論文の概要: Explainable Online Unsupervised Anomaly Detection for Cyber-Physical Systems via Causal Discovery from Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09871v4
• Date: Sun, 28 Jul 2024 13:01:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 23:27:56.045744
• Title: Explainable Online Unsupervised Anomaly Detection for Cyber-Physical Systems via Causal Discovery from Time Series
• Title（参考訳）: 時系列からの因果発見によるサイバー物理システムのオンライン教師なし異常検出
• Authors: Daniele Meli,
• Abstract要約: ニューラルネットワークによるディープラーニングに基づく最先端のアプローチは、異常認識において優れたパフォーマンスを達成する。 本手法はトレーニング効率が向上し,最先端のニューラルネットワークアーキテクチャの精度に優れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.223779595809275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Online unsupervised detection of anomalies is crucial to guarantee the correct operation of cyber-physical systems and the safety of humans interacting with them. State-of-the-art approaches based on deep learning via neural networks achieve outstanding performance at anomaly recognition, evaluating the discrepancy between a normal model of the system (with no anomalies) and the real-time stream of sensor time series. However, large training data and time are typically required, and explainability is still a challenge to identify the root of the anomaly and implement predictive maintainance. In this paper, we use causal discovery to learn a normal causal graph of the system, and we evaluate the persistency of causal links during real-time acquisition of sensor data to promptly detect anomalies. On two benchmark anomaly detection datasets, we show that our method has higher training efficiency, outperforms the accuracy of state-of-the-art neural architectures and correctly identifies the sources of >10 different anomalies. The code is at https://github.com/Isla-lab/causal_anomaly_detection.
• Abstract（参考訳）: オンラインで監視されていない異常の検出は、サイバー物理システムの正しい操作と、それらと相互作用する人間の安全性を保証するために不可欠である。 ニューラルネットワークによるディープラーニングに基づく最先端のアプローチは、(異常のない)システムの通常のモデルとセンサー時系列のリアルタイムストリームとの相違を評価し、異常認識において優れたパフォーマンスを達成する。 しかしながら、大規模なトレーニングデータと時間は通常必要であり、説明可能性はまだ、異常の根源を特定し、予測保守性を実装することが課題である。 本稿では,センサデータのリアルタイム取得における因果関係の持続性を評価し,異常を迅速に検出する。 2つのベンチマーク異常検出データセットにおいて、我々の手法は訓練効率が高く、最先端のニューラルネットワークの精度より優れ、10種類の異常の原因を正確に同定する。 コードはhttps://github.com/Isla-lab/causal_anomaly_detectionにある。

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