論文の概要: Semi-supervised Anomaly Detection via Adaptive Reinforcement Learning-Enabled Method with Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06925v1
• Date: Sat, 11 May 2024 06:10:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 19:22:14.383068
• Title: Semi-supervised Anomaly Detection via Adaptive Reinforcement Learning-Enabled Method with Causal Inference
• Title（参考訳）: 因果推論を用いた適応強化学習型半教師付き異常検出
• Authors: Xiangwei Chen, Ruliang Xiaoa, Zhixia Zeng, Zhipeng Qiu, Shi Zhang, Xin Du,
• Abstract要約: インテリジェントシステムの信頼性を保証するための半教師付き異常検出が注目されている。 現在の強化学習異常検出法は、ラベル付きサンプルに制限された環境において、既知の、未知の異常を効果的に識別することができる。 本稿では,三重補足型因果強化学習モデル(Tri-CRLAD)を革新的に構築する。 このモデルは因果推論機構を利用して、半教師付きモデルの性能を根本的に改善し、未知または稀なデータに直面した異常データを明らかにするモデルの能力を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.249261198557218
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised anomaly detection for guaranteeing the reliability of intelligent systems has received increasing attention. However, existing methods rely too much on data correlation and neglect causality, which can be misleading due to confounding factors and affect system reliability. Additionally, the current reinforcement learning anomaly detection methods can effectively identify known and unknown anomalies in environments with limited labeled samples. Despite its effectiveness, these methods still face several challenges, such as under-utilization of priori knowledge, lack of model flexibility, and insufficient reward feedback when interacting with the environment. To address the above problems, this paper innovatively constructs a counterfactual causal reinforcement learning model, termed Triple-Assisted Causal Reinforcement Learning Anomaly Detector (Tri-CRLAD). The model utilizes the causal inference mechanism to radically improve the performance of semi-supervised models and enhance the model's ability to uncover anomaly data in the face of unknown or rare data. In addition, Tri-CRLAD features a triple decision support mechanism, namely, a sampling strategy based on historical similarity, an adaptive threshold smoothing adjustment strategy, and an adaptive decision reward mechanism. These mechanisms further enhance the flexibility and generalization ability of the model, enabling it to effectively respond to various complex and dynamically changing environments. Finally, Tri-CRLAD matches or exceeds the performance of 9 baseline methods across 7 diverse intelligent system datasets, including satellite systems, medical systems, and health systems. Moreover, anomaly detection stability was significantly improved by up to 23\% with an extremely small number of known anomaly samples. Our code is available at https://github.com/Aoudsung/Tri-CRLAD/
• Abstract（参考訳）: インテリジェントシステムの信頼性を保証するための半教師付き異常検出が注目されている。 しかし、既存の手法はデータの相関や因果関係の無視に大きく依存しており、要因の相違やシステムの信頼性に悪影響を及ぼす可能性がある。 さらに、現在の強化学習異常検出法は、ラベル付きサンプルに制限された環境において、既知の、未知の異常を効果的に識別することができる。 その効果にもかかわらず、これらの手法は、事前知識の未活用、モデルの柔軟性の欠如、環境と対話する際の報酬のフィードバック不足など、いくつかの課題に直面している。 そこで本研究では,Tri-CRLAD(Tri-CRLAD:Tri-Assisted Causal Reinforcement Learning Anomaly Detector)と呼ばれる因果強化学習モデルを構築した。 このモデルは因果推論機構を利用して、半教師付きモデルの性能を根本的に改善し、未知または稀なデータに直面した異常データを明らかにするモデルの能力を高める。 さらに、Tri-CRLADは、歴史的類似性に基づくサンプリング戦略、適応しきい値平滑化調整戦略、適応決定報酬機構という3つの決定支援機構を備えている。 これらのメカニズムはモデルの柔軟性と一般化能力をさらに強化し、様々な複雑で動的に変化する環境に効果的に対応できるようにする。 最後に、Tri-CRLADは、衛星システム、医療システム、健康システムを含む7つの多様なインテリジェントシステムデータセットの9つのベースラインメソッドのパフォーマンスを一致または超過する。 さらに, 異常検出安定性は, 極めて少数の既知の異常サンプルで最大23\%向上した。 私たちのコードはhttps://github.com/Aoudsung/Tri-CRLAD/で利用可能です。

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