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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Anomaly detection on software log based on Temporal Memory

http://hdl.handle.net/10228/0002000125
http://hdl.handle.net/10228/0002000125
efdb9d79-7d74-4adf-9adc-9645bbb3b785
名前 / ファイル ライセンス アクション
1-s2.0-S0045790621003943-am.pdf 1-s2.0-S0045790621003943-am.pdf (6 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2023-09-28
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Anomaly detection on software log based on Temporal Memory
言語 en
その他のタイトル
その他のタイトル Anomaly Detection on Software Log based on Temporal Memory
言語 en
言語
言語 eng
著者 Hirakawa, Rin

× Hirakawa, Rin

en Hirakawa, Rin

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Uchida, Hironori

× Uchida, Hironori

en Uchida, Hironori

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Nakano, Asato

× Nakano, Asato

en Nakano, Asato

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Tominaga, Keitaro

× Tominaga, Keitaro

en Tominaga, Keitaro

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中藤, 良久

× 中藤, 良久

WEKO 28008
e-Rad 10599955
Scopus著者ID 16245569300
九工大研究者情報 71

ja 中藤, 良久

en Nakatoh, Yoshihisa

ja-Kana ナカトウ, ヨシヒサ


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 For complex system failures, it is necessary to investigate the cause using runtime log data as a clue. The amount of log data output by systems is becoming increasingly large, and there is a need for an automatic log analysis method that can extract only the log data related to the failure. In this study, we propose TM-LAD, a method for automatically detecting log patterns that are different from normal system operation. In our experiments, we compared the performance of anomaly detection with seven existing methods using the loglizer benchmark. The results show that the proposed method has the smallest F-measure of 0.01 standard deviation in the benchmark, and is more robust to changes in the amount of training data than the other methods.
言語 en
書誌情報 en : Computers and Electrical Engineering

巻 95, p. 107433, 発行日 2021
出版社
出版者 Elsevier
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2021.107433
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 0045-7906
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1879-0755
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2021 Elsevier Ltd. All rights reserved.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Anomaly detection
キーワード
主題Scheme Other
主題 Software log
キーワード
主題Scheme Other
主題 Temporal memory
キーワード
主題Scheme Other
主題 Unsupervised learning
キーワード
主題Scheme Other
主題 Time series pattern
キーワード
主題Scheme Other
主題 Defect analysis
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/71_ja.html
論文ID(連携)
値 10383114
連携ID
値 9528
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Ver.1 2023-09-28 00:52:02.068947
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