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InterpLog: Interpretable log-based anomaly detection assisting troubleshooting for system reliability
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.jss.2026.112916.png)
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摘要
En 中文
• 提出InterpLog，一种可解释的基于日志的异常检测框架。
• 结合离线层次化Transformer和在线基于LLM的推理。
• 通过注意力权重分析实现细粒度且可解释的检测。
• 通过高效集成离线与在线检测降低LLM使用成本。
• 在真实数据集上实现最先进（SOTA）的准确性和可解释性。
Keyword:
InterpLog
log-based anomaly detection
interpretable framework
hierarchical Transformer
LLM-based reasoning
