論文の概要: Hyperbolic Self-supervised Contrastive Learning Based Network Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05049v1
• Date: Mon, 12 Sep 2022 07:08:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 14:15:21.059498
• Title: Hyperbolic Self-supervised Contrastive Learning Based Network Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 双曲的自己教師付きコントラスト学習に基づくネットワーク異常検出
• Authors: Yuanjun Shi
• Abstract要約: 属性ネットワーク上の異常検出は近年,多くの研究分野において注目されている。 双曲型自己教師付きコントラスト学習を用いた効率的な異常検出フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection on the attributed network has recently received increasing attention in many research fields, such as cybernetic anomaly detection and financial fraud detection. With the wide application of deep learning on graph representations, existing approaches choose to apply euclidean graph encoders as their backbone, which may lose important hierarchical information, especially in complex networks. To tackle this problem, we propose an efficient anomaly detection framework using hyperbolic self-supervised contrastive learning. Specifically, we first conduct the data augmentation by performing subgraph sampling. Then we utilize the hierarchical information in hyperbolic space through exponential mapping and logarithmic mapping and obtain the anomaly score by subtracting scores of the positive pairs from the negative pairs via a discriminating process. Finally, extensive experiments on four real-world datasets demonstrate that our approach performs superior over representative baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: 属性ネットワーク上の異常検出は近年,サイバーネティックな異常検出や不正検出など,多くの研究分野で注目を集めている。 グラフ表現へのディープラーニングの広範な適用により、既存のアプローチではユークリッドグラフエンコーダをバックボーンとして採用することを選択し、特に複雑なネットワークにおいて重要な階層情報を失う可能性がある。 この問題に対処するために,双曲的自己教師付きコントラスト学習を用いた効率的な異常検出フレームワークを提案する。 具体的には,まずサブグラフサンプリングを行い,データ拡張を行う。 次に,指数写像と対数写像を用いて双曲空間の階層情報を利用し,正の対のスコアを負の対から判別過程によって引いて異常値を求める。 最後に、4つの実世界のデータセットに対する広範な実験により、我々のアプローチは代表的ベースラインアプローチよりも優れていることを示した。

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