論文の概要: Open-Set Multivariate Time-Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12294v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 19:55:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 18:09:13.834625
• Title: Open-Set Multivariate Time-Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: オープンセット多変量時系列異常検出
• Authors: Thomas Lai, Thi Kieu Khanh Ho, Narges Armanfard
• Abstract要約: 本論文は,TSAD問題に対する新しいアプローチを提供するための最初の試みである。 限られた種類の異常からラベル付きされた少数の異常がトレーニングフェーズで見え、テストフェーズで見えるクラスと見えないクラスの両方を検出することを目的としている。 3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、我々のアプローチが様々な実験環境下で既存の手法を超えることを一貫して示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.010966370223985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Numerous methods for time series anomaly detection (TSAD) methods have emerged in recent years. Most existing methods are unsupervised and assume the availability of normal training samples only, while few supervised methods have shown superior performance by incorporating labeled anomalous samples in the training phase. However, certain anomaly types are inherently challenging for unsupervised methods to differentiate from normal data, while supervised methods are constrained to detecting anomalies resembling those present during training, failing to generalize to unseen anomaly classes. This paper is the first attempt in providing a novel approach for the open-set TSAD problem, in which a small number of labeled anomalies from a limited class of anomalies are visible in the training phase, with the objective of detecting both seen and unseen anomaly classes in the test phase. The proposed method, called Multivariate Open-Set timeseries Anomaly Detection (MOSAD) consists of three primary modules: a Feature Extractor to extract meaningful time-series features; a Multi-head Network consisting of Generative-, Deviation-, and Contrastive heads for capturing both seen and unseen anomaly classes; and an Anomaly Scoring module leveraging the insights of the three heads to detect anomalies. Extensive experiments on three real-world datasets consistently show that our approach surpasses existing methods under various experimental settings, thus establishing a new state-of-the-art performance in the TSAD field.
• Abstract（参考訳）: 近年,時系列異常検出法(TSAD)が多数出現している。 既存の手法の多くは教師なしであり、通常のトレーニングサンプルのみを前提としているが、トレーニングフェーズにラベル付き異常サンプルを組み込むことで優れた性能を示す方法はほとんどない。 しかしながら、特定の異常型は、教師なし手法が通常のデータと区別することが本質的に困難であるが、教師付き手法は訓練中に存在するものと類似した異常の検出に制約される。 本稿では,限られた種類の異常から少数のラベル付けされた異常を学習段階に表示し,テスト段階における異常と異常の両方を検出することを目的とした,オープンセットTSAD問題に対する新しいアプローチを提案する試みである。 提案手法は,MOSAD (Multivarate Open-Set timeseries Anomaly Detection) と呼ばれる,有意な時系列特徴を抽出する特徴エクストラクタ (Feature Extractor) と,可視・可視の両方の異常クラスを捕捉する生成型,偏差型,コントラスト型の両方からなるマルチヘッドネットワーク (Multiple-head) と,異常検出のための3つの頭部の洞察を利用した異常検出モジュールからなる。 3つの実世界のデータセットに関する広範囲な実験は、様々な実験環境で既存の方法を超えることを一貫して示しており、tsadフィールドにおける新しい最先端のパフォーマンスを確立している。

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