論文の概要: Fine-grained Anomaly Detection in Sequential Data via Counterfactual Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04145v1
• Date: Sun, 9 Oct 2022 02:38:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 18:30:57.960112
• Title: Fine-grained Anomaly Detection in Sequential Data via Counterfactual Explanations
• Title（参考訳）: 擬似説明による時系列データのきめ細かい異常検出
• Authors: He Cheng, Depeng Xu, Shuhan Yuan, Xintao Wu
• Abstract要約: 本稿では, CFDetと呼ばれる, きめ細かい入力検出のための新しいフレームワークを提案する。 異常として検出されるシーケンスを考慮すれば、異常なエントリ検出を解釈可能な機械学習タスクとみなすことができる。 本稿では, 深層支援ベクトルデータ記述法(Deep SVDD)を用いて異常なシーケンスを検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.836395281552626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection in sequential data has been studied for a long time because of its potential in various applications, such as detecting abnormal system behaviors from log data. Although many approaches can achieve good performance on anomalous sequence detection, how to identify the anomalous entries in sequences is still challenging due to a lack of information at the entry-level. In this work, we propose a novel framework called CFDet for fine-grained anomalous entry detection. CFDet leverages the idea of interpretable machine learning. Given a sequence that is detected as anomalous, we can consider anomalous entry detection as an interpretable machine learning task because identifying anomalous entries in the sequence is to provide an interpretation to the detection result. We make use of the deep support vector data description (Deep SVDD) approach to detect anomalous sequences and propose a novel counterfactual interpretation-based approach to identify anomalous entries in the sequences. Experimental results on three datasets show that CFDet can correctly detect anomalous entries.
• Abstract（参考訳）: ログデータから異常なシステム挙動を検出するなど、様々な応用の可能性から、シーケンシャルデータにおける異常検出が長い間研究されてきた。 多くの手法が異常シーケンス検出において優れた性能を発揮するが、エントリレベルでの情報不足のため、シーケンス内の異常エントリの特定方法はまだ難しい。 本研究では, CFDetと呼ばれる, きめ細かい入力検出のためのフレームワークを提案する。 CFDetは解釈可能な機械学習の概念を活用する。 異常が検出されたシーケンスが与えられた場合、異常なエントリを識別することは検出結果の解釈を提供するため、異常なエントリ検出を解釈可能な機械学習タスクと考えることができる。 我々は,deep support vector data description (deep svdd) 法を用いて異常シーケンスの検出を行い,その異常エントリを識別するための新しい反事実解釈に基づく手法を提案する。 3つのデータセットの実験結果は、CFDetが異常なエントリを正しく検出できることを示している。

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