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LLM拡張による階層的ログ異常分析の対話型フレームワーク Detect, Localize, and Explain: Interactive Hierarchical Log Anomaly Analytics with LLM Augmentation
AI要約 本論文は、ログ異常の検出・特定・説明を統合した階層的フレームワークを提案する。LLMを活用して異常箇所の局所化と人間に理解可能な説明を生成し、運用者との対話的分析を可能にする点が特徴とされる。
EN This paper proposes a hierarchical framework that integrates log anomaly detection, localization, and explanation, leveraging LLMs to produce human-readable rationales and enable interactive analysis with operators.