論文の概要: CGGM: A conditional graph generation model with adaptive sparsity for node anomaly detection in IoT networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17363v3
- Date: Thu, 22 Aug 2024 07:45:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 19:35:21.522750
- Title: CGGM: A conditional graph generation model with adaptive sparsity for node anomaly detection in IoT networks
- Title（参考訳）: CGGM:IoTネットワークにおけるノード異常検出のための適応間隔付き条件付きグラフ生成モデル
- Authors: Xianshi Su, Munan Li, Runze Ma, Jialong Li, Tongbang Jiang, Hao Long,
- Abstract要約: 本稿では,マイノリティクラスに属するサンプルを生成するために,CGGMと呼ばれる新しいグラフ生成モデルを提案する。
フレームワークは、条件付きグラフ生成モジュールとグラフベースの異常検出モジュールの2つのコアモジュールから構成される。
実験により、CGGMは精度とばらつきの点で最先端の手法よりも優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6974178500813132
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dynamic graphs are extensively employed for detecting anomalous behavior in nodes within the Internet of Things (IoT). Graph generative models are often used to address the issue of imbalanced node categories in dynamic graphs. Neverthe less, the constraints it faces include the monotonicity of adjacency relationships, the difficulty in constructing multi-dimensional features for nodes, and the lack of a method for end-to-end generation of multiple categories of nodes. In this paper, we propose a novel graph generation model, called CGGM, specifically for generating samples belonging to the minority class. The framework consists two core module: a conditional graph generation module and a graph-based anomaly detection module. The generative module adapts to the sparsity of the matrix by downsampling a noise adjacency matrix, and incorporates a multi-dimensional feature encoder based on multi-head self-attention to capture latent dependencies among features. Additionally, a latent space constraint is combined with the distribution distance to approximate the latent distribution of real data. The graph-based anomaly detection module utilizes the generated balanced dataset to predict the node behaviors. Extensive experiments have shown that CGGM outperforms the state-of-the-art methods in terms of accuracy and divergence. The results also demonstrate CGGM can generated diverse data categories, that enhancing the performance of multi-category classification task.
- Abstract（参考訳）: 動的グラフはIoT(Internet of Things)内のノードにおける異常な振る舞いを検出するために広く使用されている。
グラフ生成モデルは、動的グラフにおける不均衡ノードカテゴリの問題に対処するためにしばしば使用される。
それにもかかわらず、それが直面する制約には、隣接関係の単調性、ノードの多次元機能構築の難しさ、ノードの複数カテゴリのエンドツーエンド生成方法の欠如などが含まれる。
本稿では,マイノリティクラスに属するサンプルを生成するために,CGGMと呼ばれる新しいグラフ生成モデルを提案する。
フレームワークは、条件付きグラフ生成モジュールとグラフベースの異常検出モジュールの2つのコアモジュールから構成される。
生成モジュールは、ノイズ隣接行列をダウンサンプリングすることによりマトリックスの空間性に適応し、多頭部自己アテンションに基づく多次元特徴エンコーダを内蔵し、特徴間の潜伏依存性を捕捉する。
さらに、実データの潜時分布を近似するために、潜時空間制約と分布距離を結合する。
グラフベースの異常検出モジュールは、生成された平衡データセットを使用してノードの挙動を予測する。
大規模実験により、CGGMは精度とばらつきの点で最先端の手法より優れていることが示されている。
また、CGGMは、多カテゴリ分類タスクの性能を高めるために、多様なデータカテゴリを生成することができることを示した。
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