論文の概要: CloudAnoAgent: Anomaly Detection for Cloud Sites via LLM Agent with Neuro-Symbolic Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01844v1
• Date: Sun, 03 Aug 2025 16:59:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.083622
• Title: CloudAnoAgent: Anomaly Detection for Cloud Sites via LLM Agent with Neuro-Symbolic Mechanism
• Title（参考訳）: CloudAnoAgent: ニューロシンボリック機構を持つLLMエージェントによるクラウドサイトの異常検出
• Authors: Xinkai Zou, Xuan Jiang, Ruikai Huang, Haoze He, Parv Kapoor, Jiahua Zhao,
• Abstract要約: クラウドサイトの異常検出は依然として重要な課題だが、難しい課題だ。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、メトリクスをログデータに統合する新たな機会を提供する。 CloudAnoAgentは,クラウド環境下での異常検出のための,最初のニューロシンボリックLSMベースのエージェントである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1874952582465603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection in cloud sites remains a critical yet challenging task. Existing approaches that rely solely on metric data often suffer from high false positive rates (FPR) due to data imbalance between normal and anomalous events, leading to significant operational overhead for system reliance engineers. Recent advances in large language models (LLMs) offer new opportunities for integrating metrics with log data, enabling more accurate and interpretable anomaly detection. In this paper, we propose CloudAnoAgent, the first neuro-symbolic LLM-based agent for anomaly detection in cloud environments. CloudAnoAgent jointly processes structured metrics and textual log data in a unified pipeline, leveraging symbolic verification to validate detection hypotheses and generate structured anomaly reports. To support systematic evaluation, we introduce CloudAnoBench, the first benchmark that provides LLM-generated paired metrics and log data with fine-grained anomaly behavior annotations, filling a critical gap in existing datasets. Experimental results demonstrate that CloudAnoAgent improves anomaly classification accuracy by 46.36% and 36.67% on average and reduces the FPR by 36.67% and 33.89% on average over traditional baselines and LLM-only baseline, with a boost on anomaly type detection accuracy by 12.8% compared to vanilla LLM prompting. These results demonstrate the strengths of our approach in improving detection accuracy, reducing false positives, and enhancing interpretability, thereby supporting practical deployment in enterprise cloud environments.
• Abstract（参考訳）: クラウドサイトの異常検出は依然として重要な課題だが、難しい課題だ。 メトリクスデータのみに依存する既存のアプローチは、通常と異常なイベント間のデータ不均衡により、しばしば偽陽性率(FPR)が高くなっており、システム依存エンジニアにとってかなりの運用上のオーバーヘッドをもたらしている。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、メトリクスをログデータに統合する新たな機会を提供し、より正確で解釈可能な異常検出を可能にしている。 本稿では,クラウド環境における異常検出のための最初のニューロシンボリックLSMエージェントであるCloudAnoAgentを提案する。 CloudAnoAgentは統合パイプラインで構造化メトリクスとテキストログデータを共同で処理し、シンボリック検証を活用して検出仮説の検証と構造化異常レポートを生成する。 CloudAnoBenchは、LLMの生成したペアメトリクスとログデータを詳細な異常な振る舞いアノテーションで提供し、既存のデータセットの重大なギャップを埋める最初のベンチマークです。 実験の結果、CloudAnoAgentは平均で46.36%、36.67%、FPRは36.67%、LLMのみのベースラインでは33.89%、異常型検出精度は12.8%向上した。 これらの結果は, 検出精度の向上, 偽陽性の低減, 解釈可能性の向上, エンタープライズクラウド環境への実践的展開支援におけるアプローチの強みを示すものである。

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