重回帰分析のダミー変数選択によるWebシステムの業務別異常検知方式

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS12002

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2012/05/17

タイトル(英語): An Anomaly Detection Method for Individual Service on Web-based System by Selection of Dummy Variables in Multiple Regression

著者名: 津田 祐輝(大阪大学),Nguyen Ngoc Tan (大阪大学),鮫島 正樹(大阪大学),秋吉 政徳(広島工業大学),薦田 憲久(大阪大学),吉野 松樹(日立製作所)

著者名(英語): Tsuda Yuki(Osaka University),Nguyen Ngoc Tan (Osaka University),Samejima Masaki(Osaka University),Akiyoshi Masanori(Hiroshima Institute of Technology),Komoda Norihisa(Osaka University),Yoshino Matsuki(Hitachi,Ltd.)

キーワード: 異常検知|Ｗｅｂシステム|重回帰分析|ダミー変数

要約(日本語): 　本稿は，Webシステムにおけるリソース使用量に発生している異常の原因となる業務を特定する問題を対象としている．Webアプリケーションの全リソース使用量が，各業務のリソース使用量の線形結合であることに注目し，重回帰分析を用いた異常業務の特定を考える．本稿では、重回帰分析によって得られる重相関係数の変化を観察し，ダミー変数の選択を行うことで異常業務を特定する方式を提案する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 5,243 Kバイト