論文の概要: Multivariate Time-Series Anomaly Detection with Contaminated Data:
Application to Physiological Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12563v1
- Date: Thu, 24 Aug 2023 05:10:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 15:17:20.787202
- Title: Multivariate Time-Series Anomaly Detection with Contaminated Data:
Application to Physiological Signals
- Title(参考訳): 汚染データを用いた多変量時系列異常検出:生理学的信号への応用
- Authors: Thi Kieu Khanh Ho and Narges Armanfard
- Abstract要約: 本研究は, 官能的時系列異常検出(TSAD)におけるラベルレベルノイズの領域について検討する。
本稿では,トレーニングデータを異常で汚染した場合に,新しいかつ実用的な非教師付きTSADを提案する。
TSAD-Cと呼ばれるアプローチでは、トレーニングフェーズ中に異常ラベルにアクセスできない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.46389554092506
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mainstream unsupervised anomaly detection algorithms often excel in academic
datasets, yet their real-world performance is restricted due to the controlled
experimental conditions involving clean training data. Addressing the challenge
of training with noise, a prevalent issue in practical anomaly detection, is
frequently overlooked. In a pioneering endeavor, this study delves into the
realm of label-level noise within sensory time-series anomaly detection (TSAD).
This paper presents a novel and practical end-to-end unsupervised TSAD when the
training data are contaminated with anomalies. The introduced approach, called
TSAD-C, is devoid of access to abnormality labels during the training phase.
TSAD-C encompasses three modules: a Decontaminator to rectify the abnormalities
(aka noise) present in the training data, a Variable Dependency Modeling module
to capture both long-term intra- and inter-variable dependencies within the
decontaminated data that can be considered as a surrogate of the pure normal
data, and an Anomaly Scoring module to detect anomalies. Our extensive
experiments conducted on three widely used physiological datasets conclusively
demonstrate that our approach surpasses existing methodologies, thus
establishing a new state-of-the-art performance in the field.
- Abstract(参考訳): 主流の教師なし異常検出アルゴリズムは、しばしば学術データセットで優れているが、クリーンなトレーニングデータを含む制御された実験条件のため、実際の性能は制限されている。
実用的な異常検出における一般的な問題であるノイズによるトレーニングの課題は、しばしば見過ごされている。
先駆的な試みとして,感覚時系列異常検出(TSAD)におけるラベルレベルのノイズの領域について検討した。
本稿では,トレーニングデータを異常で汚染した場合に,新しいかつ実用的な非教師付きTSADを提案する。
TSAD-Cと呼ばれるアプローチでは、トレーニングフェーズ中に異常ラベルにアクセスできない。
TSAD-Cは、トレーニングデータに存在する異常(いわゆるノイズ)を補正する除染器、純粋な正規データのサロゲートとみなすことができる除染データ内の長期内および変数間の依存関係をキャプチャする可変依存性モデリングモジュール、異常を検出する異常スコーリングモジュールの3つのモジュールを含む。
広く使われている3つの生理的データセットについて広範な実験を行った結果、既存の手法を超越したアプローチが実証され、この分野における新たな最先端のパフォーマンスが確立された。
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