論文の概要: Ymir: A Supervised Ensemble Framework for Multivariate Time Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04704v1
• Date: Thu, 9 Dec 2021 05:07:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 15:30:06.664356
• Title: Ymir: A Supervised Ensemble Framework for Multivariate Time Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: Ymir: 多変量時系列異常検出のための教師付きアンサンブルフレームワーク
• Authors: Zhanxiang Zhao
• Abstract要約: Ymirは、アンサンブル学習と教師付き学習技術を使用して、現実世界のシステムアプリケーションにおける異常を効率的に学習し、適応する。 Ymirはアンサンブル学習法により、現在広く使われているいくつかの教師なし異常検出モデルを統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We proposed a multivariate time series anomaly detection frame-work Ymir, which leverages ensemble learning and supervisedlearning technology to efficiently learn and adapt to anomaliesin real-world system applications. Ymir integrates several currentlywidely used unsupervised anomaly detection models through anensemble learning method, and thus can provide robust frontalanomaly detection results in unsupervised scenarios. In a super-vised setting, domain experts and system users discuss and providelabels (anomalous or not) for the training data, which reflects theiranomaly detection criteria for the specific system. Ymir leveragesthe aforementioned unsupervised methods to extract rich and usefulfeature representations from the raw multivariate time series data,then combines the features and labels with a supervised classifier todo anomaly detection. We evaluated Ymir on internal multivariatetime series datasets from large monitoring systems and achievedgood anomaly detection performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アンサンブル学習と教師付き学習技術を活用した多変量時系列異常検出フレームワークymirを提案する。 Ymirはアンサンブル学習法により、現在広く使われているいくつかの教師なしの異常検出モデルを統合し、教師なしのシナリオで堅牢な前頭葉異常検出結果を提供する。 超視覚的な環境では、ドメインの専門家とシステム利用者は、特定のシステムの分類学的検出基準を反映したトレーニングデータについて、ラベルを議論し、提供します。 Ymirは前述の教師なし手法を利用して、生の多変量時系列データからリッチで有用な表現を抽出し、特徴とラベルを教師付き分類器 todo 異常検出と組み合わせる。 大規模監視システムからの内部多変量時系列データセット上でymirを評価し,良好な異常検出性能を得た。

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