論文の概要: Graph-based Time-Series Anomaly Detection: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00058v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 19:48:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 18:27:19.485934
• Title: Graph-based Time-Series Anomaly Detection: A Survey
• Title（参考訳）: グラフに基づく時系列異常検出:調査
• Authors: Thi Kieu Khanh Ho, Ali Karami, Narges Armanfard
• Abstract要約: 時系列異常検出(TSAD)は、時間的依存と構造的依存の両方を考慮する必要があるため、非常に難しい。 最近のグラフベースのアプローチは、この分野の課題に取り組む上で、驚くべき進歩を遂げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.502112118170715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the recent advances in technology, a wide range of systems continues to collect a large amount of data over time and thus generating time series. Detecting anomalies in time series data is an important task in various applications such as e-commerce, cybersecurity, and health care monitoring. However, Time-series Anomaly Detection (TSAD) is very challenging as it requires considering both the temporal dependency and the structural dependency. Recent graph-based approaches have made impressive progress in tackling the challenges of this field. In this survey, we conduct a comprehensive and up-to-date review of Graph-based Time-series Anomaly Detection (G-TSAD). First, we explore the significant potential of graph-based methods in identifying different types of anomalies in time series data. Then, we provide a structured and comprehensive review of the state-of-the-art graph anomaly detection techniques in the context of time series. Finally, we discuss the technical challenges and potential future directions for possible improvements in this research field.
• Abstract（参考訳）: 近年の技術の進歩により、広範囲のシステムが時間とともに大量のデータを収集し続け、時系列を生成するようになった。 時系列データの異常を検出することは、eコマース、サイバーセキュリティ、医療監視など、さまざまなアプリケーションにおいて重要なタスクである。 しかし、時間系列異常検出(TSAD)は時間依存と構造依存の両方を考慮する必要があるため、非常に難しい。 最近のグラフベースのアプローチは、この分野の課題に取り組む上で素晴らしい進歩を遂げています。 本稿では,グラフに基づく時系列異常検出(G-TSAD)の総合的かつ最新のレビューを行う。 まず,時系列データの異なる種類の異常を識別するグラフベース手法の有意な可能性について検討する。 次に,時系列の文脈における最先端グラフ異常検出手法の構造化と包括的レビューを行う。 最後に,本研究分野における技術的課題と今後の展望について考察する。

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