sysrrn:効率的な異常検出をモニターするための学習【JST・京大機械翻訳】

Sanvito Davide; Siracusano Giuseppe; Santhanam Sharan; Gonzalez Roberto; Bifulco Roberto

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216763633150 整理番号：22P0311974

sysrrn:効率的な異常検出をモニターするための学習【JST・京大機械翻訳】

syslrn: Learning What to Monitor for Efficient Anomaly Detection

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発行年： 2022年03月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

異常と故障を検出するシステム挙動を監視することは重要であるが,ログ解析に基づく既存の方法はログに含まれる情報と同様に良いだけであり,OSレベルソフトウェア状態を見る他のアプローチは高いオーバヘッドを導入する。著者らは,まず,ターゲットシステムのオフラインの理解を築き上げ,次に,正常挙動の学習された識別子に基づくオンライン監視装置を調整するシステムである,シスルンによる問題に取り組んだ。著者らのサイスロンプロトタイプはまだ予備的であり,多くの特徴を欠いているが,著者らは,OpenStack故障の監視のための事例研究において,少ないオーバヘッドで最先端のログ解析システムを凌ぐことができることを示す。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機システム開発

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