Un estudio reciente evaluó un modelo basado en Transformer para la detección de anomalías en registros sobre múltiples conjuntos de datos y lo comparó con baselines más sencillos como KNN y Decision Trees. Los resultados muestran que el modelo alcanza puntuaciones F1 competitivas y, lo más sorprendente, mantiene un rendimiento estable incluso sin codificación secuencial o temporal, lo que sugiere que la información semántica contenida en los eventos de log es el indicador más fuerte de anomalías. Añadir información temporal o posicional llegó a reducir ligeramente la precisión debido al ruido informativo, lo que cuestiona la suposición habitual de que los patrones basados en el tiempo son imprescindibles para modelar datos secuenciales.

Estos hallazgos indican que los Transformers pueden detectar anomalías de forma efectiva apoyándose en la semántica del evento y no necesariamente en patrones temporales, desafiando enfoques tradicionales y abriendo la puerta a soluciones más robustas y generales para monitoreo y seguridad.

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