論文の概要: Coupled Attention Networks for Multivariate Time Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07114v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 13:42:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 14:30:44.313979
• Title: Coupled Attention Networks for Multivariate Time Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 多変量時系列異常検出のための結合注意ネットワーク
• Authors: Feng Xia, Xin Chen, Shuo Yu, Mingliang Hou, Mujie Liu, Linlin You
• Abstract要約: 多変量時系列データにおける異常検出のためのアテンションベースニューラルネットワークフレームワーク(CAN)を提案する。 センサ間の関係と時間的依存関係をキャプチャするために、グローバルローカルグラフに基づく畳み込みニューラルネットワークを時間的自己認識モジュールに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.620044922371177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multivariate time series anomaly detection (MTAD) plays a vital role in a wide variety of real-world application domains. Over the past few years, MTAD has attracted rapidly increasing attention from both academia and industry. Many deep learning and graph learning models have been developed for effective anomaly detection in multivariate time series data, which enable advanced applications such as smart surveillance and risk management with unprecedented capabilities. Nevertheless, MTAD is facing critical challenges deriving from the dependencies among sensors and variables, which often change over time. To address this issue, we propose a coupled attention-based neural network framework (CAN) for anomaly detection in multivariate time series data featuring dynamic variable relationships. We combine adaptive graph learning methods with graph attention to generate a global-local graph that can represent both global correlations and dynamic local correlations among sensors. To capture inter-sensor relationships and temporal dependencies, a convolutional neural network based on the global-local graph is integrated with a temporal self-attention module to construct a coupled attention module. In addition, we develop a multilevel encoder-decoder architecture that accommodates reconstruction and prediction tasks to better characterize multivariate time series data. Extensive experiments on real-world datasets have been conducted to evaluate the performance of the proposed CAN approach, and the results show that CAN significantly outperforms state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列異常検出(MTAD)は、様々な現実世界のアプリケーション領域において重要な役割を果たす。 過去数年間、MTADは学術と産業の両方から急速に注目を集めてきた。 多くのディープラーニングとグラフ学習モデルは、多変量時系列データにおける効果的な異常検出のために開発されており、スマート監視や前例のない機能を備えたリスク管理といった高度なアプリケーションを可能にする。 それでもMTADは、センサーと変数間の依存関係から生じる重要な課題に直面している。 本稿では,動的変数関係を特徴とする多変量時系列データにおける異常検出のための統合注意型ニューラルネットワークフレームワーク(can)を提案する。 適応グラフ学習法とグラフ注意法を組み合わせることで,センサ間のグローバル相関と動的局所相関の両方を表現するグローバル局所グラフを生成する。 センサ間の関係と時間的依存関係を捉えるため、グローバルローカルグラフに基づく畳み込みニューラルネットワークを時間的自己認識モジュールに統合し、結合された注目モジュールを構築する。 さらに,多変量時系列データのキャラクタリゼーションを改善するために,再構成や予測処理が可能なマルチレベルエンコーダデコーダアーキテクチャを開発した。 提案したCANアプローチの性能を評価するために,実世界のデータセットに関する大規模な実験が行われ,CANが最先端のベースラインを著しく上回ることを示した。

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