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there is a great demand for automatic anomaly detection 

techniques  based  on  log  analysis.  In  this  paper,  we  pro-

pose an  unstructured log analysis technique for anomaly 

detection. In the technique, we propose a novel algorithm 

to convert free form text messages in log files to log keys 

without heavily relying on application specific knowledge. 

The log keys correspond to the log-print statements in the 

source  code  which  can  provide  cues  of  system  execution 

behavior.  After  converting  log  messages  to  log  keys,  we 

learn  a  Finite  State  Automaton  (FSA)  from  training  log 

sequences to present the normal work flow for each sys-

tem  component.  At  the  same  time,  a  performance  mea-

surement  model  is  learned  to  characterize  the  normal