ログ異常検知モデルの信頼性向上に LoRD という新手法

arXiv cs.AI ・ 2026-08-18

原題: Too Sure to Be Safe: Model Calibration for Reliable Log Anomaly Detection

AI による要約

大規模システムのログ異常検知に言語モデルを用いる際、誤った予測に過剰な信頼を与える問題を指摘した。LoRD は検知モデルの信頼度を再校正する軽量な手法で、検証データの潜在表現から予測経路固有の信頼性モデルを学習する。

この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は元記事（arXiv cs.AI）をご確認ください。