論文の概要: AnomalyLLM: Few-shot Anomaly Edge Detection for Dynamic Graphs using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07626v2
• Date: Wed, 28 Aug 2024 06:18:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 20:49:20.244212
• Title: AnomalyLLM: Few-shot Anomaly Edge Detection for Dynamic Graphs using Large Language Models
• Title（参考訳）: AnomalyLLM:大規模言語モデルを用いた動的グラフに対するFew-shot Anomaly Edge Detection
• Authors: Shuo Liu, Di Yao, Lanting Fang, Zhetao Li, Wenbin Li, Kaiyu Feng, XiaoWen Ji, Jingping Bi,
• Abstract要約: AnomalyLLMは、いくつかのラベル付きサンプルの情報を統合して、数発の異常検出を実現する、コンテキスト内学習フレームワークである。 4つのデータセットの実験により、AnomalyLLMは、数発の異常検出のパフォーマンスを著しく改善できるだけでなく、モデルパラメータを更新することなく、新しい異常に対して優れた結果を得ることができることが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.36513465638031
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Detecting anomaly edges for dynamic graphs aims to identify edges significantly deviating from the normal pattern and can be applied in various domains, such as cybersecurity, financial transactions and AIOps. With the evolving of time, the types of anomaly edges are emerging and the labeled anomaly samples are few for each type. Current methods are either designed to detect randomly inserted edges or require sufficient labeled data for model training, which harms their applicability for real-world applications. In this paper, we study this problem by cooperating with the rich knowledge encoded in large language models(LLMs) and propose a method, namely AnomalyLLM. To align the dynamic graph with LLMs, AnomalyLLM pre-trains a dynamic-aware encoder to generate the representations of edges and reprograms the edges using the prototypes of word embeddings. Along with the encoder, we design an in-context learning framework that integrates the information of a few labeled samples to achieve few-shot anomaly detection. Experiments on four datasets reveal that AnomalyLLM can not only significantly improve the performance of few-shot anomaly detection, but also achieve superior results on new anomalies without any update of model parameters.
• Abstract（参考訳）: 動的グラフの異常エッジの検出は、通常のパターンから著しく逸脱したエッジを特定し、サイバーセキュリティ、金融トランザクション、AIOpsなどのさまざまなドメインに適用することを目的としている。 時間の経過とともに、異常エッジのタイプが出現し、ラベル付き異常サンプルは各タイプで少ない。 現在の手法はランダムに挿入されたエッジを検出するように設計されているか、モデルトレーニングに十分なラベル付きデータを必要とする。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に符号化された豊富な知識と協調してこの問題を考察し,AnomalyLLMという手法を提案する。 動的グラフをLLMに合わせるため、AnomalyLLMは動的認識エンコーダを事前訓練してエッジの表現を生成し、単語埋め込みのプロトタイプを使用してエッジを再プログラムする。 エンコーダとともに、いくつかのラベル付きサンプルの情報を統合して、数発の異常検出を実現する、コンテキスト内学習フレームワークを設計する。 4つのデータセットの実験により、AnomalyLLMは、数発の異常検出のパフォーマンスを著しく改善できるだけでなく、モデルパラメータを更新することなく、新しい異常に対して優れた結果を得ることができることが明らかになった。

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