論文の概要: Scalable and Decentralized Algorithms for Anomaly Detection via Learning-Based Controlled Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04912v1
• Date: Wed, 8 Dec 2021 11:20:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 14:12:32.792553
• Title: Scalable and Decentralized Algorithms for Anomaly Detection via Learning-Based Controlled Sensing
• Title（参考訳）: 学習型制御センシングによる異常検出のためのスケーラブル・分散アルゴリズム
• Authors: Geethu Joseph, Chen Zhong, M. Cenk Gursoy, Senem Velipasalar, and Pramod K.Varshney
• Abstract要約: 本研究では,ある時刻に観測対象のプロセスを選択する異常検出アルゴリズムを開発した。 検出アルゴリズムの目的は、所望値を超える精度で異常を識別することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.14838268469627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the problem of sequentially selecting and observing processes from a given set to find the anomalies among them. The decision-maker observes a subset of the processes at any given time instant and obtains a noisy binary indicator of whether or not the corresponding process is anomalous. In this setting, we develop an anomaly detection algorithm that chooses the processes to be observed at a given time instant, decides when to stop taking observations, and declares the decision on anomalous processes. The objective of the detection algorithm is to identify the anomalies with an accuracy exceeding the desired value while minimizing the delay in decision making. We devise a centralized algorithm where the processes are jointly selected by a common agent as well as a decentralized algorithm where the decision of whether to select a process is made independently for each process. Our algorithms rely on a Markov decision process defined using the marginal probability of each process being normal or anomalous, conditioned on the observations. We implement the detection algorithms using the deep actor-critic reinforcement learning framework. Unlike prior work on this topic that has exponential complexity in the number of processes, our algorithms have computational and memory requirements that are both polynomial in the number of processes. We demonstrate the efficacy of these algorithms using numerical experiments by comparing them with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 与えられた集合からプロセスを順次選択・観察し、それらの間に異常を見出す問題に対処する。 意思決定者は、任意の時点でプロセスのサブセットを瞬時に観察し、対応するプロセスが異常であるか否かのノイズの2値指標を得る。 本研究では,ある時刻に観測すべきプロセスを選択し,いつ観測を中止するかを判断し,異常なプロセスに関する決定を宣言する異常検出アルゴリズムを開発する。 検出アルゴリズムの目的は、決定の遅れを最小限に抑えつつ、所望値を超える精度で異常を識別することである。 我々は、プロセスが共通のエージェントによって共同で選択される集中型アルゴリズムと、プロセスを選択するかどうかが各プロセスごとに独立に決定される分散型アルゴリズムを考案する。 我々のアルゴリズムは、各過程が正常か異常かの限界確率を用いて定義されたマルコフ決定過程に依存する。 我々は,deep actor-critic reinforcement learningフレームワークを用いて検出アルゴリズムを実装した。 プロセス数に指数関数的複雑性を持つこのトピックの以前の作業とは異なり、我々のアルゴリズムは、プロセス数における多項式である計算とメモリの要求を持っている。 これらのアルゴリズムを最先端手法と比較し,数値実験を用いて実効性を示す。

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