WEKO3
アイテム
Software Log Anomaly Detection Through One Class Clustering of Transformer Encoder Representation
http://hdl.handle.net/10228/00008403
http://hdl.handle.net/10228/00008403c9556ad8-0965-4eba-a34b-d5b8a4b29e68
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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978-3-030-50726-8_85.pdf (739.7 kB)
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| アイテムタイプ | 学術雑誌論文 = Journal Article(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2021-07-12 | |||||||||||||
| 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 | Software Log Anomaly Detection Through One Class Clustering of Transformer Encoder Representation | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||
| 著者 |
Hirakawa, Rin
× Hirakawa, Rin× Tominaga, Keitaro× 中藤, 良久
WEKO
28008
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| 抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | For smart devices such as smartphones and tablets, developing new software using open source software (OSS) is becoming mainstream. While OSS-based development can greatly increase project productivity, it is more difficult to identify the cause of software defects. In this paper, we propose a deep learning model that performs unsupervised learning based on the log data accumulated in the project and calculates the degree of abnormality per line for newly given logs. The proposed method is evaluated using open supercomputer system log data, Blue Gene/L, and the accuracy of the proposed method is compared with the conventional log anomaly detection method using LSTM AutoEncoder. As a result of the comparative experiment, it was found that the proposed method performed better than the conventional method in the two scores of AUROC and F1 Score at the cutoff point. | |||||||||||||
| 備考 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 22nd International Conference on Human-Computer Interaction, HCI International 2020, 19-24 July 2020, Copenhagen, Denmark（新型コロナ感染拡大に伴い、現地開催中止） | |||||||||||||
| 書誌情報 |
Communications in Computer and Information Science 巻 1224, p. 655-661, 発行日 2020-07-10 |
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| 出版社 | ||||||||||||||
| 出版者 | Springer, Cham | |||||||||||||
| DOI | ||||||||||||||
| 関連タイプ | isVersionOf | |||||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.1007/978-3-030-50726-8_85 | |||||||||||||
| ISBN | ||||||||||||||
| 識別子タイプ | ISBN | |||||||||||||
| 関連識別子 | 978-3-030-50725-1 | |||||||||||||
| ISBN | ||||||||||||||
| 識別子タイプ | ISBN | |||||||||||||
| 関連識別子 | 978-3-030-50726-8 | |||||||||||||
| 日本十進分類法 | ||||||||||||||
| 主題Scheme | NDC | |||||||||||||
| 主題 | 548 | |||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 1865-0937 | |||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 1865-0929 | |||||||||||||
| 著作権関連情報 | ||||||||||||||
| 権利情報 | Copyright (c) Springer Nature Switzerland AG 2020 | |||||||||||||
| 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 | Transformer | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | Unsupervised learning | |||||||||||||
| 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 | 10359022 | |||||||||||||
| 連携ID | ||||||||||||||
| 値 | 8414 | |||||||||||||
