論文の概要: Anomaly Detection with Ensemble of Encoder and Decoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06431v1
• Date: Sat, 11 Mar 2023 15:49:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 19:00:48.928244
• Title: Anomaly Detection with Ensemble of Encoder and Decoder
• Title（参考訳）: エンコーダとデコーダのアンサンブルによる異常検出
• Authors: Xijuan Sun, Di Wu, Arnaud Zinflou, Benoit Boulet
• Abstract要約: 電力網における異常検出は、電力系統に対するサイバー攻撃による異常を検出し、識別することを目的としている。 本稿では,複数のエンコーダとデコーダを用いて正規サンプルのデータ分布をモデル化し,新しい異常検出手法を提案する。 ネットワーク侵入と電力系統データセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8199078343161266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hacking and false data injection from adversaries can threaten power grids' everyday operations and cause significant economic loss. Anomaly detection in power grids aims to detect and discriminate anomalies caused by cyber attacks against the power system, which is essential for keeping power grids working correctly and efficiently. Different methods have been applied for anomaly detection, such as statistical methods and machine learning-based methods. Usually, machine learning-based methods need to model the normal data distribution. In this work, we propose a novel anomaly detection method by modeling the data distribution of normal samples via multiple encoders and decoders. Specifically, the proposed method maps input samples into a latent space and then reconstructs output samples from latent vectors. The extra encoder finally maps reconstructed samples to latent representations. During the training phase, we optimize parameters by minimizing the reconstruction loss and encoding loss. Training samples are re-weighted to focus more on missed correlations between features of normal data. Furthermore, we employ the long short-term memory model as encoders and decoders to test its effectiveness. We also investigate a meta-learning-based framework for hyper-parameter tuning of our approach. Experiment results on network intrusion and power system datasets demonstrate the effectiveness of our proposed method, where our models consistently outperform all baselines.
• Abstract（参考訳）: 敵からのハッキングや偽のデータ注入は電力グリッドの日常的な運用を脅かし、経済的損失を著しく引き起こす可能性がある。 電力グリッドの異常検出は、電力グリッドの正常かつ効率的な動作を維持するために不可欠である、電力システムに対するサイバー攻撃による異常を検出し、識別することを目的としている。 統計手法や機械学習に基づく手法など、さまざまな手法が異常検出に応用されている。 通常、機械学習ベースの方法は、通常のデータ分布をモデル化する必要がある。 本研究では,複数エンコーダとデコーダによる正規サンプルのデータ分布をモデル化し,新しい異常検出法を提案する。 具体的には,入力サンプルを潜時空間にマッピングし,潜時ベクトルからの出力サンプルを再構成する。 余剰エンコーダは最終的に再構成されたサンプルを潜在表現にマッピングする。 トレーニング期間中、再構成損失と符号化損失を最小化してパラメータを最適化する。 トレーニングサンプルは再重み付けされ、通常のデータの特徴間の相関の欠如に焦点が当てられる。 さらに,エンコーダとデコーダとして長期記憶モデルを用い,その有効性を検証した。 また,我々のアプローチのハイパーパラメータチューニングのためのメタラーニングベースのフレームワークについても検討した。 ネットワーク侵入と電力系統データセットを用いた実験により,提案手法の有効性が実証された。

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