TriFleetRCA: On-Premise LLM Root Cause Analysis for Kubernetes
论文针对远程站点/边缘环境的 Kubernetes 根因分析（RCA）痛点展开研究。当前运维场景中，故障证据分散在 Pod 日志、Kubernetes 事件与集群级对象里，跨源关联耗时且依赖人工经验；同时许多企业出于合规与数据主权要求，无法
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← 返回所有主题Evaluating the NIST Bugs Framework Against CWE as a Successor for Automated Vulnerability Classification
该论文关注漏洞分类这一网络安全基础能力。当前业界普遍使用 MITRE 的通用弱点枚举（CWE）作为根因弱点的公共知识库，但 CWE 条目之间存在大量语义重叠，结构上并非正交，导致同一个漏洞往往可被映射到多个弱点类别。这一缺陷使得根因分析（R
A Survey of Parser Differential Anti-Patterns.
本论文针对软件系统中解析器差异（Parser Differentials）现象进行系统性综述与根因分析。解析器差异指两个或多个解析器对同一输入产生不同解释，这种不一致在复杂系统中难以检测，主要挑战在于如何从庞大代码库中抽象出解析器逻辑，以及
Interventional Root Cause Analysis of Failures in Multi-Sensor Fusion Perception Systems.
本文提出了一种名为干预式根因分析（IRCA）的新方法，用于定位自动驾驶系统（ADS）中多传感器融合（MSF）感知系统发生故障的根本原因。自动驾驶系统高度依赖多传感器融合来提升环境感知的准确性，但融合过程无法完全消除不确定性，多个模块的故障会
Knowledge-Graph-Guided Retrieval-Augmented LLMs for Explainable Root Cause Analysis in Automotive HiL Validation
硬件在环（HiL）验证是汽车软件系统开发中的关键环节，会产生大量多元时间序列数据。人工分析耗时且通常仅能实现异常检测和故障分类，难以进行根本原因分析。深度学习方法在故障检测和分类上虽表现优异，但面临两个主要局限：一是当故障位置、系统或操作条