Madhulatha Mandarapu, Sandeep Kunkunuru · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.30004 · open-access PDF
경보 원인 분석은 공유할 수없는 데이터에 대해 연구됩니다. 운영자 로그는 기밀이므로 필드가 게시하는 것은 경보 유형 대신 사건 원인 사이의 원인 차트, 고정 시나리오 세트, 게이트 또는 결코 발표되지 않습니다. 두 가지 최근 벤치마크는 사건 원인에 대한 규모를 가져옵니다; 다운로드 위치 또는 라이선스를 지정하지 않습니다. 우리는 데이터 세트가 아닌 생성기를 제공합니다. 그것은 인터넷 토폴로지 동물원에서 실제 척추 토폴로지를 실행하고 각 경보의 정확한 원인과 확산 경로를 기록합니다.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Alarm root-cause analysis is studied on data that cannot be shared. Operator logs are confidential, so what the field publishes is a causal graph between alarm types rather than per-incident causes, a fixed scenario set, gated, or never released. Two recent benchmarks carry per-incident root causes at scale; neither states a download location or a licence. We give a generator rather than a dataset. It runs on real backbone topologies from the Internet Topology Zoo and records the exact root cause and the propagation path of every alarm -- a by-product of generation, not a labelling pass. Every
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