VSCOUT: 高次元データ監視のためのハイブリッド変分オートエンコーダによる外れ値検知
TL;DRVSCOUTは、高次元で複雑な分布を持つデータにおける異常検知（特にフェーズIのレトロスペクティブ監視）のために開発された新しい手法です。ARD-VAEを用いた特徴抽出とアンサンブルフィルタリングを組み合わせることで、汚染されたデータからでも「正常状態」の基準を正確に学習し、従来の手法よりも高い検知精度とロバスト性を実現します。
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RedSage: サイバーセキュリティに特化した汎用LLM
TL;DRRedSageは、プライバシーリスクを回避しつつ多様なセキュリティ業務を支援するために開発された、オープンソースのサイバーセキュリティ特化型LLMである。118億トークンの専門データによる事前学習と、エージェントベースのパイプラインで生成された26.6万件の指示データによる調整を経て、既存モデルを上回る性能を実現した。
多項分布における厳密最小体積信頼集合の共通部分
TL;DRデータサイエンスやA/Bテストで重要な多項分布パラメータの信頼区間計算において、体積を最小化する最適集合（MVC）の交差判定を行う新しいアルゴリズムを提案。不連続で計算困難なp値に基づくMVCに対し、幾何学的分割とp値の上下界を用いることで、交差・分離・許容誤差内での保留を証明付きで判定可能にした。
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