論文の概要: OptIForest: Optimal Isolation Forest for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12703v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 07:14:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 15:18:24.095285
• Title: OptIForest: Optimal Isolation Forest for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: optiforest: 異常検出のための最適孤立林
• Authors: Haolong Xiang, Xuyun Zhang, Hongsheng Hu, Lianyong Qi, Wanchun Dou, Mark Dras, Amin Beheshti and Xiaolong Xu
• Abstract要約: 孤立林のメカニズムに基づくカテゴリーは、その単純さ、有効性、効率性から際立っている。 本稿では,分離効率の理論を確立し,分離木に対する最適分岐係数を決定する。 理論的基盤に基づいて,クラスタリングに基づく学習をハッシュに組み込んだ,実用的な最適孤立林 OptIForest を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.38817835115542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection plays an increasingly important role in various fields for critical tasks such as intrusion detection in cybersecurity, financial risk detection, and human health monitoring. A variety of anomaly detection methods have been proposed, and a category based on the isolation forest mechanism stands out due to its simplicity, effectiveness, and efficiency, e.g., iForest is often employed as a state-of-the-art detector for real deployment. While the majority of isolation forests use the binary structure, a framework LSHiForest has demonstrated that the multi-fork isolation tree structure can lead to better detection performance. However, there is no theoretical work answering the fundamentally and practically important question on the optimal tree structure for an isolation forest with respect to the branching factor. In this paper, we establish a theory on isolation efficiency to answer the question and determine the optimal branching factor for an isolation tree. Based on the theoretical underpinning, we design a practical optimal isolation forest OptIForest incorporating clustering based learning to hash which enables more information to be learned from data for better isolation quality. The rationale of our approach relies on a better bias-variance trade-off achieved by bias reduction in OptIForest. Extensive experiments on a series of benchmarking datasets for comparative and ablation studies demonstrate that our approach can efficiently and robustly achieve better detection performance in general than the state-of-the-arts including the deep learning based methods.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、サイバーセキュリティにおける侵入検知、金融リスク検出、人間の健康モニタリングなど、様々な分野において重要な役割を担っている。 様々な異常検出手法が提案されており、分離林機構に基づくカテゴリーは、その単純さ、有効性、効率性から際立っている。 分離された森の大半はバイナリ構造を使っているが、LSHiForestフレームワークは、マルチフォークの分離ツリー構造がより良い検出性能をもたらすことを示した。 しかし,枝分かれ要因に関して,孤立林に最適な樹木構造について,根本的かつ実践的に重要な疑問に答える理論的研究はない。 本稿では,この問いに回答し,分離木に対する最適分岐係数を決定するための分離効率の理論を定式化する。 理論的基盤を基礎として,クラスタリングに基づく学習をハッシュに組み込むことで,データからより多くの情報を学習し,より優れたアイソレーション品質を実現する。 このアプローチの理論的根拠は、OptIForestのバイアス低減によって達成されるより優れたバイアス分散トレードオフに依存します。 比較・アブレーション研究のための一連のベンチマークデータセットに関する広範囲な実験により,本手法は,ディープラーニングに基づく手法を含む最先端技術よりも,より効率的に,かつロバストに検出性能を発揮できることが証明された。

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