論文の概要: Precursor-of-Anomaly Detection for Irregular Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15489v3
• Date: Fri, 13 Oct 2023 06:36:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 17:25:24.127418
• Title: Precursor-of-Anomaly Detection for Irregular Time Series
• Title（参考訳）: 不規則時系列の事前異常検出
• Authors: Sheo Yon Jhin, Jaehoon Lee, Noseong Park
• Abstract要約: 本稿では,新しいタイプの異常検出法であるPrecursor-of-Anomaly(PoA)について述べる。 両問題を同時に解くために,ニューラルネットワークとマルチタスク学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.73234935455713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection is an important field that aims to identify unexpected patterns or data points, and it is closely related to many real-world problems, particularly to applications in finance, manufacturing, cyber security, and so on. While anomaly detection has been studied extensively in various fields, detecting future anomalies before they occur remains an unexplored territory. In this paper, we present a novel type of anomaly detection, called Precursor-of-Anomaly (PoA) detection. Unlike conventional anomaly detection, which focuses on determining whether a given time series observation is an anomaly or not, PoA detection aims to detect future anomalies before they happen. To solve both problems at the same time, we present a neural controlled differential equation-based neural network and its multi-task learning algorithm. We conduct experiments using 17 baselines and 3 datasets, including regular and irregular time series, and demonstrate that our presented method outperforms the baselines in almost all cases. Our ablation studies also indicate that the multitasking training method significantly enhances the overall performance for both anomaly and PoA detection.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は予期せぬパターンやデータポイントを特定することを目的とした重要な分野であり、金融、製造、サイバーセキュリティなどにおける多くの現実世界の問題と密接に関連している。 様々な分野で異常検出が広く研究されているが、今後の異常検出は未発見領域のままである。 本稿では,新しいタイプの異常検出手法であるPrecursor-of-Anomaly(PoA)について述べる。 特定の時系列観測が異常であるか否かを決定する従来の異常検出とは異なり、PoA検出は将来の異常を検出することを目的としている。 両課題を同時に解決するために,ニューラル制御による微分方程式に基づくニューラルネットワークとそのマルチタスク学習アルゴリズムを提案する。 17のベースラインと3つのデータセットを使って、規則的および不規則な時系列を含む実験を行い、提案手法がほぼすべてのケースでベースラインを上回ることを実証した。 また, マルチタスクトレーニング手法は, 異常検出とpoa検出の両方において, 全体的な性能を著しく向上させることが示唆された。

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