Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

SDLog: A Deep Learning Framework for Detecting Sensitive Information in Software Logs

Created by
  • Haebom

저자

Roozbeh Aghili, Xingfang Wu, Foutse Khomh, Heng Li

개요

본 논문은 소프트웨어 로그 분석 연구 및 실무 발전을 저해하는 공개 가능한 로그 데이터셋의 부족 문제를 해결하기 위해, 딥러닝 기반의 민감 정보 식별 프레임워크인 SDLog를 제시합니다. 기존의 정규 표현식 기반 방법의 한계인 수작업의 어려움과 일반화 부족을 극복하기 위해 고안된 SDLog는 목표 데이터셋의 미세 조정 샘플 100개만으로도 민감 속성의 99.5%를 정확하게 식별하고 98.4%의 F1 점수를 달성합니다. 이는 소프트웨어 로그 익명화에서 정규 표현식 기반 방법에 대한 최초의 딥러닝 대안입니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
소프트웨어 로그 익명화를 위한 효율적이고 정확한 딥러닝 기반 프레임워크인 SDLog 제시.
◦
정규 표현식 기반 방법의 한계인 수작업 및 일반화 문제 해결.
◦
소량의 데이터로 높은 정확도 달성 가능성 제시 (100개 샘플로 99.5% 정확도, 98.4% F1 점수).
◦
소프트웨어 로그 분석 연구 및 실무 발전에 기여.
•
한계점:
◦
SDLog의 성능은 제한된 데이터셋에 대한 실험 결과에 기반하며, 다양한 유형의 로그 데이터셋에 대한 일반화 성능은 추가적인 연구가 필요.
◦
딥러닝 모델의 블랙박스 특성으로 인해 민감 정보 식별 과정의 설명 가능성이 낮을 수 있음.
◦
실제 환경에서의 적용 가능성 및 확장성에 대한 추가적인 검증 필요.
👍
Made with Slashpage