Deep-loglizerは、自動異常検知のための深層学習ベースのログ分析ツールキットです。
研究発表でdeep-loglizerを使用する場合は、以下の論文を引用してください。
| モデル | 論文情報 |
|---|---|
| 教師なしモデル | |
| LSTM | [CCS'17] Deeplog: システムログからの深層学習による異常検知と診断、著者: Min Du、Feifei Li、Guineng Zheng、Vivek Srikumar。[ユタ大学] |
| LSTM | [IJCAI'19] LogAnomaly: 非構造化ログにおける順序および量的異常の教師なし検知 著者: Weibin Meng、Ying Liu、Yichen Zhu ほか。[清華大学] |
| Transformer | [ICDM'20] 非構造化ログにおける自己注意機構ベースの分類による異常検知、著者: Sasho Nedelkoski、Jasmin Bogatinovski、Alexander Acker、Jorge Cardoso、Odej Kao。[ベルリン工科大学] |
| Autoencoder | [ICT Express'20] 教師なしログメッセージ異常検知、著者: Amir Farzad と T Aaron Gulliver。[ビクトリア大学] |
| 教師ありモデル | |
| Attentional BiLSTM | [ESEC/FSE'19] 不安定なログデータに対するロバストなログベース異常検知 著者: Xu Zhang、Yong Xu、Qingwei Lin ほか。[MSRA] |
| CNN | [DASC'18] 畳み込みニューラルネットワークを用いたビッグデータシステムログにおける異常検知 著者: Siyang Lu、Xiang Wei、Yandong Li、Liqiang Wang。[セントラルフロリダ大学] |
git clone https://github.com/logpai/deep-loglizer.git
cd deep-loglizer
pip install -r requirements.txt