論文の概要: Achieving Counterfactual Fairness for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02318v1
• Date: Sat, 4 Mar 2023 04:45:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 20:23:25.087238
• Title: Achieving Counterfactual Fairness for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のためのファクトフェアネスの達成
• Authors: Xiao Han, Lu Zhang, Yongkai Wu, Shuhan Yuan
• Abstract要約: 本稿では,2つの相,反実データ生成と公正な異常検出からなる,反実的公正な異常検出(CFAD)フレームワークを提案する。 合成データセットと2つの実データセットの実験結果から、CFADは異常を効果的に検出し、反ファクト的公正性を確保することができることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.586768167592112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ensuring fairness in anomaly detection models has received much attention recently as many anomaly detection applications involve human beings. However, existing fair anomaly detection approaches mainly focus on association-based fairness notions. In this work, we target counterfactual fairness, which is a prevalent causation-based fairness notion. The goal of counterfactually fair anomaly detection is to ensure that the detection outcome of an individual in the factual world is the same as that in the counterfactual world where the individual had belonged to a different group. To this end, we propose a counterfactually fair anomaly detection (CFAD) framework which consists of two phases, counterfactual data generation and fair anomaly detection. Experimental results on a synthetic dataset and two real datasets show that CFAD can effectively detect anomalies as well as ensure counterfactual fairness.
• Abstract（参考訳）: 異常検出モデルにおける公正性の確保は、最近、多くの異常検出アプリケーションが人間を含むため、多くの注目を集めている。 しかし、既存のフェアアノマリー検出アプローチは、主に関連に基づくフェアネス概念に焦点を当てている。 本研究では,因果関係に基づくフェアネスの概念である反事実フェアネスを対象とする。 対実的公正な異常検出の目標は、現実の世界における個人の検出結果が、その個人が別のグループに属していた対実的世界と同じであることを確実にすることである。 そこで本研究では,2つの相,反実データ生成と公正な異常検出からなる,反実的公正な異常検出(CFAD)フレームワークを提案する。 合成データセットと2つの実データセットの実験結果から、CFADは異常を効果的に検出し、反事実的公正性を確保することができる。

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