論文の概要: Time Series Anomaly Detection for Cyber-physical Systems via Neural
System Identification and Bayesian Filtering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07992v1
- Date: Tue, 15 Jun 2021 09:11:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-16 15:20:25.630168
- Title: Time Series Anomaly Detection for Cyber-physical Systems via Neural
System Identification and Bayesian Filtering
- Title（参考訳）: ニューラルネットワーク同定とベイズフィルタによるサイバー物理システムの時系列異常検出
- Authors: Cheng Feng, Pengwei Tian
- Abstract要約: AIoT技術は、サイバー物理システム(CPS)の運用障害を検出するために機械学習アルゴリズムを活用する人気が高まっている。
本稿では,ニューラルシステム同定とベイズフィルタ (NSIBF) と呼ばれる新しい時系列異常検出手法を提案する。
NSIBFは最先端の手法と比較し,CPSにおける異常検出の大幅な改善を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9924944826583602
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Recent advances in AIoT technologies have led to an increasing popularity of
utilizing machine learning algorithms to detect operational failures for
cyber-physical systems (CPS). In its basic form, an anomaly detection module
monitors the sensor measurements and actuator states from the physical plant,
and detects anomalies in these measurements to identify abnormal operation
status. Nevertheless, building effective anomaly detection models for CPS is
rather challenging as the model has to accurately detect anomalies in presence
of highly complicated system dynamics and unknown amount of sensor noise. In
this work, we propose a novel time series anomaly detection method called
Neural System Identification and Bayesian Filtering (NSIBF) in which a
specially crafted neural network architecture is posed for system
identification, i.e., capturing the dynamics of CPS in a dynamical state-space
model; then a Bayesian filtering algorithm is naturally applied on top of the
"identified" state-space model for robust anomaly detection by tracking the
uncertainty of the hidden state of the system recursively over time. We provide
qualitative as well as quantitative experiments with the proposed method on a
synthetic and three real-world CPS datasets, showing that NSIBF compares
favorably to the state-of-the-art methods with considerable improvements on
anomaly detection in CPS.
- Abstract（参考訳）: AIoT技術の最近の進歩は、サイバー物理システム(CPS)の運用障害を検出するために機械学習アルゴリズムを活用する人気が高まっている。
基本的な形態では、異常検出モジュールは物理プラントからセンサ計測とアクチュエータ状態を監視し、これらの測定の異常を検出して異常動作状態を特定する。
にもかかわらず、CPSの効果的な異常検出モデルの構築は、非常に複雑なシステムダイナミクスと未知のセンサノイズの存在下で、正確に異常を検出する必要があるため、かなり難しい。
In this work, we propose a novel time series anomaly detection method called Neural System Identification and Bayesian Filtering (NSIBF) in which a specially crafted neural network architecture is posed for system identification, i.e., capturing the dynamics of CPS in a dynamical state-space model; then a Bayesian filtering algorithm is naturally applied on top of the "identified" state-space model for robust anomaly detection by tracking the uncertainty of the hidden state of the system recursively over time.
提案手法を実世界の3つのCPSデータセットで定性的かつ定量的に評価した結果,NSIBFは最先端の手法と良好に比較でき,CPSにおける異常検出の大幅な改善を示す。
関連論文リスト
- Explainable Online Unsupervised Anomaly Detection for Cyber-Physical Systems via Causal Discovery from Time Series [1.223779595809275]
ニューラルネットワークによるディープラーニングに基づく最先端のアプローチは、異常認識において優れたパフォーマンスを達成する。
本手法はトレーニング効率が向上し,最先端のニューラルネットワークアーキテクチャの精度に優れることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-15T15:42:12Z) - Spatial-temporal Memories Enhanced Graph Autoencoder for Anomaly Detection in Dynamic Graphs [52.956235109354175]
動的グラフにおける異常検出は、グラフ構造と属性の時間的進化によって大きな課題となる。
空間記憶強調グラフオートエンコーダ(STRIPE)について紹介する。
STRIPEは、動的グラフの異なる空間的・時間的ダイナミクスを効果的に活用することにより、異常を識別する優れた能力を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-14T02:26:10Z) - Video Anomaly Detection via Spatio-Temporal Pseudo-Anomaly Generation : A Unified Approach [49.995833831087175]
本研究は,画像のマスキング領域にペンキを塗布することにより,汎用的な映像時間PAを生成する手法を提案する。
さらに,OCC設定下での現実世界の異常を検出するための単純な統合フレームワークを提案する。
提案手法は,OCC設定下での既存のPAs生成および再構築手法と同等に動作する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-27T13:14:06Z) - Electrical Grid Anomaly Detection via Tensor Decomposition [41.94295877935867]
従来の研究では、SCADAシステム内の異常を正確に識別するために次元減少に基づくアプローチが利用できることが示されている。
本研究では,SCADAシステムにおける異常を識別するために,テンソル分解法であるCanonical Polyadic Alternating Poisson Regressionを確率的枠組みで適用する。
実験では,ロスアラモス国立研究所が運営する電力網から収集した実世界のSCADAシステムデータをモデル化した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-12T18:23:06Z) - Self-Supervised Masked Convolutional Transformer Block for Anomaly
Detection [122.4894940892536]
本稿では, 自己監督型マスク型畳み込み変圧器ブロック (SSMCTB) について述べる。
本研究では,従来の自己教師型予測畳み込み抑止ブロック(SSPCAB)を3次元マスク付き畳み込み層,チャンネルワイドアテンション用トランスフォーマー,およびハマーロスに基づく新たな自己教師型目標を用いて拡張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-25T04:56:10Z) - A Robust and Explainable Data-Driven Anomaly Detection Approach For
Power Electronics [56.86150790999639]
本稿では,2つの異常検出・分類手法,すなわち行列プロファイルアルゴリズムと異常変換器を提案する。
行列プロファイルアルゴリズムは、ストリーミング時系列データにおけるリアルタイム異常を検出するための一般化可能なアプローチとして適している。
検知器の感度、リコール、検出精度を調整するために、一連のカスタムフィルタが作成され、追加される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-23T06:09:35Z) - Towards an Awareness of Time Series Anomaly Detection Models'
Adversarial Vulnerability [21.98595908296989]
本研究では,センサデータに小さな対向摂動のみを加えることで,最先端の異常検出手法の性能を著しく劣化させることを実証した。
いくつかのパブリックデータセットとプライベートデータセットに対して、予測エラー、異常、分類スコアなど、さまざまなスコアを使用する。
敵攻撃に対する異常検出システムの脆弱性を初めて実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-24T01:55:50Z) - Feature anomaly detection system (FADS) for intelligent manufacturing [0.0]
FADS(Feature-based Anomaly Detection System)と呼ばれる新しい異常検出アルゴリズムを提案する。
FADSは畳み込みフィルタの活性化を観察して名目入力の統計モデルを生成する。
推測中、システムは新しい入力の畳み込みフィルタのアクティベーションを、期待値の範囲外である統計モデルとフラグのアクティベーションと比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-21T17:54:37Z) - A Survey on Anomaly Detection for Technical Systems using LSTM Networks [0.0]
異常は、意図されたシステムの動作から逸脱し、部分的または完全なシステム障害と同様に効率が低下する可能性がある。
本稿では,ディープニューラルネットワーク,特に長期記憶ネットワークを用いた最先端異常検出に関する調査を行う。
調査したアプローチは、アプリケーションシナリオ、データ、異常タイプ、およびさらなるメトリクスに基づいて評価される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-28T13:24:40Z) - Consistency of mechanistic causal discovery in continuous-time using
Neural ODEs [85.7910042199734]
ダイナミカルシステムの研究において,連続時間における因果的発見を検討する。
本稿では,ニューラルネットワークを用いた因果探索アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-06T08:48:02Z) - A Novel Anomaly Detection Algorithm for Hybrid Production Systems based
on Deep Learning and Timed Automata [73.38551379469533]
DAD:DeepAnomalyDetectionは,ハイブリッド生産システムにおける自動モデル学習と異常検出のための新しいアプローチである。
深層学習とタイムドオートマトンを組み合わせて、観察から行動モデルを作成する。
このアルゴリズムは実システムからの2つのデータを含む少数のデータセットに適用され、有望な結果を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-29T08:27:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。