論文の概要: Online Transition-Based Feature Generation for Anomaly Detection in Concurrent Data Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10893v1
• Date: Thu, 17 Aug 2023 19:29:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 12:18:16.792372
• Title: Online Transition-Based Feature Generation for Anomaly Detection in Concurrent Data Streams
• Title（参考訳）: 同時データストリームにおける異常検出のためのオンライン遷移に基づく特徴生成
• Authors: Yinzheng Zhong and Alexei Lisitsa
• Abstract要約: 本稿では、属性付き一般的なアクティビティデータを読み出し、ステップバイステップで生成されたデータを生成するTFGen(transition-based feature generator)技術を紹介する。 TFGenはデータをオンラインで処理し、高い計算効率で受信した各アクティビティの履歴データをエンコードしたデータを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9127221830796817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce the transition-based feature generator (TFGen) technique, which reads general activity data with attributes and generates step-by-step generated data. The activity data may consist of network activity from packets, system calls from processes or classified activity from surveillance cameras. TFGen processes data online and will generate data with encoded historical data for each incoming activity with high computational efficiency. The input activities may concurrently originate from distinct traces or channels. The technique aims to address issues such as domain-independent applicability, the ability to discover global process structures, the encoding of time-series data, and online processing capability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一般的なアクティビティデータを属性で読み,ステップバイステップで生成するtransition-based feature generator(tfgen)手法を提案する。 アクティビティデータはパケットからのネットワークアクティビティ、プロセスからのシステムコール、監視カメラからの機密アクティビティから構成される。 TFGenはデータをオンラインで処理し、高い計算効率で受信した各アクティビティの履歴データをエンコードしたデータを生成する。 入力アクティビティは、異なるトレースまたはチャネルから同時に発生する。 このテクニックは、ドメインに依存しない適用性、グローバルプロセス構造の発見能力、時系列データのエンコーディング、オンライン処理能力といった問題に対処することを目的としている。

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