment to mine and extract associations between the modalities from the constructed log-metric relation graph, achieving precise associations between logs and metrics. On the other hand, we improve the model's fit to normal data distributions through Fourier Frequency Focus, thereby enhancing the effectiveness of anomaly detection. We validated the effectiveness of our model on two real-world industrial datasets and one open-source dataset. The results show that our method achieves an average anomaly detection F1-score of 93.6%, representing an 8.8% improvement over previous state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、Webサービスシステムの安定性と信頼性を保証するために不可欠である。 ログとメトリクスには、システムの運用状態と潜在的な異常を反映できる複数の情報が含まれている。 このように、既存の異常検出手法では、ログとメトリクスを使用して、データ融合アプローチを通じてWebサービスシステムの異常を検出する。 彼らは粗い時間ウィンドウアライメントを使用してログとメトリクスを関連付け、再構築を通じてシステム操作の通常のパターンをキャプチャする。 しかし,これらの手法には異常検出における性能を制限する2つの問題がある。 第一に、ログとメトリクスの同期のため、粗い粒度の時間ウィンドウアライメントは2つのモードの正確な関連を達成できない。 第二に、再構成に基づく手法は深刻なオーバージェネレーションの問題に悩まされ、異常を正確に再構築する。 本稿では,これらの2つの問題に対処するため,FFADという新しい異常検出手法を提案する。 一方、FFADはグラフベースのアライメントを用いて、構築された対数関係グラフからモダリティ間の関連を抽出し、ログとメトリクスの正確な関連性を達成する。 一方、フーリエ周波数焦点による正規データ分布に適合するモデルの改善により、異常検出の有効性が向上する。 実世界の2つの産業データセットと1つのオープンソースデータセットに対するモデルの有効性を検証した。 その結果,従来の最先端手法よりも8.8%向上したF1スコアの平均93.6%が得られた。

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