論文の概要: NLP-Based .NET CLR Event Logs Analyzer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04219v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 17:01:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:34:25.216267
• Title: NLP-Based .NET CLR Event Logs Analyzer
• Title（参考訳）: NLPベースの.NET CLRイベントログアナライザ
• Authors: Maxim Stavtsev, Sergey Shershakov,
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)アプローチにインスパイアされた新しい手法を用いて、.NET CLRイベントログを解析するツールを提案する。 イベントログ用にカスタマイズされたトークン化プロセスを拡張したBERTベースのアーキテクチャを利用する。 本実験は, イベントシーケンスの圧縮, 繰り返しパターンの検出, 異常の同定におけるアプローチの有効性を実証するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this paper, we present a tool for analyzing .NET CLR event logs based on a novel method inspired by Natural Language Processing (NLP) approach. Our research addresses the growing need for effective monitoring and optimization of software systems through detailed event log analysis. We utilize a BERT-based architecture with an enhanced tokenization process customized to event logs. The tool, developed using Python, its libraries, and an SQLite database, allows both conducting experiments for academic purposes and efficiently solving industry-emerging tasks. Our experiments demonstrate the efficacy of our approach in compressing event sequences, detecting recurring patterns, and identifying anomalies. The trained model shows promising results, with a high accuracy rate in anomaly detection, which demonstrates the potential of NLP methods to improve the reliability and stability of software systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,解析ツールについて述べる。 NET CLRイベントログは、自然言語処理(NLP)アプローチにインスパイアされた新しいメソッドに基づいている。 本研究は、詳細なイベントログ分析を通じて、ソフトウェアシステムの効率的な監視と最適化の必要性の高まりに対処する。 イベントログ用にカスタマイズされたトークン化プロセスを拡張したBERTベースのアーキテクチャを利用する。 このツールはPython、そのライブラリ、そしてSQLiteデータベースを使って開発され、学術的な目的のために実験を行い、業界が生み出すタスクを効率的に解決する。 本実験は, イベントシーケンスの圧縮, 繰り返しパターンの検出, 異常の同定におけるアプローチの有効性を実証するものである。 トレーニングされたモデルは、異常検出において高い精度で有望な結果を示し、ソフトウェアシステムの信頼性と安定性を向上させるためのNLP法の可能性を示す。

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