logpai/deep-loglizer로그 기반 이상 탐지를 위한 딥러닝 툴킷
Deep-loglizer는 자동화된 이상 탐지를 위한 딥러닝 기반 로그 분석 도구 키트입니다.
출판을 위한 연구에 deep-loglizer를 사용하신다면, 다음 논문을 인용해 주시기 바랍니다:
| 모델 | 논문 참고문헌 |
|---|---|
| 비지도 학습 모델 | |
| LSTM | [CCS'17] Deeplog: 딥러닝을 통한 시스템 로그 이상 탐지 및 진단, 저자: Min Du, Feifei Li, Guineng Zheng 및 Vivek Srikumar. [유타 대학교] |
| LSTM | [IJCAI'19] LogAnomaly: 비정형 로그에서 순차 및 정량 이상의 비지도 탐지 저자: Weibin Meng, Ying Liu, Yichen Zhu et al. [칭화 대학교] |
| Transformer | [ICDM'20] 비정형 로그에서 자기 주의 기반 분류를 통한 이상 탐지, 저자: Sasho Nedelkoski, Jasmin Bogatinovski, Alexander Acker, Jorge Cardoso 및 Odej Kao. [베를린 공과대학교] |
| Autoencoder | [ICT Express'20] 비지도 로그 메시지 이상 탐지, 저자: Amir Farzad 및 T Aaron Gulliver. [빅토리아 대학교] |
| 지도 학습 모델 | |
| Attentional BiLSTM | [ESEC/FSE'19] 불안정한 로그 데이터에서 강건한 로그 기반 이상 탐지 저자: Xu Zhang, Yong Xu, Qingwei Lin et al. [MSRA] |
| CNN | [DASC'18] 합성곱 신경망을 사용한 빅데이터 시스템 로그 이상 탐지 저자: Siyang Lu, Xiang Wei, Yandong Li 및 Liqiang Wang. [센트럴 플로리다 대학교] |
git clone https://github.com/logpai/deep-loglizer.git
cd deep-loglizer
pip install -r requirements.txt