JP7207009B2 - 異常検知装置、異常検知方法および異常検知プログラム - Google Patents

異常検知装置、異常検知方法および異常検知プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7207009B2
JP7207009B2 JP2019033254A JP2019033254A JP7207009B2 JP 7207009 B2 JP7207009 B2 JP 7207009B2 JP 2019033254 A JP2019033254 A JP 2019033254A JP 2019033254 A JP2019033254 A JP 2019033254A JP 7207009 B2 JP7207009 B2 JP 7207009B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
message
unit
type
dictionary information
classified
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019033254A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2020140250A (ja
Inventor
翔太郎 東羅
将司 外山
真智子 豊田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NTT Inc
NTT Inc USA
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
NTT Inc USA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp, NTT Inc USA filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP2019033254A priority Critical patent/JP7207009B2/ja
Priority to US17/433,425 priority patent/US11757708B2/en
Priority to PCT/JP2020/004969 priority patent/WO2020175113A1/ja
Publication of JP2020140250A publication Critical patent/JP2020140250A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7207009B2 publication Critical patent/JP7207009B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/069—Management of faults, events, alarms or notifications using logs of notifications; Post-processing of notifications
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0751—Error or fault detection not based on redundancy
    • G06F11/0754—Error or fault detection not based on redundancy by exceeding limits
    • G06F11/076—Error or fault detection not based on redundancy by exceeding limits by exceeding a count or rate limit, e.g. word- or bit count limit
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/07—Responding to the occurrence of a fault, e.g. fault tolerance
    • G06F11/0703—Error or fault processing not based on redundancy, i.e. by taking additional measures to deal with the error or fault not making use of redundancy in operation, in hardware, or in data representation
    • G06F11/0766—Error or fault reporting or storing
    • G06F11/0775—Content or structure details of the error report, e.g. specific table structure, specific error fields
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3003—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
    • G06F11/3006—Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system is distributed, e.g. networked systems, clusters, multiprocessor systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3065—Monitoring arrangements determined by the means or processing involved in reporting the monitored data
    • G06F11/3072—Monitoring arrangements determined by the means or processing involved in reporting the monitored data where the reporting involves data filtering, e.g. pattern matching, time or event triggered, adaptive or policy-based reporting
    • G06F11/3082—Monitoring arrangements determined by the means or processing involved in reporting the monitored data where the reporting involves data filtering, e.g. pattern matching, time or event triggered, adaptive or policy-based reporting the data filtering being achieved by aggregating or compressing the monitored data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3466—Performance evaluation by tracing or monitoring
    • G06F11/3476—Data logging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F13/00—Interconnection of, or transfer of information or other signals between, memories, input/output devices or central processing units
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0604—Management of faults, events, alarms or notifications using filtering, e.g. reduction of information by using priority, element types, position or time
    • H04L41/0609—Management of faults, events, alarms or notifications using filtering, e.g. reduction of information by using priority, element types, position or time based on severity or priority
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0677—Localisation of faults
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2201/00—Indexing scheme relating to error detection, to error correction, and to monitoring
    • G06F2201/88—Monitoring involving counting

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

本発明は、異常検知装置、異常検知方法および異常検知プログラムに関する。
従来、サーバシステムやネットワークシステムにおける異常検知や状態分析のために、ｓｙｓｌｏｇやＭＩＢ（Management Information Base）情報等のテキストログを用いたシステムの監視が行われている。
例えば、システムに障害が発生した際に、人手によって特定のキーワードでテキストログを検索し、当該キーワードを含んだメッセージをクリティカルなメッセージとして抽出することが行われている。
特開２０１４－１５３７２３号公報 特開２０１５－３６８９１号公報
しかしながら、従来のブラックリストによる監視では、既知の異常を検知することはできても、未知の異常を検知することはできないという課題があった。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の異常検知装置は、システムから出力されたテキストログに含まれる各メッセージの種別を表す各メッセージの部分文字列と、メッセージの種別ごとに設定されたＩＤとが対応付けられた辞書情報を記憶する記憶部と、前記システムから出力されたテキストログに含まれるメッセージを取得すると、前記記憶部に記憶された辞書情報を参照し、前記テキストログに含まれるメッセージを種別ごとに分類し、分類した各メッセージにＩＤを付与する分類部と、前記分類部によってメッセージに付与されたＩＤに基づいて、異常を検知する検知部とを有することを特徴とする。
また、本発明の異常検知方法は、異常検知装置によって実行される異常検知方法であって、前記異常検知装置は、システムから出力されたテキストログに含まれる各メッセージの種別を表す各メッセージの部分文字列と、メッセージの種別ごとに設定されたＩＤとが対応付けられた辞書情報を記憶する記憶部を有し、前記システムから出力されたテキストログに含まれるメッセージを取得すると、前記記憶部に記憶された辞書情報を参照し、前記テキストログに含まれるメッセージを種別ごとに分類し、分類した各メッセージにＩＤを付与する分類工程と、前記分類工程によってメッセージに付与されたＩＤに基づいて、異常を検知する検知工程とを含むことを特徴とする。
また、本発明の異常検知プログラムは、システムから出力されたテキストログに含まれるメッセージを取得すると、前記システムから出力されたテキストログに含まれる各メッセージの種別を表す各メッセージの部分文字列とメッセージの種別ごとに設定されたＩＤとが対応付けられた辞書情報を記憶する記憶部に記憶された前記辞書情報を参照し、前記テキストログに含まれるメッセージを種別ごとに分類し、分類した各メッセージにＩＤを付与する分類ステップと、前記分類ステップによってメッセージに付与されたＩＤに基づいて、異常を検知する検知ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
本発明によれば、未知の異常を検知することができるという効果を奏する。
図１は、第１の実施形態に係る異常検知装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、テキストログの一例を示す図である。 図３は、辞書情報のデータ構成の一例を示す図である。 図４は、テンプレートの作成について説明するための図である。 図５は、ＩＤ付与処理を説明する図である。 図６は、ログを集約してＩＤを付与する一連の流れの一例を説明する図である。 図７は、システムが安定して運用されている場合の新規テンプレート数の推移を示す図である。 図８は、未知の事象が発生している場合の新規テンプレート数の推移を示す図である。 図９は、単位時間当たりの新規テンプレート数を監視することで未知異常を発見する一連の処理の流れを説明する図である。 図１０は、ＩＤごとの出現頻度の相対的な変化から異常度を算出する処理を説明する図である。 図１１は、第１の実施形態に係る異常検知装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１２は、異常検知プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
以下に、本願に係る異常検知装置、異常検知方法および異常検知プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態により本願に係る異常検知装置、異常検知方法および異常検知プログラムが限定されるものではない。
［第１の実施形態］
以下の実施の形態では、第１の実施形態に係る異常検知装置１０の構成、異常検知装置１０の処理の流れを順に説明し、最後に第１の実施形態による効果を説明する。
［異常検知装置の構成］
まず、図１を用いて、本実施形態の異常検知装置１０の構成例を説明する。図１は、第１の実施形態に係る異常検知装置の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、異常検知装置１０は、入力部１１、出力部１２、通信部１３、記憶部１４及び制御部１５を有する。
入力部１１は、ユーザからのデータの入力を受け付ける。入力部１１は、例えば、マウスやキーボード等の入力装置である。出力部１２は、画面の表示等により、データを出力する。出力部１２は、例えば、ディスプレイ等の表示装置である。通信部１３は、ネットワークを介して、他の装置との間でデータ通信を行う。例えば、通信部１３はＮＩＣ（Network Interface Card）である。
記憶部１４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置である。なお、記憶部１４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non Volatile Static Random Access Memory）等のデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。記憶部１４は、異常検知装置１０で実行されるＯＳ（Operating System）や各種プログラムを記憶する。さらに、記憶部１４は、プログラムの実行で用いられる各種情報を記憶する。
また、記憶部１４は、出力ログ情報１４１及び辞書情報１４２を記憶する。記憶部１４は、システムから出力されたテキストログに含まれる各メッセージの種別を表す各メッセージの部分文字列と、メッセージの種別ごとに設定されたＩＤとが対応付けられた辞書情報１４２を記憶する。
記憶部１４は、システムから出力されたテキストログを出力ログ情報１４ａとして記憶する。ここで、テキストログは、例えば、計算機システムを構成するサーバマシン、パーソナルコンピュータ、ストレージ等から出力される。また、テキストログは、例えば、ネットワークシステムを構成するルータ、ファイアウォール、ロードバランサ、光伝送装置、光伝送中継器等から出力される。また、出力されるテキストログは、システム全体に関するものであってもよいし、システムを構成する装置に関するものであってもよい。さらに、テキストログは、計算機システムやネットワークシステムが仮想化された環境において出力されたものであってもよい。
テキストログは、例えば、ＯＳのシスログ、アプリケーション及びデータベースの実行ログ、エラーログ、操作ログ、ネットワーク機器から得られるＭＩＢ情報、監視システムのアラート、行動ログ、動作状態ログ等である。なお、テキストログは上記のものに限定されるものではなく、どのようなものであってもよい。
図２は、テキストログの一例を示す図である。図２に示すように、テキストログの各レコードは、メッセージとメッセージに付された発生日時とを含む。例えば、テキストログの１行目のレコードは、メッセージ「LINK-UP Interface 1/0/17」と、発生日時「2015/05/18T14:56」とを含む。なお、メッセージには、ホストやログレベルといった付加情報を含んでも構わない。
記憶部１４は、テキストログのメッセージを分類するためのデータを辞書情報１４ｂとして記憶する。図３は、辞書情報のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、辞書情報１４ｂは、ＩＤ及び単語シーケンスで構成されるテンプレートを含む。つまり、テンプレートは、テンプレートＩＤ、単語シーケンスから構成される。ＩＤは、テキストログのメッセージが分類される種別を識別するための情報である。単語シーケンスは、テキストログのメッセージの分類に用いられる文字列である。例えば、ＩＤが「１」である種別にメッセージが分類されるか否かは、単語シーケンス「LINK-UP Interface *」を用いて判定される。なお、辞書情報１４ｂを用いたメッセージの分類は分類部１５ａによって行われる。分類部１５ａの具体的な処理については後述する。
制御部１５は、異常検知装置１０全体を制御する。制御部１５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路である。また、制御部１５は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、内部メモリを用いて各処理を実行する。また、制御部１５は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部１５は、分類部１５ａ、検知部１５ｂおよび通知部１５ｃを有する。
分類部１５ａは、システムから出力されたテキストログに含まれるメッセージを取得すると、記憶部１４に記憶された辞書情報を参照し、テキストログに含まれるメッセージを種別ごとに分類し、分類した各メッセージにＩＤを付与する。前述の通り、分類部１５ａは、辞書情報１４ｂを用いて分類を行う。
ここで、辞書情報１４ｂは、分類部１５ａによって作成されてもよい。例えば、分類部１５ａは、メッセージからパラメータを削除することで得られる文字列を基にテンプレートを作成することができる。ここで、図４を用いて、テキストログに基づいたテンプレートの作成方法について説明する。図４は、テンプレートの作成について説明するための図である。テンプレートは、テンプレートＩＤ、単語シーケンスから構成される。
分類部１５ａは、メッセージを所定の区切り文字で分割して単語群を抽出し、各単語を文字種によってパラメータまたは非パラメータに分類し、記憶部１４に記憶された辞書情報のテンプレート群のそれぞれの単語シーケンスと比較し、上記メッセージ中の非パラメータと分類された箇所の単語がすべて一致するテンプレートが存在する場合には、該テンプレートのＩＤをメッセージに付与する。
また、分類部１５ａは、メッセージの分類を行う際に、記憶部１４に記憶された辞書情報のテンプレート群の中に、非パラメータと分類された箇所の単語がすべて一致する単語シーケンスを持つテンプレートが存在しない場合には、当該メッセージを基にした単語シーケンスを持つ新たなテンプレートを作成し、新規ＩＤを付与した新しいテンプレートを生成しても良い。
図４に示すように、分類部１５ａは、例えば、「数値と記号」で構成される単語をパラメータとみなし、メッセージからパラメータを削除した文字列を単語シーケンスとすることができる。この場合、分類部１５ａは、図２のテキストログに含まれるメッセージ「LINK-UP Interface 1/0/17」、又はメッセージ「LINK-UP Interface 0/0/0」から、「LINK-UP Interface」という単語シーケンスを作成する。さらに、分類部１５ａは、作成した単語シーケンスとＩＤとを持つテンプレートとして生成し、記憶部１４の辞書情報１４ｂに追加する。このとき、分類部１５ａは、パラメータを削除した部分に「*」等のワイルドカードを追加してもよい。
なお、分類部１５ａがパラメータとみなす単語は上記の例に限られない。分類部１５ａは、例えば、「数字を含む単語」を全てパラメータとみなしてもよいし、「数字とアルファベットで構成される単語」は非パラメータとみなしてもよいし、「アルファベットのみで構成される単語」だけを非パラメータとしてもよい。
また、パラメータ／非パラメータの判斷基準は文字種に限らずルールベースで作成しても良い。具体的には、「IPアドレスのルールに従う単語」をパラメータとみなしてもよい。さらに、単語の枠を超えて、前記「所定の区切り文字」を含む文字列についてパラメータ／非パラメータと判定しても良い。
また、本実施形態において、辞書情報１４ｂのテンプレートは、分類部１５ａによって作成されたものである必要はなく、あらかじめユーザにより作成されたものや、異常検知装置１０以外の装置によって自動的に作成されたものであってもよい。
ここで、図５を用いて、分類部１５ａによるＩＤ付与処理を説明する。図５はG、ＩＤ付与処理を説明する図である。分類部１５ａは、辞書情報１４ｂ中の各テンプレートの単語シーケンスとテキストログのメッセージと比較することにより、メッセージの分類を行う。このとき、分類部１５ａは、単語シーケンスがメッセージに完全一致する場合、又は、部分一致する場合に、テンプレートがメッセージに一致すると判定する。そして、分類部１５ａは、メッセージに対し、一致すると判定されたテンプレートのＩＤを付与する。
例えば、図３のＩＤが「１」であるテンプレートの単語シーケンス「LINK-UP Interface *」が、図２のテキストログの１行目のメッセージ「LINK-UP Interface 1/0/17」に部分一致するため、分類部１５ａはテンプレートの単語シーケンス「LINK-UP Interface *」がメッセージ「LINK-UP Interface 1/0/17」に一致すると判定し、メッセージ「LINK-UP Interface 1/0/17」にＩＤ「１」を付与する。
また、分類部１５ａは、メッセージに一致する単語シーケンスを持つテンプレートが辞書情報１４ｂに存在しない場合には、まだ付与されていない新規ＩＤを付与するとともに、メッセージをもとに新たなテンプレートを辞書情報１４ｂに追加する。
分類部１５ａは、メッセージの分類及びＩＤの付与を行うことで、分類済みテキストログを作成する。図２に示すように、分類済みテキストログの各レコードは、メッセージのＩＤ及び発生日時を含む。例えば、分類済みテキストログの１行目のレコードは、メッセージ「LINK-UP Interface 1/0/17」に付与されたＩＤ「１」と、発生日時「2015/05/18T14:56」とを含む。
次に、図６を用いて、ログを集約してＩＤを付与する一連の流れの一例を説明する。図６は、ログを集約してＩＤを付与する一連の流れの一例を説明する図である。図６に例示するように、分類部１５ａは、ファイルログやリアルタイムログ等のフォーマットの異なる種々のログをそれぞれの形式に従ってフォーマット変換する。ここで、例えば、分類部１５ａは、リアルタイムログについて、時刻の入れ替わりを防ぐため、ログを受け取った時刻を付与した後に、フォーマットを変換する。フォーマット変換済みログメッセージは、日時やメッセージ本文、その他の情報を含むものとする。
そして、分類部１５ａは、辞書情報のテンプレートを参照してメッセージにＩＤを付与し、ＩＤ化されたログメッセージを出力する。また、分類部１５ａは、新規のＩＤを付与した場合には、新しいテンプレートを追加するように辞書情報を更新する。
図１の説明に戻って、検知部１５ｂは、分類部１５ａによってメッセージに付与されたＩＤに基づいて、異常を検知する。例えば、検知部１５ｂは、分類部１５ａによって分類されたメッセージのうち、記憶部１４の辞書情報の中に該当するメッセージの種別が存在しなかったメッセージの種別の件数が所定の閾値を超えている場合には、異常を検知する。
ここで、図７および図８を用いて、新規テンプレート数の推移について説明する。図７は、システムが安定して運用されている場合の新規テンプレート数の推移を示す図である。図８は、未知の事象が発生している場合の新規テンプレート数の推移を示す図である。図７に例示するように、システムが安定して運用されていれば、初期段階においてある程度の期間は未知のログが出現するが、未知のログの出現頻度は減少していく。そして、図８に例示するように、システムにおいて障害やメンテナンス等の未知の事象が発生している場合には、所定の期間において未知のログが大量に出現する。
検知部１５ｂは、このような未知の事象が発生していることを検知するため、所定の期間における新規ＩＤの付与数が所定の閾値を超えるか判定する。例えば、図８の例では、検知部１５ｂは、１日ごとの新規ＩＤの付与数を計数し、１日の新規ＩＤの付与数が閾値２５０を超えているかを監視する。そして、検知部１５ｂは、１日の新規ＩＤの付与数が閾値「２５０」を超えている場合に、異常を検知する。なお、閾値は、任意に設定変更可能であるものとする。
図１の説明に戻って、通知部１５ｃは、分類部１５ａによって付与されたＩＤを含むメッセージに関する情報を通知する。例えば、通知部１５ｃは、新規ＩＤリストを外部の端末装置に通知するようにしてもよい。また、例えば、通知部１５ｃは、検知部１５ｂによって異常が検知された場合には、外部の端末装置にアラートを通知するようにしてもよい。また、例えば、通知部１５ｃは、外部の端末装置からの要求に応じて、辞書情報やＩＤのヒートマップを表示するようにしてもよい。
ここで、図９を用いて、単位時間当たりの新規ＩＤ付与数を監視することで未知異常を発見する一連の処理の流れを説明する。図９は、単位時間当たりの新規ＩＤ付与数を監視することで未知異常を発見する一連の処理の流れを説明する図である。図９に例示するように、異常検知装置１０は、異常が発生したシステムから出力された新規ログについて、記憶部１４に記憶された辞書情報１４ｂを参照し、辞書情報に登録されていないテキストログのメッセージには新規ＩＤを付与する。そして、異常検知装置１０は、新規ＩＤリストを外部の端末装置に通知する。
また、異常検知装置１０では、時刻毎の新規ＩＤ数と辞書を常時可視化できるようにし、何かあったときに迅速に原因特定し、新たな監視項目にすることができる。また、異常検知装置１０は、所定の期間における新規ＩＤ数が所定の閾値を超えたときにはアラートを外部の端末装置に通知する。このように、異常検知装置１０では、単位時間あたりの新規ＩＤ付与数を監視することで未知異常を早期に発見することができ、ユーザ申告前のトラブル対処を行うことができる。
つまり、正常時のログが辞書情報１４ｂに登録されていれば異常時のログは新規ＩＤが付与されるという前提のもと、異常検知装置１０は、辞書情報にないログには新規ＩＤを付与し、新規ＩＤの増加数から未知の異常を検知することが可能である。
また、異常検知装置１０では、端末装置からの要求に応じて、辞書ビューアやＩＤのヒートマップを表示するようにしてもよく、辞書ビューアやログヒートマップとして可視化することで、迅速に内容を確認することが可能である。
また、上記の説明では、異常検知装置１０の検知部１５ｂが、所定の期間における新規ＩＤ数が所定の閾値を超えたときに異常を検知する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、検知部１５ｂは、分類部１５ａによってメッセージが分類された結果から、メッセージに付与されたＩＤの単位時間（例えば、１日）あたりの付与回数をＩＤごとに集計し、任意の単位時間の付与回数と他の単位時間の付与回数とを比較し、各単位時間のＩＤごとの異常度を検知するようにしてもよい。
ここで、図１０を用いて、ＩＤごとの出現頻度の相対的な変化から異常度を算出する処理について説明する。図１０は、ＩＤごとの出現頻度の相対的な変化から異常度を算出する処理を説明する図である。例えば、検知部１５ｂは、毎日、１日ごとの集計値を過去５日分算出し、ＴＦ－ＩＤＦ値を計算すると、直近５日間と比べて１日あたりの頻度が多いＩＤを見付けることができる。図１０の左側においては、「１」～「７」のＩＤについて、５日間（４日前、３日前、２日前、昨日、今日）における１日ごとの付与数の和がそれぞれ表示されている。
例えば、検知部１５ｂは、図１０に例示する式を用いて、各ＩＤの１日ごとのＴＦ－ＩＤＦ値を計算する。具体例を挙げて説明すると、検知部１５ｂは、例えば、ＩＤ「４」の「昨日」について、「５×ｌｏｇ１０（５／１）」を計算し、ＴＦ－ＩＤＦ値として約「３．５」となる。
そして、検知部１５ｂは、計算したＴＦ－ＩＤＦ値を異常度とし、異常度が所定の閾値（例えば、０．７）以上であるＩＤが存在する場合には、異常を検知するようにしてもよい。
［異常検知装置の処理手順］
次に、図１１を用いて、第１の実施形態に係る異常検知装置１０による処理手順の例を説明する。図１１は、第１の実施形態に係る異常検知装置における処理の流れの一例を示すシーケンス図である。なお、図１１の例では、新規ＩＤが付与されるたびに、新規ＩＤリストを通知し、異常を検知する場合の処理例を説明するが、新規ＩＤリストを通知する処理や異常を検知する処理を行うタイミングはこれに限定されるものではなく、どのようなタイミングであってもよい。
図１１に例示するように、異常検知装置１０の分類部１５ａは、ログメッセージを受け付けると（ステップＳ１０１肯定）、メッセージを所定の区切り文字で分割して単語群を抽出する（ステップＳ１０２）。そして、分割部１５ａは、各単語を文字種によってパラメータまたは非パラメータに分類し、記憶部１４に記憶された辞書情報のテンプレート群のそれぞれの単語シーケンスと比較し、上記メッセージ中の非パラメータと分類された箇所の単語がすべて一致するテンプレートが存在する場合には、該テンプレートのＩＤをメッセージに付与する（ステップＳ１０３）。
そして、分類部１５ａは、ステップＳ１０３において新規ＩＤを付与したか判定する（ステップＳ１０４）。この結果、分類部１５ａは、新規ＩＤを付与したと判定しなかった場合には（ステップＳ１０４否定）、そのまま処理を終了する。また、分類部１５ａは、新規ＩＤを付与したと判定した場合には（ステップＳ１０４肯定）、記憶部１４の辞書情報１４ｂに新しいテンプレートを追加する（ステップＳ１０５）。
続いて、通知部１５ｃは、新規ＩＤリストを通知する（ステップＳ１０６）。そして、検知部１５ｂは、単位時間あたりの新規テンプレート数が閾値を超えるか判定する（ステップＳ１０７）。この結果、検知部１５ｂは、単位時間あたりの新規テンプレート数が所定数を超えていない場合には（ステップＳ１０７否定）、そのまま処理を終了する。また、検知部１５ｂは、単位時間あたりの新規テンプレート数が超えている場合には（ステップＳ１０７肯定）、異常を検知する（ステップＳ１０８）。
［第１の実施形態の効果］
第１の実施形態に係る異常検知装置１０は、過去にシステムから出力されたテキストログに含まれるメッセージと、メッセージの種別ごとに設定されたＩＤとが対応付けられた辞書情報１４ｂを記憶する記憶部１４を有する。異常検知装置１０は、システムから出力されたテキストログに含まれるメッセージを取得すると、記憶部１４に記憶された辞書情報１４ｂを参照し、テキストログに含まれるメッセージを種別ごとに分類し、分類した各メッセージにＩＤを付与し、メッセージに付与されたＩＤに基づいて、異常を検知する。このため、異常検知装置１０では、未知の異常を検知することが可能である。
また、第１の実施形態に係る異常検知装置１０は、メッセージに付与されたＩＤのうち、所定の期間における新規ＩＤの付与数が所定の閾値を超えている場合には、異常を検知するので、単位時間あたりの新規ＩＤ付与数を監視することで未知異常を早期に検知することが可能である。
また、第１の実施形態に係る異常検知装置１０は、ＩＤを含むメッセージに関する情報を通知することで、例えば、時刻ごとの新規ＩＤ数の変化をユーザが常時監視することが可能である。
また、第１の実施形態に係る異常検知装置１０は、前記メッセージに付与されたＩＤの単位時間あたりの頻度をＩＤごとに集計し、任意の単位時間の頻度と他の単位時間の頻度とを比較し、各単位時間のＩＤごとの異常度を検知することで、過去に観測されたことがあるＩＤのログについても異常を検知することが出来る。
また、第１の実施形態に係る異常検知装置１０は、分類部１５ａが、メッセージを所定の区切り文字で分割して単語群を抽出し、各単語を文字種によってパラメータまたは非パラメータに分類し、記憶部１４に記憶された辞書情報のテンプレート群のそれぞれの単語シーケンスと比較し、上記メッセージ中の非パラメータと分類された箇所の単語がすべて一致するテンプレートが存在する場合には、該テンプレートのＩＤをメッセージに付与することで、分類方法について事前に詳細な設定を行わずにシステムのログメッセージを分類することが可能である。
（システム構成等）
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
また、本実施の形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
（プログラム）
また、上記実施形態において説明した異常検知装置が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施形態に係る異常検知装置１０が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述した異常検知プログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータが異常検知プログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかる異常検知プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録された異常検知プログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施形態と同様の処理を実現してもよい。
図１２は、異常検知プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図１２に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。
メモリ１０１０は、図１２に例示するように、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、図１２に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、図１２に例示するように、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、図１２に例示するように、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、図１２に例示するように、例えばディスプレイ１１３０に接続される。
ここで、図１２に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記の、異常検知プログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。
また、上記実施形態で説明した各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出し、各種処理手順を実行する。
なお、異常検知プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、異常検知プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
１０ 異常検知装置
１１ 入力部
１２ 出力部
１３ 通信部
１４ 記憶部
１４ａ 出力ログ情報
１４ｂ 辞書情報
１５ 制御部
１５ａ 分類部
１５ｂ 検知部
１５ｃ 通知部

Claims (6)

  1. システムから出力されたテキストログに含まれる各メッセージの種別を表す各メッセージの部分文字列と、メッセージの種別ごとに設定されたＩＤとが対応付けられた辞書情報を記憶する記憶部と、
    前記システムから出力されたテキストログに含まれるメッセージを取得すると、前記記憶部に記憶された辞書情報を参照し、前記テキストログに含まれるメッセージを種別ごとに分類し、分類した各メッセージにＩＤを付与する分類部と、
    前記分類部によってメッセージに付与されたＩＤに基づいて、異常を検知する検知部と
    を有し、
    前記分類部は、分類されたメッセージのうち、前記記憶部の辞書情報の中に該当するメッセージの種別が存在しなかったメッセージには、新規ＩＤを付与するとともに、当該新規ＩＤおよび当該メッセージを基に前記辞書情報を前記記憶部に追加し、
    前記検知部は、前記分類部によって分類されたメッセージのうち、前記記憶部の辞書情報の中に該当するメッセージの種別が存在しなかったメッセージの種別の件数が所定の閾値を超えている場合には、異常を検知することを特徴とする異常検知装置。
  2. 前記検知部は、前記分類部によって前記メッセージが分類された結果から、前記メッセージに付与されたＩＤの単位時間あたりの頻度をＩＤごとに集計し、任意の単位時間の頻度と他の単位時間の頻度とを比較し、各単位時間のＩＤごとの異常度を検知することを特徴とする請求項１に記載の異常検知装置。
  3. 前記分類部は、前記メッセージを所定の区切り文字で分割して単語群を抽出し、各単語を文字種によってパラメータまたは非パラメータに分類し、前記記憶部に記憶された辞書情報の種別群の中で、非パラメータと分類された箇所の単語が一致する種別が存在する場合には、該種別に対応するＩＤを前記メッセージに付与し、非パラメータと分類された箇所の単語が一致する種別が存在しない場合には、前記メッセージに新規ＩＤを付与することを特徴とする請求項１または２に記載の異常検知装置。
  4. 前記分類部によって付与されたＩＤを含むメッセージに関する情報を通知する通知部をさらに有することを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の異常検知装置。
  5. 異常検知装置によって実行される異常検知方法であって、
    前記異常検知装置は、システムから出力されたテキストログに含まれる各メッセージの種別を表す各メッセージの部分文字列と、メッセージの種別ごとに設定されたＩＤとが対応付けられた辞書情報を記憶する記憶部を有し、
    前記システムから出力されたテキストログに含まれるメッセージを取得すると、前記記憶部に記憶された辞書情報を参照し、前記テキストログに含まれるメッセージを種別ごとに分類し、分類した各メッセージにＩＤを付与する分類工程と、
    前記分類工程によってメッセージに付与されたＩＤに基づいて、異常を検知する検知工程と
    を含み、
    前記分類工程は、分類されたメッセージのうち、前記記憶部の辞書情報の中に該当するメッセージの種別が存在しなかったメッセージには、新規ＩＤを付与するとともに、当該新規ＩＤおよび当該メッセージを基に前記辞書情報を前記記憶部に追加し、
    前記検知工程は、前記分類工程によって分類されたメッセージのうち、前記記憶部の辞書情報の中に該当するメッセージの種別が存在しなかったメッセージの種別の件数が所定の閾値を超えている場合には、異常を検知することを特徴とする異常検知方法。
  6. システムから出力されたテキストログに含まれるメッセージを取得すると、前記システムから出力されたテキストログに含まれる各メッセージの種別を表す各メッセージの部分文字列とメッセージの種別ごとに設定されたＩＤとが対応付けられた辞書情報を記憶する記憶部に記憶された前記辞書情報を参照し、前記テキストログに含まれるメッセージを種別ごとに分類し、分類した各メッセージにＩＤを付与する分類ステップと、
    前記分類ステップによってメッセージに付与されたＩＤに基づいて、異常を検知する検知ステップと
    をコンピュータに実行させ、
    前記分類ステップは、分類されたメッセージのうち、前記記憶部の辞書情報の中に該当するメッセージの種別が存在しなかったメッセージには、新規ＩＤを付与するとともに、当該新規ＩＤおよび当該メッセージを基に前記辞書情報を前記記憶部に追加し、
    前記検知ステップは、前記分類ステップによって分類されたメッセージのうち、前記記憶部の辞書情報の中に該当するメッセージの種別が存在しなかったメッセージの種別の件数が所定の閾値を超えている場合には、異常を検知することを特徴とする異常検知プログラム。
JP2019033254A 2019-02-26 2019-02-26 異常検知装置、異常検知方法および異常検知プログラム Active JP7207009B2 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019033254A JP7207009B2 (ja) 2019-02-26 2019-02-26 異常検知装置、異常検知方法および異常検知プログラム
US17/433,425 US11757708B2 (en) 2019-02-26 2020-02-07 Anomaly detection device, anomaly detection method, and anomaly detection program
PCT/JP2020/004969 WO2020175113A1 (ja) 2019-02-26 2020-02-07 異常検知装置、異常検知方法および異常検知プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019033254A JP7207009B2 (ja) 2019-02-26 2019-02-26 異常検知装置、異常検知方法および異常検知プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020140250A JP2020140250A (ja) 2020-09-03
JP7207009B2 true JP7207009B2 (ja) 2023-01-18

Family

ID=72239436

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019033254A Active JP7207009B2 (ja) 2019-02-26 2019-02-26 異常検知装置、異常検知方法および異常検知プログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11757708B2 (ja)
JP (1) JP7207009B2 (ja)
WO (1) WO2020175113A1 (ja)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7614914B2 (ja) 2021-04-07 2025-01-16 三菱電機株式会社 攻撃検知装置、攻撃検知支援システム、攻撃検知支援方法および攻撃検知支援プログラム
JP7552902B2 (ja) 2021-06-23 2024-09-18 日本電信電話株式会社 検知期間設定装置、検知期間設定方法、及びプログラム
US11829338B2 (en) * 2021-12-07 2023-11-28 International Business Machines Corporation Unlabeled log anomaly continuous learning
US20230177380A1 (en) * 2021-12-07 2023-06-08 International Business Machines Corporation Log anomaly detection
CN114722081B (zh) * 2022-06-09 2022-09-02 杭银消费金融股份有限公司 一种基于中转库模式的流式数据时间序列传输方法及系统
WO2025173078A1 (ja) * 2024-02-13 2025-08-21 Ｎｔｔ株式会社 ログ解析方法及びログ解析装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004318552A (ja) 2003-04-17 2004-11-11 Kddi Corp Ｉｄｓログ分析支援装置、ｉｄｓログ分析支援方法及びｉｄｓログ分析支援プログラム
WO2017081865A1 (ja) 2015-11-13 2017-05-18 日本電気株式会社 ログ分析システム、方法、及び記録媒体

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4944391B2 (ja) * 2005-05-11 2012-05-30 富士通株式会社 メッセージ異常自動判別装置、方法、及びプログラム
WO2011051999A1 (ja) * 2009-10-26 2011-05-05 富士通株式会社 情報処理装置及び情報処理装置の制御方法
WO2012066650A1 (ja) * 2010-11-17 2012-05-24 富士通株式会社 情報処理装置、メッセージ抽出方法およびメッセージ抽出プログラム
JP5609637B2 (ja) * 2010-12-28 2014-10-22 富士通株式会社 プログラム、情報処理装置、及び情報処理方法
JP6160064B2 (ja) * 2012-11-19 2017-07-12 富士通株式会社 適用判定プログラム、障害検出装置および適用判定方法
JP5933463B2 (ja) 2013-02-04 2016-06-08 日本電信電話株式会社 ログ生起異常検知装置及び方法
JP5948291B2 (ja) 2013-08-13 2016-07-06 日本電信電話株式会社 監視情報分析装置及び方法
WO2015103764A1 (en) * 2014-01-10 2015-07-16 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Monitoring an object to prevent an occurrence of an issue
JP6669156B2 (ja) * 2015-02-17 2020-03-18 日本電気株式会社 アプリケーション自動制御システム、アプリケーション自動制御方法およびプログラム
US10043006B2 (en) * 2015-06-17 2018-08-07 Accenture Global Services Limited Event anomaly analysis and prediction
JP6623692B2 (ja) * 2015-11-02 2019-12-25 富士通株式会社 ログ情報採取システム、ログ情報採取プログラムおよびログ情報採取方法
JP6551259B2 (ja) * 2016-02-26 2019-07-31 オムロン株式会社 マスタ装置、スレーブ装置、エラー監視システム、マスタ装置の制御方法、および制御プログラム
US10740170B2 (en) * 2016-12-08 2020-08-11 Nec Corporation Structure-level anomaly detection for unstructured logs
JP6803754B2 (ja) * 2017-01-16 2020-12-23 株式会社日立製作所 ログメッセージグループ化装置、ログメッセージグループ化システムおよびログメッセージグループ化方法
US10419268B2 (en) * 2017-01-27 2019-09-17 Bmc Software, Inc. Automated scoring of unstructured events in information technology environments
US11163722B2 (en) * 2018-01-31 2021-11-02 Salesforce.Com, Inc. Methods and apparatus for analyzing a live stream of log entries to detect patterns
US10963333B1 (en) * 2018-08-21 2021-03-30 Cox Communications, Inc. Telematics-based network device troubleshooting and repair
US20200133823A1 (en) * 2018-10-24 2020-04-30 Ca, Inc. Identifying known defects from graph representations of error messages

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004318552A (ja) 2003-04-17 2004-11-11 Kddi Corp Ｉｄｓログ分析支援装置、ｉｄｓログ分析支援方法及びｉｄｓログ分析支援プログラム
WO2017081865A1 (ja) 2015-11-13 2017-05-18 日本電気株式会社 ログ分析システム、方法、及び記録媒体

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
高田 哲司，見えログ：情報視覚化とテキストマイニングを用いたログ情報ブラウザ，情報処理学会論文誌，日本，社団法人情報処理学会，2000年12月15日，第４１巻，第１２号，pp. 3265-3275，ISSN:0387-5806

Also Published As

Publication number Publication date
US11757708B2 (en) 2023-09-12
WO2020175113A1 (ja) 2020-09-03
JP2020140250A (ja) 2020-09-03
US20220123988A1 (en) 2022-04-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7207009B2 (ja) 異常検知装置、異常検知方法および異常検知プログラム
US10721256B2 (en) Anomaly detection based on events composed through unsupervised clustering of log messages
JP6643211B2 (ja) 異常検知システム及び異常検知方法
US20220327800A1 (en) Analysis device, analysis method, and analysis program
JP6919569B2 (ja) ログ分析システム、方法、及び記録媒体
US10692012B2 (en) Classifying transactions at network accessible storage
CN111160021A (zh) 日志模板提取方法及装置
CN113128213B (zh) 日志模板提取方法及装置
CN111475411A (zh) 一种服务器问题检测方法、系统、终端及存储介质
JPWO2017094377A1 (ja) 分類方法、分類装置および分類プログラム
CN110377445A (zh) 故障预测方法和装置
CN112352402B (zh) 生成装置、生成方法和记录介质
CN111966515A (zh) 业务异常数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
WO2017110720A1 (ja) ログ分析システム、ログ分析方法及びプログラムを格納した記録媒体
WO2024145208A1 (en) Systems and methods for managing log data
JP7078114B2 (ja) ログ分析装置、ログ分析方法、プログラム
US8543552B2 (en) Detecting statistical variation from unclassified process log
CN112583825A (zh) 一种工业系统的异常检测方法和装置
JP6845657B2 (ja) 管理サーバ、管理方法及びそのプログラム
JP2021135541A (ja) モデル生成装置、モデル生成方法、及びモデル生成プログラム
JP2018063518A5 (ja)
CN118821130B (zh) 木马检测方法及装置
JP2016162282A (ja) 障害原因特定作業抽出装置、障害原因特定作業抽出方法及び障害原因特定作業抽出プログラム
JP7559974B2 (ja) 生成装置、生成方法および生成プログラム
CN108345529A (zh) 一种系统性能检测方法和检测装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210531

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220705

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220902

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20221206

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20221219

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7207009

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350