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J-GLOBAL ID：202102253217033561   整理番号：21A0303415

システムジャーナルの知的解析によるコンピュータシステムの異常状態の多クラス分類【JST・京大機械翻訳】

Multiclass Classification of Anomalous States of Computer Systems by Means of Intellectual Analysis of System Journals

著者 (3件)： Sheluhin O. I. (Department of Information Security, Moscow Technical University of Communications and Informatics, Moscow, Russia) ,  Kostin D. V. (Department of Information Security, Moscow Technical University of Communications and Informatics, Moscow, Russia) ,  Gorodnichev M. G. (Department of Mathematical Cybernetics and Informational Technologies, Moscow Technical University of Communications and Informatics, Moscow, Russia)
資料名： Automatic Control and Computer Sciences  (Automatic Control and Computer Sciences)
巻： 54  号： 6  ページ： 549-559  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4084A  ISSN： 0146-4116  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模コンピュータシステムにおけるログファイルの分析の重要性の増加は,人間介入の必要性なしに大規模ログファイルから関連情報を抽出するための非構造化データを処理するための自動化手法の開発を必要とする。非構造化システムログデータの解析は,コンピュータシステムにおける異常事象がそれらの発生の異なる原因のためにグループで表現できることを示した。結果として,コンピュータシステムの異常状態の同定のタスクは,二値ではなく,マルチクラス分類に低減され,機械学習法によって解決できる。異常事象の数は一般に小さいので,機械学習アルゴリズムに「異常」と「正常」事象の両方を使用することが望ましい。その結果,異常のタイプを分類するプロセスは2段階図に縮小する。第一段階は,バイナリ分類の問題を解決し,それは2つのクラス,すなわち,1-「異常」または「正常事象」をもたらす。第二段階は,特定のタイプの異常を評価するタスクを解決する。Copyright Allerton Press, Inc. 2020. ISSN 0146-4116, Automatic Control and Computer Sciences, 2020, Vol. 54, No. 6, pp. 549-559. Copyright Allerton Press, Inc., 2020. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  自動化 ,  *計算機システム ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： ログファイル ,  *多クラス分類 ,  非構造化データ ,  二値分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 機械学習 ,  アルゴリズム ,  テキスト処理 ,  パージング ,  イベントログ ,  ログファイル ,  非構造データ

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ジャーナル ,  解析 ,  コンピュータシステム ,  多クラス分類