論文の概要: LSTM for Model-Based Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15680v1
• Date: Thu, 29 Oct 2020 15:26:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 23:18:49.295761
• Title: LSTM for Model-Based Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems
• Title（参考訳）: LSTMによるサイバー物理系のモデルベース異常検出
• Authors: Benedikt Eiteneuer and Oliver Niggemann
• Abstract要約: 異常検出は、与えられたコンテキストにおけるシステムの通常の振る舞いとは異なるデータを検出するタスクである。 LSTM(Long Short-Term Memory)ニューラルネットワークは、時系列を学習するのに特に有用であることが示されている。 私たちは、人工データと実データに対するアプローチを分析します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.020523898765404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection is the task of detecting data which differs from the normal behaviour of a system in a given context. In order to approach this problem, data-driven models can be learned to predict current or future observations. Oftentimes, anomalous behaviour depends on the internal dynamics of the system and looks normal in a static context. To address this problem, the model should also operate depending on state. Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks have been shown to be particularly useful to learn time sequences with varying length of temporal dependencies and are therefore an interesting general purpose approach to learn the behaviour of arbitrarily complex Cyber-Physical Systems. In order to perform anomaly detection, we slightly modify the standard norm 2 error to incorporate an estimate of model uncertainty. We analyse the approach on artificial and real data.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、与えられたコンテキストにおけるシステムの通常の振る舞いとは異なるデータを検出するタスクである。 この問題を解決するために、データ駆動モデルは、現在または将来の観測を予測するために学べる。 異常な振る舞いはシステムの内部ダイナミクスに依存し、静的なコンテキストでは正常に見えることが多い。 この問題に対処するためには、モデルも状態に応じて動作する必要がある。 長期短期記憶(lstm)ニューラルネットワークは、時間依存の長さの異なる時系列を学習するのに特に有用であることが示されており、それゆえ、任意に複雑なサイバー物理システムの振る舞いを学ぶための興味深い汎用的アプローチである。 異常検出を行うために,モデル不確実性の推定を組み込むため,標準ノルム2誤差をわずかに修正する。 人工的および実データに対するアプローチを分析します。

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