論文の概要: SLADE: Detecting Dynamic Anomalies in Edge Streams without Labels via Self-Supervised Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11933v3
- Date: Thu, 25 Jul 2024 00:46:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 19:36:52.777879
- Title: SLADE: Detecting Dynamic Anomalies in Edge Streams without Labels via Self-Supervised Learning
- Title（参考訳）: SLADE:自己監視学習によるラベルなしエッジストリームの動的異常検出
- Authors: Jongha Lee, Sunwoo Kim, Kijung Shin,
- Abstract要約: 本稿では,エッジストリーム中の動的異常を迅速に検出するためのSLADE(Self-supervised Learning for Anomaly Detection in Edge Streams)を提案する。
現実世界の4つのデータセットにわたる動的異常検出では、SLADEは9つの競合する手法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.41015179377796
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To detect anomalies in real-world graphs, such as social, email, and financial networks, various approaches have been developed. While they typically assume static input graphs, most real-world graphs grow over time, naturally represented as edge streams. In this context, we aim to achieve three goals: (a) instantly detecting anomalies as they occur, (b) adapting to dynamically changing states, and (c) handling the scarcity of dynamic anomaly labels. In this paper, we propose SLADE (Self-supervised Learning for Anomaly Detection in Edge Streams) for rapid detection of dynamic anomalies in edge streams, without relying on labels. SLADE detects the shifts of nodes into abnormal states by observing deviations in their interaction patterns over time. To this end, it trains a deep neural network to perform two self-supervised tasks: (a) minimizing drift in node representations and (b) generating long-term interaction patterns from short-term ones. Failure in these tasks for a node signals its deviation from the norm. Notably, the neural network and tasks are carefully designed so that all required operations can be performed in constant time (w.r.t. the graph size) in response to each new edge in the input stream. In dynamic anomaly detection across four real-world datasets, SLADE outperforms nine competing methods, even those leveraging label supervision.
- Abstract（参考訳）: ソーシャル,メール,金融ネットワークなどの実世界のグラフの異常を検出するために,様々なアプローチが開発されている。
彼らは通常静的な入力グラフを仮定するが、ほとんどの現実世界のグラフは時間とともに成長し、自然にエッジストリームとして表される。
この文脈では、私たちは3つの目標を達成することを目指しています。
a) 異常が発生すると即座に異常を検知する。
b)動的に変化する状態に適応し、
(c)動的異常ラベルの不足を扱う。
本稿では,ラベルに依存することなく,エッジストリーム中の動的異常を迅速に検出するためのSLADE(Self-supervised Learning for Anomaly Detection in Edge Streams)を提案する。
SLADEは、時間とともに相互作用パターンの偏差を観察することで、ノードの異常状態へのシフトを検出する。
この目的のために、ディープニューラルネットワークをトレーニングして、2つの自己教師型タスクを実行する。
(a)ノード表現におけるドリフトの最小化及び
(b)短期的な相互作用パターンから長期的相互作用パターンを生成する。
ノードのこれらのタスクの失敗は、標準からの逸脱を示す。
特に、ニューラルネットワークとタスクは、入力ストリームの各新しいエッジに応答して、すべての必要な操作を一定時間(例えばグラフサイズ)で実行できるように、慎重に設計されている。
現実世界の4つのデータセットをまたいだ動的異常検出では、SLADEは9つの競合するメソッド、さらにはラベルの監督を利用するものよりも優れています。
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