Djupt lärande har nyligen visat toppmodern prestanda på viktiga uppgifter som rör underhåll av datorsystem, såsom intrångsdetektering, överbelastningsattacksdetektering, maskinvaru- och programvarusystemfel, och malware upptäckt. I dessa sammanhang är modellernas tolkningsbarhet avgörande för att administratör och analytiker ska kunna lita på och agera på automatiserad analys av maskininlärningsmodeller. Djupt lärande metoder har kritiserats som svart låda orakel som tillåter begränsad insikt i beslutsfaktorer. I detta arbete försöker vi överbrygga klyftan mellan den imponerande prestandan hos djupinlärningsmodeller och behovet av tolkningsbar modellintrospektion. För detta ändamål presenterar vi recidiverande neurala nätverk (RNN) språkmodeller förstärkt med uppmärksamhet för anomali upptäckt i systemloggar. Våra metoder är i allmänhet tillämpliga på alla datorsystem och loggningskälla. Genom att integrera uppmärksamhetsvarianter i våra RNN språkmodeller skapar vi möjligheter till modellintrospektion och analys utan att offra toppmodern prestanda. Vi demonstrerar modellens prestanda och illustrerar modellens tolkningsbarhet på en intrångsdetekteringsuppgift med hjälp av Los Alamos National Laboratory (LANL) cybersäkerhetsdata, som rapporterar upp till 0,99 area under mottagaroperatörens karakteristiska kurva trots att vi endast utbildats på en enda dags värde av data.
Slutligen, i REF, använder en uppmärksamhetsbaserad återkommande modell systemloggar för att upptäcka anomalier.
Recurrent Neural Network Attention Mechanisms for Interpretable System Log Anomaly Detection
{'venue': "MLCS'18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}