論文の概要: Adaptable and Interpretable Framework for Novelty Detection in Real-Time IoT Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02947v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 09:16:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 14:48:44.773738
• Title: Adaptable and Interpretable Framework for Novelty Detection in Real-Time IoT Systems
• Title（参考訳）: リアルタイムIoTシステムにおける新規性検出のための適応的・解釈可能なフレームワーク
• Authors: Marek Wadinger and Michal Kvasnica
• Abstract要約: RAIDアルゴリズムは、データドリフトやモデル開発中に考慮されない変更点などの非定常効果に適応する。 RAIDアルゴリズムは、既存のプロセス自動化インフラストラクチャの変更を必要としないため、異なるドメインにまたがって高度にデプロイできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.609170287691728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the Real-time Adaptive and Interpretable Detection (RAID) algorithm. The novel approach addresses the limitations of state-of-the-art anomaly detection methods for multivariate dynamic processes, which are restricted to detecting anomalies within the scope of the model training conditions. The RAID algorithm adapts to non-stationary effects such as data drift and change points that may not be accounted for during model development, resulting in prolonged service life. A dynamic model based on joint probability distribution handles anomalous behavior detection in a system and the root cause isolation based on adaptive process limits. RAID algorithm does not require changes to existing process automation infrastructures, making it highly deployable across different domains. Two case studies involving real dynamic system data demonstrate the benefits of the RAID algorithm, including change point adaptation, root cause isolation, and improved detection accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,リアルタイム適応・解釈検出(RAID)アルゴリズムを提案する。 モデル学習条件の範囲内での異常検出に制限される多変量動的プロセスに対する最先端の異常検出手法の限界に対処する。 RAIDアルゴリズムは、データドリフトやモデル開発中に考慮されない変更点などの非定常効果に適応し、サービス寿命が長くなる。 連立確率分布に基づく動的モデルは、システム内の異常な挙動検出と適応的なプロセス制限に基づく根本原因分離を扱う。 RAIDアルゴリズムは既存のプロセス自動化インフラストラクチャの変更を必要としないため、異なるドメインにまたがって高度にデプロイできる。 実動的システムデータを含む2つのケーススタディは、変更点適応、根本原因分離、検出精度の向上を含むRAIDアルゴリズムの利点を示している。

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