건초더미 속 바늘 찾기: 반사실적 교란을 통한 약지도 로그 인스턴스 이상 탐지 위치화

연구진은 로그 이상 탐지와 세밀한 위치 지정을 위한 약지도 학습 프레임워크 LogMILP를 제안했다.

이 방식은 bag-level 라벨만 사용해, 대규모 시스템에서 비용이 큰 인스턴스 단위 주석을 줄인다.

LogMILP는 다중 인스턴스 학습, 프로토타입 기반 모델링, 반사실적 교란을 결합해 의심 로그를 찾아낸다.

세 개의 공개 데이터셋에서 경쟁력 있는 탐지 성능과 더 신뢰도 높은 위치 지정 결과를 보였다.