Skalbarhet är en stor utmaning för befintliga beteendelogganalysalgoritmer, som extraherar finit-state automaton modeller eller timliga egenskaper från loggar som genereras av körsystem. I detta arbete föreslår vi att man tar itu med skalbarhet med hjälp av statistiska verktyg. Nyckeln till vårt tillvägagångssätt är att betrakta beteendelogganalys som ett statistiskt experiment. I stället för att analysera hela loggen föreslår vi att endast analysera ett urval spår från loggen och, viktigast av allt, ge medel för att beräkna statistiska garantier för riktigheten av analysresultatet. Vi presenterar två exempel på tillämpning av vårt tillvägagångssätt samt de första bevisen för dess effektivitet.
Busany och Maoz REF tillämpar statistisk log analys för att förbättra skalbarheten av beteendeanalys på massiva loggar, som använder spår provtagning och statistiska slutsatser tekniker för att analysera ett urval av spår för att beräkna statistiska garantier för analysresultaten.
Behavioral log analysis with statistical guarantees
{'venue': 'ESEC/FSE 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}