Zaman farkları ile derin öğrenme tabanlı log anormalliği algılama

Sürekli büyüyen dijital hizmetler ve yeni mikro hizmetlerin adaptasyonu ile birlikte yeni bilgi işlem sistemleri ile oluşturulan kayıtlarin miktarı muazzam bir şekilde artmaktadır. Bu büyük kayıtların izlenmesi ve değerlendirilmesi, sistem günlüğü oluşturmanın boyutu ve artan hızı nedeniyle giderek zorlakmaştadır. Çoğu zaman, bu kayıtları zamanında ve verimli bir şekilde işlemek için kaynaklar yetmemektedir. Bu çalışmada, sistem günlüklerinin ayrıştırılması ve değerlendirilmesi için, günlüklerdeki meydana gelen olaylar arasındaki sürenin uzunluğuna dayalı anormallik tespitinde kullanımına bir yöntem öneriyoruz. Anormallik tespiti için özellikle Seq2seq nörön ağlarını kullanıyoruz. Sonuçlar, yöntemimizin olay kayıtlarının içeriği hakkında herhangi bir bilgi sahibi olmaksızın normal ve anormal olayları ayırt etmede başarılı olduğunu göstermektedir.