論文の概要: Walk the Talk: Is Your Log-based Software Reliability Maintenance System Really Reliable?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24352v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 06:52:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.797773
• Title: Walk the Talk: Is Your Log-based Software Reliability Maintenance System Really Reliable?
• Title（参考訳）: Walk the Talk:あなたのログベースのソフトウェア信頼性メンテナンスシステムは本当に信頼性があるか?
• Authors: Minghua He, Tong Jia, Chiming Duan, Pei Xiao, Lingzhe Zhang, Kangjin Wang, Yifan Wu, Ying Li, Gang Huang,
• Abstract要約: 本稿では、サービス提供者の信頼を得るためのモデルに対する信頼性基準、診断忠実度を定義する。 本稿では,忠実なログに基づく異常検出システムであるFaithLogを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.587739647424716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Log-based software reliability maintenance systems are crucial for sustaining stable customer experience. However, existing deep learning-based methods represent a black box for service providers, making it impossible for providers to understand how these methods detect anomalies, thereby hindering trust and deployment in real production environments. To address this issue, this paper defines a trustworthiness metric, diagnostic faithfulness, for models to gain service providers' trust, based on surveys of SREs at a major cloud provider. We design two evaluation tasks: attention-based root cause localization and event perturbation. Empirical studies demonstrate that existing methods perform poorly in diagnostic faithfulness. Consequently, we propose FaithLog, a faithful log-based anomaly detection system, which achieves faithfulness through a carefully designed causality-guided attention mechanism and adversarial consistency learning. Evaluation results on two public datasets and one industrial dataset demonstrate that the proposed method achieves state-of-the-art performance in diagnostic faithfulness.
• Abstract（参考訳）: ログベースのソフトウェア信頼性維持システムは、安定した顧客エクスペリエンスを維持するために不可欠である。 しかし、既存のディープラーニングベースのメソッドはサービスプロバイダにとってブラックボックスであり、これらのメソッドが異常を検出する方法を理解することは不可能であり、実際の運用環境での信頼性とデプロイメントを妨げる。 本稿では,大手クラウドプロバイダにおけるSREの調査に基づいて,サービス提供者の信頼を得るためのモデルの信頼性基準,診断忠実度を定義する。 我々は注意に基づく根本原因の局所化とイベント摂動の2つの評価タスクを設計する。 実証的研究は、既存の方法が診断の忠実性において不十分であることを示した。 その結果,忠実なログに基づく異常検出システムであるFaithLogを提案する。 2つの公開データセットと1つの産業データセットによる評価結果から,本手法が診断忠実度において最先端の性能を達成することを示す。

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