論文の概要: Active Learning-based Isolation Forest (ALIF): Enhancing Anomaly Detection in Decision Support Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03934v1
• Date: Fri, 8 Jul 2022 14:36:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-11 13:00:47.034718
• Title: Active Learning-based Isolation Forest (ALIF): Enhancing Anomaly Detection in Decision Support Systems
• Title（参考訳）: アクティブ学習型孤立林(ALIF):意思決定支援システムにおける異常検出の強化
• Authors: Elisa Marcelli, Tommaso Barbariol, Gian Antonio Susto
• Abstract要約: ALIFは一般的な孤立林の軽量な修正であり、他の最先端のアルゴリズムと比較して優れた性能を示した。 提案手法は,現実のシナリオでますます普及しているDSS(Decision Support System)の存在に特に注目されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.922007656878633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The detection of anomalous behaviours is an emerging need in many applications, particularly in contexts where security and reliability are critical aspects. While the definition of anomaly strictly depends on the domain framework, it is often impractical or too time consuming to obtain a fully labelled dataset. The use of unsupervised models to overcome the lack of labels often fails to catch domain specific anomalies as they rely on general definitions of outlier. This paper suggests a new active learning based approach, ALIF, to solve this problem by reducing the number of required labels and tuning the detector towards the definition of anomaly provided by the user. The proposed approach is particularly appealing in the presence of a Decision Support System (DSS), a case that is increasingly popular in real-world scenarios. While it is common that DSS embedded with anomaly detection capabilities rely on unsupervised models, they don't have a way to improve their performance: ALIF is able to enhance the capabilities of DSS by exploiting the user feedback during common operations. ALIF is a lightweight modification of the popular Isolation Forest that proved superior performances with respect to other state-of-art algorithms in a multitude of real anomaly detection datasets.
• Abstract（参考訳）: 異常な振る舞いの検出は、多くのアプリケーション、特にセキュリティと信頼性が重要な側面である状況において、ますます必要とされる。 異常の定義はドメイン・フレームワークに厳密に依存するが、完全にラベル付けされたデータセットを得るには実用的でないか時間がかかりすぎることが多い。 ラベルの欠如を克服するための教師なしモデルの使用は、通常、アウトリーチの一般的な定義に依存するため、ドメイン固有の異常をキャッチできないことが多い。 本稿では,要求ラベル数を減らし,ユーザが提供する異常定義に向けて検出器をチューニングすることで,この問題を解決するための新たなアクティブラーニングベースアプローチであるALIFを提案する。 提案手法は,現実のシナリオでますます普及しているDSS(Decision Support System)の存在に特に注目されている。 異常検出機能に埋め込まれたDSSは、教師なしモデルに依存しているのが一般的ですが、パフォーマンスを改善する方法はありません。 ALIFは一般的な孤立林の軽量な修正であり、多数の実際の異常検出データセットにおいて、他の最先端アルゴリズムよりも優れた性能を示した。

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