大規模言語モデルを用いた情報システム異常検知手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-07-11
• タイトル: 大規模言語モデルを用いた情報システム異常検知手法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Anomaly Detection Methods for Information Systems using Large Language Model
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 情報システム・行動解析
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東北学院大学情報学部データサイエンス学科
• 著者名: 武田, 敦志
• 著者名(英): Atsushi, Takeda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 文章生成などの様々な分野において大規模言語モデルが活用され，多くのアプリケーションが提案されている．大規模言語モデルは，インターネット上に公開されている多種多様な文章を学習した言語モデルであり，ニュース記事や小説などの人間を読者として想定とした文章だけではなく，プログラムや動作ログなどのコンピュータを人間が操作するためのテキストデータも学習している．そこで，本稿では，大規模言語モデルを用いて情報システムの動作ログを解析することにより，その情報システムの異常動作を検知する手法について検討する．また，大規模言語モデルを用いた異常検知手法の基礎的な性能評価を行い，この異常検知手法の実現可能性を検証する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Large-scale language models are used in various fields, and many applications have been proposed. Large-scale language models learn from a wide variety of texts published on the Internet, not only texts such as news articles and novels, but also text data such as programmes and operating logs for computer operations. TTherefore, this paper presents a method for detecting anomalous behaviour of information systems by analysing its operating logs using a large-scale language model. In addition, this paper reports a basic performance evaluation of the anomaly detection method using large language models and verifies the feasibility of this anomaly detection method.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10116224
• 書誌情報: 研究報告マルチメディア通信と分散処理（DPS）; 巻 2024-DPS-200, 号 5, p. 1-5, 発行日 2024-07-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8906
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会