LogRAIL: A Retrieval-Augmented LLM Reverification Layer for Log Anomaly Detection

Android logs vary across devices, build versions, and deployment cycles and may contain missing or out-of-order entries, making reliable anomaly detection difficult. To address this problem, we propose LogRAIL, a two-stage framework in which the first stage selects candidate anomaly windows and the...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Wongwang Choi, Donghee Park, Myeonggwan Kim, Subin Cho, Seonghun Lee, Jaehwa Park, Ho-Hyun Park
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	IEEE 2026-01-01
سلاسل:	IEEE Access
الموضوعات:	Android log analysis anomaly detection deep learning large-language model log normalization retrieval-augmented generation
الوصول للمادة أونلاين:	https://ieeexplore.ieee.org/document/11499390/
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!