論文の概要: CALM: A Framework for Continuous, Adaptive, and LLM-Mediated Anomaly Detection in Time-Series Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21273v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 00:27:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:10.907331
• Title: CALM: A Framework for Continuous, Adaptive, and LLM-Mediated Anomaly Detection in Time-Series Streams
• Title（参考訳）: CALM: 時系列ストリームにおける連続的・適応的・LLM媒介な異常検出のためのフレームワーク
• Authors: Ashok Devireddy, Shunping Huang,
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイム異常検出のための新しいエンドツーエンドフレームワークであるCALMを紹介する。 CALMはApache Beam分散処理フレームワーク上に構築されている。 クローズドループで連続的な微調整機構を実装し、異常検出モデルがほぼリアルタイムで進化するデータパターンに適応できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.42970700836450476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The detection of anomalies in non-stationary time-series streams is a critical but challenging task across numerous industrial and scientific domains. Traditional models, trained offline, suffer significant performance degradation when faced with concept drift, where the underlying statistical properties of the data change over time. This paper introduces CALM (Continuous, Adaptive, and LLM-Mediated), a novel, end-to-end framework for real-time anomaly detection designed to address this challenge. CALM is built on the Apache Beam distributed processing framework and leverages the TimesFm foundation model for forecasting-based anomaly detection. The framework's novelty lies in two core contributions. First, it implements a closed-loop, continuous fine-tuning mechanism that allows the anomaly detection model to adapt to evolving data patterns in near real-time. Second, it introduces an LLM-as-a-Judge component, a Large Language Model that provides semantic, context-aware judgments on detected anomalies to curate a high-quality training dataset, deciding whether an anomaly represents transient noise or a meaningful pattern shift. We evaluate CALM on the comprehensive TSB-UAD benchmark. Our results demonstrate that the continuously fine-tuned model improves the ROC AUC score in most datasets compared to the static, pre-trained base model, validating the efficacy of our adaptive, LLM-guided approach to maintaining high-performance anomaly detection in dynamic streaming environments.
• Abstract（参考訳）: 非定常時系列ストリームにおける異常の検出は、多くの産業や科学分野において重要な課題であるが難しい課題である。 オフラインでトレーニングされた従来のモデルは、コンセプトドリフトに直面するとパフォーマンスが大幅に低下する。 本稿では、この課題に対処するために設計されたリアルタイム異常検出のための新しいエンドツーエンドフレームワークであるCALM(Continuous, Adaptive, and LLM-Mediated)を紹介する。 CALMはApache Beam分散処理フレームワーク上に構築されており、TimesFmファンデーションモデルを利用して予測ベースの異常検出を行う。 フレームワークの斬新さは、2つのコアコントリビューションにあります。 まず、閉じたループで連続的な微調整機構を実装し、異常検出モデルがほぼリアルタイムで進化するデータパターンに適応できるようにする。 第二に、LLM-as-a-Judgeコンポーネント(Large Language Model)を導入し、検出された異常に対する意味的、文脈対応の判断を提供し、高品質なトレーニングデータセットをキュレートし、異常が過渡的なノイズを表すか、あるいは意味のあるパターンシフトを表すかを決定する。 総合的なTSB-UADベンチマークを用いてCALMを評価する。 提案手法は, 動的ストリーミング環境における高速異常検出に対する適応型LLM誘導方式の有効性を検証し, 静的・事前学習ベースモデルと比較して, ほとんどのデータセットにおけるROC AUCスコアが向上することを示した。

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