データ相関に基づいた異常検知と時系列異常検知の比較評価および考察

摘要

システム運用において早期に異常を検知することは，サービス影響低減や対処に伴うオペレータ負荷低減に向けて重要である．近年，正常時に監視されるデータ間の相関関係の学習に基づいた異常検知技術に注目が集まっており，特に，監視データが膨大に存在し，時系列変動の予測が困難なものも含まれるなど，従来の時系列予測に基づく異常検知の適用が難しい環境での活用が期待されるが，実データを用いた時系列異常検知との比較については十分に議論されていない．本稿では，データ相関に基づいた異常検知技術としてオートエンコーダ（AE）を対象とし，実トラヒックデータに対する異常検知精度について比較評価を行った．