論文の概要: Multivariate Time Series Anomaly Detection with Few Positive Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00705v1
• Date: Sat, 2 Jul 2022 00:58:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 12:05:16.814166
• Title: Multivariate Time Series Anomaly Detection with Few Positive Samples
• Title（参考訳）: 正のサンプルが少ない多変量時系列異常検出
• Authors: Feng Xue, Weizhong Yan
• Abstract要約: この実践的状況のニーズに対処する2つの方法を紹介する。 提案手法は, 自己回帰(AR)モデルを用いた正規動作の代表的な学習に有効である。 文献からのアプローチと比較して,効果的な性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.256288627540536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given the scarcity of anomalies in real-world applications, the majority of literature has been focusing on modeling normality. The learned representations enable anomaly detection as the normality model is trained to capture certain key underlying data regularities under normal circumstances. In practical settings, particularly industrial time series anomaly detection, we often encounter situations where a large amount of normal operation data is available along with a small number of anomaly events collected over time. This practical situation calls for methodologies to leverage these small number of anomaly events to create a better anomaly detector. In this paper, we introduce two methodologies to address the needs of this practical situation and compared them with recently developed state of the art techniques. Our proposed methods anchor on representative learning of normal operation with autoregressive (AR) model along with loss components to encourage representations that separate normal versus few positive examples. We applied the proposed methods to two industrial anomaly detection datasets and demonstrated effective performance in comparison with approaches from literature. Our study also points out additional challenges with adopting such methods in practical applications.
• Abstract（参考訳）: 現実の応用における異常の不足を考えると、文献の大半は正規性をモデル化することに集中している。 学習された表現は、正規性モデルが訓練されたときの異常検出を可能にし、通常の状況下で重要なデータ正規性をキャプチャする。 実用的な設定、特に産業時系列異常検出では、時間とともに収集される少数の異常事象とともに、大量の正常な操作データが利用できる状況に遭遇することが多い。 この実践的な状況は、これらの少数の異常事象を利用してより良い異常検出を行う方法を要求する。 本稿では,この実践的状況のニーズに対処する2つの手法を紹介し,最近開発された技術技術と比較する。 提案手法は, 自己回帰(AR)モデルと損失成分を併用し, 正規と少数の正の例を分離した表現を促進する。 提案手法を2つの産業用異常検出データセットに適用し,文献からのアプローチと比較して有効性能を示した。 また,このような手法を実用に応用する上での課題についても指摘する。

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