Рекомендации по оценке точности методов идентификации шаблонов сообщений журналов

Guidelines for assessing the accuracy of log message template identification techniques
Zanis Ali Khan, Donghwan Shin, Domenico Bianculli, Lionel Briand
2022-05-21

метрики точностиэталонные шаблоныидентификация шаблонов сообщений журналовобнаружение аномалий на основе журналовструктурированные журналы
Идентификация шаблонов сообщений журналов направлена на преобразование исходных журналов, содержащих сообщения в свободной форме, в структурированные журналы для автоматизированного анализа на основе журналов, такого как обнаружение аномалий и вывод моделей. Несмотря на то что в научной литературе предложено множество методов, только два недавних исследования содержат всестороннюю оценку и сравнение этих методов с использованием общепринятого эталонного набора данных, состоящего из журналов реальных систем. Тем не менее мы утверждаем, что оба исследования имеют следующие недостатки: (1) в них используются различные метрики точности, но отсутствует их сравнение; (2) некоторые эталонные (oracle) шаблоны являются некорректными; и (3) результаты оценки точности не предоставляют информации о неправильно идентифицированных шаблонах.
1
Существующие результаты оценки точности не показывают, какие именно шаблоны были идентифицированы неправильно, что ограничивает их диагностическую ценность и интерпретируемость.
2
Предыдущие исследования используют разные метрики точности, не сравнивая влияние этих метрик на результаты оценки.
3
Некоторые шаблоны в эталонной разметке распространённого бенчмарка реальных журналов являются некорректными, что снижает надёжность reported точности.
4
В статье утверждается, что существующие комплексные оценки методов идентификации шаблонов журналов имеют методологические недостатки и проблемы с эталонными данными.

методы идентификации шаблонов сообщений журналов

оценка точности, сопоставимость метрик, корректность эталонных шаблонов и характеристика неправильно идентифицированных шаблонов

Publication Details
Publication Date
2022-05-21
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
89
Access Type
Author Information
Authors
Zanis Ali Khan
Donghwan Shin
Domenico Bianculli
Lionel Briand
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%