論文の概要: Detecting Anomalies in Dynamic Graphs via Memory enhanced Normality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09039v2
• Date: Thu, 15 Aug 2024 02:08:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 18:41:00.754350
• Title: Detecting Anomalies in Dynamic Graphs via Memory enhanced Normality
• Title（参考訳）: メモリ拡張正規性による動的グラフの異常検出
• Authors: Jie Liu, Xuequn Shang, Xiaolin Han, Kai Zheng, Hongzhi Yin,
• Abstract要約: 動的グラフにおける異常検出は、グラフ構造と属性の時間的進化によって大きな課題となる。 時空間記憶強調グラフオートエンコーダ(STRIPE)について紹介する。 STRIPEは、AUCスコアが5.8%改善し、トレーニング時間が4.62倍速く、既存の手法よりも大幅に優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.476378833827184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection in dynamic graphs presents a significant challenge due to the temporal evolution of graph structures and attributes. The conventional approaches that tackle this problem typically employ an unsupervised learning framework, capturing normality patterns with exclusive normal data during training and identifying deviations as anomalies during testing. However, these methods face critical drawbacks: they either only depend on proxy tasks for representation without directly pinpointing normal patterns, or they neglect to differentiate between spatial and temporal normality patterns. More recent methods that use contrastive learning with negative sampling also face high computational costs, limiting their scalability to large graphs. To address these challenges, we introduce a novel Spatial-Temporal memories-enhanced graph autoencoder (STRIPE). Initially, STRIPE employs Graph Neural Networks (GNNs) and gated temporal convolution layers to extract spatial and temporal features. Then STRIPE incorporates separate spatial and temporal memory networks to capture and store prototypes of normal patterns, respectively. These stored patterns are retrieved and integrated with encoded graph embeddings through a mutual attention mechanism. Finally, the integrated features are fed into the decoder to reconstruct the graph streams which serve as the proxy task for anomaly detection. This comprehensive approach not only minimizes reconstruction errors but also emphasizes the compactness and distinctiveness of the embeddings w.r.t. the nearest memory prototypes. Extensive experiments on six benchmark datasets demonstrate the effectiveness and efficiency of STRIPE, where STRIPE significantly outperforms existing methods with 5.8% improvement in AUC scores and 4.62X faster in training time.
• Abstract（参考訳）: 動的グラフにおける異常検出は、グラフ構造と属性の時間的進化によって大きな課題となる。 この問題に対処する従来のアプローチは、典型的には教師なしの学習フレームワークを使用し、トレーニング中に排他的正規データで正規性パターンをキャプチャし、テスト中の偏差を異常として識別する。 しかし、これらの手法は、通常のパターンを直接特定することなく、表現のためのプロキシタスクにのみ依存するか、空間的および時間的正規性パターンの区別を無視するか、重大な欠点に直面している。 より最近の手法では、負のサンプリングによる対照的な学習も高い計算コストに直面し、スケーラビリティを大きなグラフに制限している。 これらの課題に対処するために,新しい空間的記憶強調グラフオートエンコーダ(STRIPE)を導入する。 当初、STRIPEはグラフニューラルネットワーク(GNN)を採用し、空間的および時間的特徴を抽出するために時間的畳み込み層をゲートしている。 次に、STRIPEは、それぞれ通常のパターンのプロトタイプをキャプチャして格納するために、空間記憶ネットワークと時間記憶ネットワークを分離する。 これらのストアドパターンを検索し、相互注意機構を通じてエンコードされたグラフ埋め込みと統合する。 最後に、統合された機能はデコーダに入力され、異常検出のプロキシタスクとして機能するグラフストリームを再構築する。 この包括的アプローチは、再構成エラーを最小限に抑えるだけでなく、最も近いメモリプロトタイプの埋め込みのコンパクトさと特異性も強調する。 6つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、STRIPEの有効性と効率を実証し、STRIPEはAUCスコアが5.8%改善し、トレーニング時間が4.62倍速く、既存の手法を著しく上回っている。

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