論文の概要: LLMLogAnalyzer: A Clustering-Based Log Analysis Chatbot using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24031v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 03:29:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.738355
• Title: LLMLogAnalyzer: A Clustering-Based Log Analysis Chatbot using Large Language Models
• Title（参考訳）: LLMLogAnalyzer:大規模言語モデルを用いたクラスタリングに基づくログ分析チャットボット
• Authors: Peng Cai, Reza Ryan, Nickson M. Karie,
• Abstract要約: システムログはサイバーセキュリティの基盤であり、積極的な侵害防止と事故後の調査をサポートする。 大量のログデータを解析することは、高いコスト、社内の専門知識の欠如、時間制約など、多くの組織にとって基本的な分析が難しいため、依然として非常に難しい。 本研究では、機械学習ベースのログ分析フレームワークであるLLMLogAnalyzerを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9679162824731686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: System logs are a cornerstone of cybersecurity, supporting proactive breach prevention and post-incident investigations. However, analyzing vast amounts of diverse log data remains significantly challenging, as high costs, lack of in-house expertise, and time constraints make even basic analysis difficult for many organizations. This study introduces LLMLogAnalyzer, a clustering-based log analysis chatbot that leverages Large Language Models (LLMs) and Machine Learning (ML) algorithms to simplify and streamline log analysis processes. This innovative approach addresses key LLM limitations, including context window constraints and poor structured text handling capabilities, enabling more effective summarization, pattern extraction, and anomaly detection tasks. LLMLogAnalyzer is evaluated across four distinct domain logs and various tasks. Results demonstrate significant performance improvements over state-of-the-art LLM-based chatbots, including ChatGPT, ChatPDF, and NotebookLM, with consistent gains ranging from 39% to 68% across different tasks. The system also exhibits strong robustness, achieving a 93% reduction in interquartile range (IQR) when using ROUGE-1 scores, indicating significantly lower result variability. The framework's effectiveness stems from its modular architecture comprising a router, log recognizer, log parser, and search tools. This design enhances LLM capabilities for structured text analysis while improving accuracy and robustness, making it a valuable resource for both cybersecurity experts and non-technical users.
• Abstract（参考訳）: システムログはサイバーセキュリティの基盤であり、積極的な侵害防止と事故後の調査をサポートする。 しかし、高いコスト、社内の専門知識の欠如、時間制約が多くの組織にとって基本的な分析を困難にしているため、膨大な量のログデータを解析することは依然として極めて困難である。 LLMLogAnalyzerは,大規模言語モデル(LLM)と機械学習(ML)アルゴリズムを利用して,ログ解析プロセスの簡素化と合理化を行うクラスタリングベースのログ解析チャットボットである。 この革新的なアプローチは、コンテキストウィンドウの制約や、より効果的な要約、パターン抽出、異常検出タスクを可能にする構造的テキストハンドリング機能など、LLMの重要な制限に対処する。 LLMLogAnalyzerは4つの異なるドメインログとさまざまなタスクで評価される。 結果は、ChatGPT、ChatPDF、NotebookLMなど、最先端のLLMベースのチャットボットよりも大幅にパフォーマンスが向上し、さまざまなタスクで39%から68%に向上したことを示している。 このシステムは強い堅牢性を示し、ROUGE-1スコアを使用すると、IQR(quartile range)の93%の減少を達成し、結果の変動が著しく低いことを示す。 このフレームワークの有効性は、ルータ、ログ認識器、ログパーサ、検索ツールからなるモジュラーアーキテクチャに由来する。 この設計は、構造化されたテキスト分析のためのLLM機能を強化し、精度と堅牢性を改善し、サイバーセキュリティの専門家と非技術ユーザの両方にとって貴重なリソースとなる。

関連論文リスト

• LogReasoner: Empowering LLMs with Expert-like Coarse-to-Fine Reasoning for Automated Log Analysis [66.79746720402811]
  汎用大規模言語モデル(LLM)は、専門家の認識と整合した構造化推論を定式化し、推論ステップの正確な詳細を提供するのに苦労する。 我々は,LLMが専門家のようなログ解析タスクを推論できるように設計された粗粒度拡張フレームワークであるLogReasonerを提案する。 我々は,Qwen-2.5 や Llama-3 といったオープンソースの LLM を用いて,ログ解析の4つのタスクについてLogReasoner の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-25T06:26:49Z)
• IDA-Bench: Evaluating LLMs on Interactive Guided Data Analysis [60.32962597618861]
  IDA-Benchは、多ラウンドの対話シナリオで大規模言語モデルを評価する新しいベンチマークである。 エージェント性能は、最終的な数値出力と人間由来のベースラインを比較して判断する。 最先端のコーディングエージェント(Claude-3.7-thinkingなど)でさえ50%のタスクを成功させ、シングルターンテストでは明らかでない制限を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T09:37:52Z)
• System Log Parsing with Large Language Models: A Review [2.2779174914142346]
  大規模言語モデル (LLM) はLLMに基づくログ解析の新しい研究分野を導入した。 有望な結果にもかかわらず、この比較的新しい研究分野におけるアプローチの構造化された概要は存在しない。 この研究は29 LLMベースのログ解析手法を体系的にレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T09:41:04Z)
• AdaptiveLog: An Adaptive Log Analysis Framework with the Collaboration of Large and Small Language Model [42.72663245137984]
  本稿では、AdaptiveLogとして知られる適応ログ分析フレームワークを紹介する。 優れた結果を確保しつつ、LLMに関連するコストを効果的に削減する。 実験では、AdaptiveLogがさまざまなタスクにまたがって最先端の結果を達成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-19T12:46:01Z)
• Studying and Benchmarking Large Language Models For Log Level Suggestion [49.176736212364496]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で研究の焦点となっている。 本稿では,12個のオープンソースLCMのログレベル提案における性能に及ぼす特性と学習パラダイムの影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T03:52:17Z)
• LogParser-LLM: Advancing Efficient Log Parsing with Large Language Models [19.657278472819588]
  LLM機能と統合された新しいログであるLog-LLMを紹介する。 粒度を解析する複雑な課題に対処し、ユーザが特定のニーズに合わせて粒度を調整できるようにするための新しい指標を提案する。 提案手法の有効性は,Loghub-2kと大規模LogPubベンチマークを用いて実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-25T05:34:24Z)
• Designing Algorithms Empowered by Language Models: An Analytical Framework, Case Studies, and Insights [86.06371692309972]
  本研究では,大規模言語モデル(LLM)に基づくアルゴリズムの設計と解析のための分析フレームワークを提案する。 提案する枠組みは頭痛を緩和する試みとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-20T07:39:07Z)
• LogEval: A Comprehensive Benchmark Suite for Large Language Models In Log Analysis [32.46940506638522]
  ログ解析タスクにおける大規模言語モデルの性能を評価するために設計されたベンチマークスイートであるLogEvalを紹介する。 このベンチマークでは、ログ解析、ログ異常検出、ログ障害診断、ログ要約などのタスクをカバーしている。 LogEvalは4000の公開ログデータエントリを使用して各タスクを評価し、各タスクに対して15の異なるプロンプトを使用して、徹底的で公正な評価を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T02:39:33Z)
• Self-Supervised Log Parsing [59.04636530383049]
  大規模ソフトウェアシステムは、大量の半構造化ログレコードを生成する。 既存のアプローチは、ログ特化や手動ルール抽出に依存している。 本稿では,自己教師付き学習モデルを用いて解析タスクをマスク言語モデリングとして定式化するNuLogを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-17T19:25:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。