論文の概要: Applications of Generative Adversarial Networks in Anomaly Detection: A
Systematic Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12076v1
- Date: Fri, 22 Oct 2021 21:48:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-26 16:34:57.275380
- Title: Applications of Generative Adversarial Networks in Anomaly Detection: A
Systematic Literature Review
- Title(参考訳): 異常検出における生成的対向ネットワークの応用:体系的文献レビュー
- Authors: Mikael Sabuhi, Ming Zhou, Cor-Paul Bezemer, Petr Musilek
- Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は異常検出研究において大きな注目を集めている。
本稿では,GANの異常検出への応用について,系統的な文献レビューを行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.752089275446462
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anomaly detection has become an indispensable tool for modern society,
applied in a wide range of applications, from detecting fraudulent transactions
to malignant brain tumours. Over time, many anomaly detection techniques have
been introduced. However, in general, they all suffer from the same problem: a
lack of data that represents anomalous behaviour. As anomalous behaviour is
usually costly (or dangerous) for a system, it is difficult to gather enough
data that represents such behaviour. This, in turn, makes it difficult to
develop and evaluate anomaly detection techniques. Recently, generative
adversarial networks (GANs) have attracted a great deal of attention in anomaly
detection research, due to their unique ability to generate new data. In this
paper, we present a systematic literature review of the applications of GANs in
anomaly detection, covering 128 papers on the subject. The goal of this review
paper is to analyze and summarize: (1) which anomaly detection techniques can
benefit from certain types of GANs, and how, (2) in which application domains
GAN-assisted anomaly detection techniques have been applied, and (3) which
datasets and performance metrics have been used to evaluate these techniques.
Our study helps researchers and practitioners to find the most suitable
GAN-assisted anomaly detection technique for their application. In addition, we
present a research roadmap for future studies in this area.
- Abstract(参考訳): 異常検出は、不正取引の検出から悪性脳腫瘍まで幅広い応用に適用される現代社会にとって欠かせないツールとなっている。
時間とともに、多くの異常検出技術が導入された。
しかし、一般的には、それらはすべて同じ問題、つまり異常な振る舞いを表すデータの欠如に悩まされる。
異常な振る舞いは通常、システムにとってコストがかかる(あるいは危険な)ため、そのような振る舞いを表す十分なデータを集めるのは難しい。
これにより、異常検出技術の開発と評価が困難になる。
近年、GAN(Generative Adversarial Network)は、新しいデータを生成するユニークな能力のため、異常検出研究において大きな注目を集めている。
本稿では, 異常検出におけるGANの応用に関する系統的な文献レビューを行い, 128論文について報告する。
本研究の目的は,(1)特定の種類のGANから異常検出技術が有用であるか,(2)アプリケーションドメインのGAN支援異常検出技術が適用されているか,(3)これらの手法を評価するためにデータセットと性能指標が使用されているか,などを分析することである。
我々の研究は、研究者や実践者が最も適したGAN支援異常検出技術を見つけるのに役立ちます。
また,この分野における今後の研究のロードマップについて述べる。
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