論文の概要: Triadic-OCD: Asynchronous Online Change Detection with Provable Robustness, Optimality, and Convergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02372v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 11:40:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-06 11:37:14.945681
• Title: Triadic-OCD: Asynchronous Online Change Detection with Provable Robustness, Optimality, and Convergence
• Title（参考訳）: Triadic-OCD: 確率ロバスト性、最適性、収束性を備えた非同期オンライン変更検出
• Authors: Yancheng Huang, Kai Yang, Zelin Zhu, Leian Chen,
• Abstract要約: 本稿では,証明可能な堅牢性,証明可能な最適性,保証された収束性を備えた3進OCDフレームワークを開発する。 提案アルゴリズムは、完全に非同期な分散方式で実現でき、単一のサーバにデータを送信する必要がなくなる。 Triadic-OCDの非漸近収束特性は理論的に解析され、$epsilon$-Optimal点を達成するための複雑さが導出される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1348070823841363
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The primary goal of online change detection (OCD) is to promptly identify changes in the data stream. OCD problem find a wide variety of applications in diverse areas, e.g., security detection in smart grids and intrusion detection in communication networks. Prior research usually assumes precise knowledge of the system parameters. Nevertheless, this presumption often proves unattainable in practical scenarios due to factors such as estimation errors, system updates, etc. This paper aims to take the first attempt to develop a triadic-OCD framework with certifiable robustness, provable optimality, and guaranteed convergence. In addition, the proposed triadic-OCD algorithm can be realized in a fully asynchronous distributed manner, easing the necessity of transmitting the data to a single server. This asynchronous mechanism could also mitigate the straggler issue that faced by traditional synchronous algorithm. Moreover, the non-asymptotic convergence property of Triadic-OCD is theoretically analyzed, and its iteration complexity to achieve an $\epsilon$-optimal point is derived. Extensive experiments have been conducted to elucidate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: オンライン変更検出(OCD)の主な目標は、データストリームの変更を迅速に識別することだ。 OCD問題は、スマートグリッドにおけるセキュリティ検出や通信ネットワークにおける侵入検出など、さまざまな分野における幅広い応用を見出す。 先行研究は通常、システムパラメータの正確な知識を仮定する。 それでもこの推定は,推定エラーやシステム更新などの要因によって,現実的なシナリオでは不可能であることがしばしば証明される。 本稿では,証明可能な堅牢性,証明可能な最適性,保証された収束性を備えた3進OCDフレームワークの開発を初めて試みる。 さらに、提案アルゴリズムは、完全に非同期な分散方式で実現でき、単一のサーバにデータを送信する必要がなくなる。 この非同期メカニズムは、従来の同期アルゴリズムが直面するストラグラーの問題を軽減することもできる。 さらに、トライadic-OCD の非漸近収束特性を理論的に解析し、その反復複雑性を$\epsilon$-Optimal 点とする。 提案手法の有効性を明らかにするため, 広範囲な実験を行った。

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