論文の概要: Dimensionality Reduction and Anomaly Detection for CPPS Data using Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14957v1
• Date: Wed, 28 Oct 2020 13:16:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 05:47:20.834977
• Title: Dimensionality Reduction and Anomaly Detection for CPPS Data using Autoencoder
• Title（参考訳）: オートエンコーダを用いたCPPSデータの次元化と異常検出
• Authors: Benedikt Eiteneuer and Nemanja Hranisavljevic and Oliver Niggemann
• Abstract要約: CPPS異常検出法では,2つの側面が相補的である可能性が示唆された。 本研究では、DR/ADアプローチとして非線形オートエンコーダ(AE)に焦点を当てる。 このアプローチは、比較的単純で簡単なアプリケーションとともに、最先端の技術よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.918927916284284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised anomaly detection (AD) is a major topic in the field of Cyber-Physical Production Systems (CPPSs). A closely related concern is dimensionality reduction (DR) which is: 1) often used as a preprocessing step in an AD solution, 2) a sort of AD, if a measure of observation conformity to the learned data manifold is provided. We argue that the two aspects can be complementary in a CPPS anomaly detection solution. In this work, we focus on the nonlinear autoencoder (AE) as a DR/AD approach. The contribution of this work is: 1) we examine the suitability of AE reconstruction error as an AD decision criterion in CPPS data. 2) we analyze its relation to a potential second-phase AD approach in the AE latent space 3) we evaluate the performance of the approach on three real-world datasets. Moreover, the approach outperforms state-of-the-art techniques, alongside a relatively simple and straightforward application.
• Abstract（参考訳）: 非教師付き異常検出(AD)は、サイバー物理生産システム(CPPS)の分野における主要なトピックである。 密接に関連する関心事は、次元還元(DR)である。 1) 広告ソリューションにおける前処理ステップとしてよく用いられる。 2) 一種のadは、学習されたデータ多様体に対する観測の適合性の尺度を提供する。 CPPS異常検出法では2つの側面が相補的である可能性が示唆された。 本研究では,非線形オートエンコーダ(ae)をdr/adアプローチとして注目する。 この作品の貢献は次のとおりである。 1) CPPSデータにおけるAD判定基準としてのAE再構成誤差の適合性を検討する。 2) AE潜伏空間における潜在第2相ADアプローチとの関係を解析する。 3)3つの実世界のデータセットに対するアプローチの性能を評価する。 さらにこのアプローチは、比較的単純で簡単なアプリケーションとともに、最先端の技術よりも優れています。

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