論文の概要: Exploring Global and Local Information for Anomaly Detection with Normal Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02025v1
• Date: Sat, 3 Jun 2023 06:51:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 20:32:25.415489
• Title: Exploring Global and Local Information for Anomaly Detection with Normal Samples
• Title（参考訳）: 正常サンプルを用いた異常検出のためのグローバル・ローカル情報探索
• Authors: Fan Xu, Nan Wang, Xibin Zhao
• Abstract要約: 異常検出は、通常のパターンに従わないデータを検出することを目的としており、そのようなデータはoutliersとも呼ばれる。 多くの現実的なシナリオでは、正常な振る舞いに従うサンプルのみが観察されるが、異常な情報はほとんど得られない。 本稿では, 異常検出手法であるGALDetectorを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.68962459770419
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection aims to detect data that do not conform to regular patterns, and such data is also called outliers. The anomalies to be detected are often tiny in proportion, containing crucial information, and are suitable for application scenes like intrusion detection, fraud detection, fault diagnosis, e-commerce platforms, et al. However, in many realistic scenarios, only the samples following normal behavior are observed, while we can hardly obtain any anomaly information. To address such problem, we propose an anomaly detection method GALDetector which is combined of global and local information based on observed normal samples. The proposed method can be divided into a three-stage method. Firstly, the global similar normal scores and the local sparsity scores of unlabeled samples are computed separately. Secondly, potential anomaly samples are separated from the unlabeled samples corresponding to these two scores and corresponding weights are assigned to the selected samples. Finally, a weighted anomaly detector is trained by loads of samples, then the detector is utilized to identify else anomalies. To evaluate the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments on three categories of real-world datasets from diverse domains, and experimental results show that our method achieves better performance when compared with other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、通常のパターンに従わないデータを検出することを目的としており、そのようなデータはoutliersとも呼ばれる。 検出される異常はしばしば比率が小さく、重要な情報が含まれており、侵入検出、不正検出、障害診断、eコマースプラットフォームなどのアプリケーションシーンに適している。 しかし、多くの現実的なシナリオでは、通常の行動に従うサンプルのみが観察されるが、異常情報はほとんど得られない。 このような問題に対処するために,観測サンプルに基づいてグローバル情報とローカル情報を組み合わせた異常検出手法GALDetectorを提案する。 提案手法は三段階法に分類できる。 まず、グローバルな類似の正規スコアとラベルなしサンプルの局所空間スコアを別々に計算する。 次に、これらの2つのスコアに対応するラベルのないサンプルから電位異常サンプルを分離し、選択されたサンプルに対応する重量を割り当てる。 最後に、重み付き異常検出器はサンプルの負荷によって訓練され、検出器は他の異常を識別するために利用される。 提案手法の有効性を評価するために,様々な領域からの実世界のデータセットを3つのカテゴリに分けて実験を行い,実験により,他の最先端手法と比較して優れた性能が得られることを示した。

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