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J-GLOBAL ID：201402266613477510   整理番号：14A0774967

自己回帰モデルを用いた傾向変動分析によるウェブベースシステム上の異常検出方法

An Anomaly Detection Method on Web-based System by Trend Analysis with Autoregressive Model

著者 (5件)： SAMEJIMA Masaki (Graduate School of Information Sci. and Technol. Osaka Univ.) ,  OHNO Hiroshi (Graduate School of Information Sci. and Technol. Osaka Univ.) ,  AKIYOSHI Masanori (Dep. of Information Systems and Management Hiroshima Inst. of Technol.) ,  KOMODA Norihisa (Graduate School of Information Sci. and Technol. Osaka Univ.) ,  YOSHINO Matsuki (IT Platform Div. Group, IT Platform R & D Management Div., Hitachi, Ltd.)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 134  号： 6  ページ： 814-820 (J-STAGE)  発行年： 2014年 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らの研究の目的は,資源利用の監視により,誤検出を避けつつ,ウェブベースシステムのための継続的な異常検出方法を開発することである。従来の方法は,設計基準値を用いて実際の資源利用と推定された資源利用の違いに自己回帰モデルを適用することによって異常を検出していた。瞬間的に多量の資源を使用するスパイクがウェブベースシステム上で発生すると,その異常は継続的でなくすぐに回復されているにもかかわらず,異常が間違って検出されてしまう。継続的な異常を検出するために,提案方法では,スパイクが観測された後の資源利用を判断することによって,検出された異常が継続的か否かをチェックする。提案方法は,スパイク後の資源利用による自己回帰係数により資源利用の増加傾向を判断する。スパイク前後の資源利用の構造変化のテストを適用して,提案方法は,資源利用の傾向が変化するかどうかを統計的に判断して異常を検出する。実験結果は,提案方法が誤検出の頻度を数回まで減少させて,380秒で異常を検出できるのを示しており,これはウェブベースシステムの管理に使用するのに十分実用的である。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *自己回帰モデル ,  検出 ,  *Web【情報システム】 ,  設計基準 ,  利用 ,  *統計解析 ,  分散分析
準シソーラス用語： *異常検出 ,  資源使用 ,  変動分析

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

引用文献 (14件)：

• (1) E. D. Berger: “Software Needs Seatbelts and Airbags”, Communication of the ACM, Vol. 55, No. 9, pp. 48-53 (2012)
• (2) S. K. Sahoo, J. Criswell, and V. Adve: “An empirical study of reported bugs in server software with implications for automated bug diagnosis”, Proc. of the 32nd ACM/IEEE International Conference on Software Engineering(ICSE '10), Vol. 1. pp. 485-494 (2010)
• (3) L. M. Schnorr, A. Legrand, and J.-M. Vincent: “Detection and analysis of resource usage anomalies in large distributed systems through multi-scale visualization”, Concurrency and Computation: Practice & Experience, Vol. 24, No. 15, pp. 1792-1816 (2012)
• (4) M. Yoshino, A. Handa, N. Komoda, and M. Oba: “Resource usage monitoring for Web systems using real-time statistical analysis of log data”, Proc. of The 13th WSEAS International Conference on Mathematical Methods, Computational Techniques and Intelligent Systems (MAMECTIS '11), pp. 216-221 (2011)
• (5) G. Jiang, H. Chen, K. Yoshihira, and A. Saxena: “Ranking the importance of alerts for problem determination in large computer systems”, Cluster Computing, Vo. 14, No. 3, p. 213-227 (2011)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自己回帰モデル ,  分析 ,  検出方法