論文の概要: Pattern-Based Time-Series Risk Scoring for Anomaly Detection and Alert Filtering -- A Predictive Maintenance Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17488v1
- Date: Fri, 24 May 2024 20:27:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 00:00:30.054071
- Title: Pattern-Based Time-Series Risk Scoring for Anomaly Detection and Alert Filtering -- A Predictive Maintenance Case Study
- Title（参考訳）: 異常検出とアラートフィルタリングのためのパターンに基づく時系列リスクスコアリング -予測的メンテナンスケーススタディ-
- Authors: Elad Liebman,
- Abstract要約: 本稿では,逐次パターンの類似性に基づいて,異常検出と警告フィルタリングを高速かつ効率的に行う手法を提案する。
本稿では, 大規模産業システムにおける異常検出を含む様々な目的で, このアプローチをどのように活用するかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.508168174653255
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fault detection is a key challenge in the management of complex systems. In the context of SparkCognition's efforts towards predictive maintenance in large scale industrial systems, this problem is often framed in terms of anomaly detection - identifying patterns of behavior in the data which deviate from normal. Patterns of normal behavior aren't captured simply in the coarse statistics of measured signals. Rather, the multivariate sequential pattern itself can be indicative of normal vs. abnormal behavior. For this reason, normal behavior modeling that relies on snapshots of the data without taking into account temporal relationships as they evolve would be lacking. However, common strategies for dealing with temporal dependence, such as Recurrent Neural Networks or attention mechanisms are oftentimes computationally expensive and difficult to train. In this paper, we propose a fast and efficient approach to anomaly detection and alert filtering based on sequential pattern similarities. In our empirical analysis section, we show how this approach can be leveraged for a variety of purposes involving anomaly detection on a large scale real-world industrial system. Subsequently, we test our approach on a publicly-available dataset in order to establish its general applicability and robustness compared to a state-of-the-art baseline. We also demonstrate an efficient way of optimizing the framework based on an alert recall objective function.
- Abstract（参考訳）: 障害検出は複雑なシステムの管理において重要な課題である。
大規模産業システムにおける予測メンテナンスに対するSparkCognitionの取り組みの文脈では、この問題は異常検出(異常検出)という観点で表されることが多い。
正常な振る舞いのパターンは、単に測定された信号の粗い統計で捉えられるわけではない。
むしろ、多変量連続パターン自体が正常な振る舞いと異常な振舞いを示すことができる。
そのため、進化するにつれて時間的関係を考慮せずにデータのスナップショットに依存する通常の振る舞いモデリングには欠かせない。
しかし、リカレントニューラルネットワークやアテンションメカニズムのような時間依存を扱う一般的な戦略は、しばしば計算コストが高く、訓練が難しい。
本稿では,逐次パターンの類似性に基づく異常検出と警告フィルタリングのための高速かつ効率的な手法を提案する。
本稿では,大規模な実世界の産業システムにおいて,異常検出を含む様々な目的で,このアプローチをどのように活用することができるかを示す。
その後、我々のアプローチを公開データセットで検証し、最先端のベースラインと比較して、その汎用性と堅牢性を確立する。
また、アラートリコール対象関数に基づいて、フレームワークを最適化する効率的な方法を示す。
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