論文の概要: TracInAD: Measuring Influence for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01362v2
• Date: Wed, 4 May 2022 07:29:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 11:33:09.594492
• Title: TracInAD: Measuring Influence for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: TracInAD:異常検出への影響の測定
• Authors: Hugo Thimonier, Fabrice Popineau, Arpad Rimmel, Bich-Li\^en Doan and Fabrice Daniel
• Abstract要約: 本稿では,TracInに基づく異常をフラグする新しい手法を提案する。 本研究では,変分オートエンコーダを用いて,テストポイントにおけるトレーニングポイントのサブサンプルの平均的な影響が,異常のプロキシとして有効であることを示す。
• 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: As with many other tasks, neural networks prove very effective for anomaly detection purposes. However, very few deep-learning models are suited for detecting anomalies on tabular datasets. This paper proposes a novel methodology to flag anomalies based on TracIn, an influence measure initially introduced for explicability purposes. The proposed methods can serve to augment any unsupervised deep anomaly detection method. We test our approach using Variational Autoencoders and show that the average influence of a subsample of training points on a test point can serve as a proxy for abnormality. Our model proves to be competitive in comparison with state-of-the-art approaches: it achieves comparable or better performance in terms of detection accuracy on medical and cyber-security tabular benchmark data.
• Abstract（参考訳）: 他の多くのタスクと同様に、ニューラルネットワークは異常検出に非常に効果的である。 しかし、テーブル型データセットで異常を検出するのに適したディープラーニングモデルはほとんどない。 本稿では,本研究で最初に導入したインフルエンス指標であるtracinに基づく異常をフラグする新しい手法を提案する。 提案手法は, 教師なし深部異常検出手法の強化に有効である。 提案手法は変動型オートエンコーダを用いてテストし,実験点に対する訓練点のサブサンプルの平均的影響が異常の指標となりうることを示した。 我々のモデルは、最先端のアプローチと比較して競争力があることを証明している。医療およびサイバーセキュリティの表型ベンチマークデータに対する検出精度において、同等またはより良いパフォーマンスを達成する。

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