日志解析对基于深度学习的异常检测的影响
Zanis Ali Khan1, Donghwan Shin2, Domenico Bianculli1
1University of Luxembourg, Esch-sur-Alzette, Luxembourg.
Empirical software engineering
|August 20, 2024
概括
日志解析准确性与异常检测准确性没有很强的相关性. 在软件系统中有效检测异常的关键是日志解析的辨别性,而不是它的准确性.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 软件工程 软件工程 软件工程
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 软件系统生成大量日志,对于运行时信息和异常检测至关重要.
- 日志解析是基于深度学习的异常检测中的常见预处理步骤,但它对准确性的影响还未得到充分研究.
研究的目的:
- 实证地研究日志解析技术对异常检测准确度的影响.
- 识别日志解析的关键属性,以提高异常检测性能.
主要方法:
- 在3个公共日志数据集上评估了13种日志解析技术和7种异常检测技术 (5种深度学习,2种传统ML).
- 使用各种指标评估日志解析准确度和异常检测准确度之间的相关性.
主要成果:
- 在日志解析准确度和异常检测准确度之间没有发现强烈的相关性.
- 日志解析结果的区分能力,而不是准确性,显著影响异常检测性能.
结论:
- 对于异常检测的日志解析的有效性取决于解析日志的区分能力,而不仅仅取决于解析准确性.
- 未来的研究应该专注于开发日志解析方法,以提高日志事件的区分性,以改进异常检测.
