講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-11-29 13:00
Bridged Refinementによるログテンプレート推定手法の検討 ○山城裕陽(東大)・小林 諭・福田健介(NII)・江崎 浩(東大) IA2019-45 |
抄録 |
(和) |
統一された記述法の存在しないシステムログから効率よく情報を抽出するためには、出力されるログの種類を規定するログテンプレートが必要となる。
既存のログテンプレート作成手法には、ソースコードなどのソフトウェア情報を活用するものと実際のログをクラスタリングするものが存在する。
しかしながら前者は商用のソフトウェアには適用できず、後者にはその精度が活用できるログデータの量と質に大きく依存してしまうという弱点がある。
本研究ではそれらの問題点を解決すべく、対象とは異なるドメインの知識を対象ドメインに転移する学習手法の一つであるBridged Refinementをログテンプレート推定に応用する手法について検討する。 |
(英) |
For efficiently extracting information from system logs, log templates which regulate the type of output logs are needed because there is no specific rule to describe logs.
Previous studies show two types of log template generation methods: information-driven and data-driven.
However information-driven methods cannot be used for proprietary software and data-driven methods depend in a large part on the quality and quantity of data.
In this work, we discuss the application of Bridged Refinement, one of the learning methods which transfers the source domain knowledge to the target domain, to log template estimation. |
キーワード |
(和) |
転移学習 / システムログ / ログテンプレート / Bridged Refinement / Syslog / / / |
(英) |
Transfer Learning / System Log / Log Template / Bridged Refinement / Syslog / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 318, IA2019-45, pp. 13-18, 2019年11月. |
資料番号 |
IA2019-45 |
発行日 |
2019-11-22 (IA) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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IA2019-45 |