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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Byungchul Tak (Kyungpook National University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제23권 제10호(통권 제175호)
발행연도
2018.10
수록면
11 - 21 (11page)

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In this paper we propose a novel log template discovery algorithm which achieves high quality of discovered log templates through iterative log filtering technique. Log templates are the static string pattern of logs that are used to produce actual logs by inserting variable values during runtime. Identifying individual logs into their template category correctly enables us to conduct automated analysis using state-of-the-art machine learning techniques. Our technique looks at the group of logs column-wise and filters the logs that have the value of the highest proportion. We repeat this process per each column until we are left with highly homogeneous set of logs that most likely belong to the same log template category. Then, we determine which column is the static part and which is the variable part by vertically comparing all the logs in the group. This process repeats until we have discovered all the templates from given logs. Also, during this process we discover the custom patterns such as ID formats that are unique to the application. This information helps us quickly identify such strings in the logs as variable parts thereby further increasing the accuracy of the discovered log templates. Existing solutions suffer from log templates being too general or too specific because of the inability to detect custom patterns. Through extensive evaluations we have learned that our proposed method achieves 2 to 20 times better accuracy.
#Log template #Log analysis #Log parsing

목차

Abstract
I. Introduction
II. Preliminaries
III. Problem Definition
IV. Log Template Discovery Algorithm
V. Evaluation
IV. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
[학술대회논문] - K. Kc / 2011 / Efficient log-based troubleshooting system for computing infrastructures / IEEE International Symposium on Reliable Distributed Systems (SRDS) google schola [학술대회논문] - B. C. Tak / 2016 / LOGAN: Problem Diagnosis in the Cloud Using Log-based Reference Models / IEEE International Conference on Cloud Engineering (IC2E) : 62 ~ 67 google schola [학술대회논문] - X. Fu / 2014 / Digging deeper into cluster system logs for failure prediction and root cause diagnosis / 2014 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER) : 103 ~ 112 google schola [학술대회논문] - Min Du / 2017 / DeepLog: Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs through Deep Learning / Proceedings of the 2017 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security google schola [학술대회논문] - W. Xu / 2009 / Detecting large-scale system problems by mining console logs / Proceedings of the ACM SIGOPS 22nd Symposium on Operating Systems Principles, SOSP '09 : 117 ~ 132 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-004-000122266