論文の概要: Cleaning Logs for Downstream Tasks (Registered Report)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.27000v1
• Date: Thu, 25 Jun 2026 13:17:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.290917
• Title: Cleaning Logs for Downstream Tasks (Registered Report)
• Title（参考訳）: 下流タスクのクリーニングログ(登録報告)
• Abstract要約: LogPurifierは、ログメッセージテンプレート間の依存関係関係に基づいた、タスクに依存しないログクリーニングアプローチである。 本稿では,LogPurifierが2つの下流タスクの有効性と効率に与える影響を評価するために,制御された実験設計を用いた経験的評価計画を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.907632645136217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Software systems generate logs during execution to record critical events and runtime information for troubleshooting and monitoring. However, in practice, logs often contain significant amounts of redundant and irrelevant information, which can negatively impact the performance of downstream analysis tasks, such as model inference and anomaly detection. Objective: The objective of this study is to clean log data by identifying and removing free-standing messages -- messages that are not relevant to the execution behaviors of interest and are interleaved with messages capturing the system's functional behavior. Method: To address this objective, we propose LogPurifier, a task-agnostic log-cleaning approach based on dependency relationships between log message templates. The paper presents a plan for an empirical evaluation using a controlled experimental design to assess the impact of LogPurifier on the effectiveness and efficiency of two downstream tasks: model inference and anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: 背景: ソフトウェアシステムは実行中にログを生成して、トラブルシューティングと監視のための重要なイベントと実行時の情報を記録する。 しかし、実際には、ログには大量の冗長かつ無関係な情報が含まれており、モデル推論や異常検出などの下流分析タスクのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性がある。 目的: 本研究の目的は,関心の実施行動とは無関係で,システムの機能的振る舞いを捉えたメッセージとインターリーブされた,自由なメッセージの識別と削除によるログデータのクリーン化である。 方法: この目的に対処するため,ログメッセージテンプレート間の依存性関係に基づいたタスクに依存しないログクリーニング手法であるLogPurifierを提案する。 本稿では,モデル推論と異常検出という2つの下流タスクの有効性と効率に及ぼすLogPurifierの影響を評価するために,制御された実験設計を用いた経験的評価計画を提案する。

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