【异常检测】LSTM用于异常检测：DeepLog与Machine Unlearning_lstm 异常检测 突增

动态异常检测

分析系统运行日志可以检测出系统异常，Min Du ICDM’16的文章SPELL提出一个日志解析工具；基于这个工作，她在CSS’17提出了DeepLog，也是现在非常经典的baseline，无监督的检测系统运行日志；她在CCS’19的工作在DeepLog的基础上引入了恶意样本的信息，改进准确率和误报率，并且将模型适用场景泛化到了信用卡交易记录等。

一、DeepLog

《DeepLog: Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs through Deep Learning》 （CCS’17）

1、Abstract

Log记录系统的状态和重要事件，这篇文章将Log当作自然语言序列来处理（实际上其实是更“干净”语言序列，因为相比语言log遵循严格的逻辑和控制流）。DeepLog本质是个深度学习模型，提取正常运行的log的模式特征，当log信息偏离训练的模型时检测出异常。这篇文章还提出如何在线更新迭代DeepLog模型。

2、Introduction

2.1、 Existing Work

总的来说还是基于传统统计方法（2017年之前）

• 基于log消息计数的PCA聚类
• invariant mining based methods to capture co-occurrence partterns between different log
  keys
• workflow-based方法识别程序逻辑流的执行异常

上述方法只在限定场景有效，不能防御线上场景中的各种攻击

2.2 Challenges

现有的一些方法使用rule-based方法，需要很强的领域知识。异常检测只有及时才有用，分类决策需要随着工作流产生。日志消息是并发的。

贡献

通过观察，系统日志中的条目是由执行结构化源代码产生的一系列事件（因此可以视为结构化语言）。模型先在一个小的、正常的log数据集上训练，然后在工作流中可以识别正常log，检测出异常情况。

在HDFS log、OpenStack log数据集上，DeepLog可以在1%的数据上训练，然后几乎100%预测剩下的99%的log。

DeepLog可以动态学习（online learning）。

3、Approach

3.1 日志解析

首先要把非结构化数据log解析成结构化数据，即从log entry中解析出“log key”。对于一个log entry的log key $e$ 指源代码中打印语句中的字符串常数k，该字符串常数在执行该代码时打印出e。例如：

解析出来的数据格式如下：

key + [前一个log的时间差，parameter values] 模型就用这三种信息

3.2 Deeplog架构概览

$(k+1)$个模型

三部分组成：

• log key异常检测模型（1个）
• parameter value异常检测模型（k个）
• workflow模型诊断异常

值得注意的是对于每个log key $k$，DeepLog各自训练一个模型（$k$个模型），用$k$的参数向量序列来训练。

识别阶段，一个新来的log先被解析成log key + 参数向量序列。log key模型先检查来的log key是否异常，如果正常，再用log key对应的参数检查模型去检查参数向量序列是否异常。如果异常，送给用户诊断。

如果把白样本误报成了黑样本，模型可以迭代更新训练。

4、 异常检测

运行日志log key的词典大小 K = { k 1 , k 2 , … , k n } K=\left\{k_{1}, k_{2}, \ldots, k_{n}\right\} K={ k1​,k2​,…,kn​}，模型是一个多类分类器，每次输入一个窗口长度的log key序列 w = { m t − h , … , m t − 2 , m t − 1 } w=\left\{m_{t-h}, \ldots, m_{t-2}, m_{t-1}\right\} w={ mt−h​,…,mt−2​,mt−1​} ，异常触发的条件是预测错（不在top g个预测中）。

模型用的是多层LSTM，但是其实数据集和代码都比较简单，log key序列的词典大小只有28，并且观察数据集也比较有规律，有比较明显的区分（这也归功于作者自己ICDM16的工作）。

DeepLog剩下的k个LSTM模型是分析这个log key对应的log中的参数，以及log间隔时间。这部分序列主要可以识别出DoS攻击（间隔时间长）等。这个部分模型的作用感觉很弱，作者在报告时也没有很强调这部分，Github上开源的代码索性没实现这部分。

其他内容

文章还有很多内容是提出在线异常检测的工作流、online learning等等和我们现在的工作关系不大。

效果

log key效果

作者在1%的数据集上训练，几乎可以预测出剩下99%的数据。

二、Lifelong Anomaly Detection Through Unlearning(CCS’19)

上文在DeepLog中，模型上线后的在线更新是：将误报的白样本（FN）提供给模型进行学习训练，那么问题来了：黑样本的信息从来没有被引入过，尽管存在可用的黑样本。所以本文增加了利用FP来更新模型。

但是Unlearning会带来梯度爆炸和catastrophic forgetting，文章也提出了解决办法。

LSTM异常检测

Unlearning 更新模型

对于一个黑样本，被误报成正常样本，即概率值超过了阈值：
$$\mathrm{Pr}\left(x_t\right)>\tau \text{\hspace{1em}(1)}$$
其中$\tau$是阈值，等价于损失函数低于了某个阈值：
$$\mathcal{L}\left(x_t\right)<{\tau }^{\prime }\text{\hspace{1em}(2)}$$
我们为了减小$\mathrm{Pr}\left(x_t\right)$的可能性，等价于增大损失函数$\mathcal{L}\left(x_t\right)$的值，因此：
$${\mathcal{L}}_{\text{unlearn}}\left(x_t\right)=-\mathcal{L}\left(x_t\right)\text{\hspace{1em}(3)}$$
同样的可以应用优化算法最小化${\mathcal{L}}_{\text{unlearn}}$