Fugu-MT 論文翻訳(概要): PeFAD: A Parameter-Efficient Federated Framework for Time Series Anomaly Detection

論文の概要: PeFAD: A Parameter-Efficient Federated Framework for Time Series Anomaly Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02318v2
Date: Thu, 4 Jul 2024 11:00:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-08 22:44:48.648817
Title: PeFAD: A Parameter-Efficient Federated Framework for Time Series Anomaly Detection
Title（参考訳）: PeFAD: 時系列異常検出のためのパラメータ効率の良いフェデレーションフレームワーク
Authors: Ronghui Xu, Hao Miao, Senzhang Wang, Philip S. Yu, Jianxin Wang,
Abstract要約: 私たちはaを提案します。フェデレートされた異常検出フレームワークであるPeFADは、プライバシーの懸念が高まっている。我々は、4つの実際のデータセットに対して広範な評価を行い、PeFADは既存の最先端ベースラインを最大28.74%上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 51.20479454379662
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: With the proliferation of mobile sensing techniques, huge amounts of time series data are generated and accumulated in various domains, fueling plenty of real-world applications. In this setting, time series anomaly detection is practically important. It endeavors to identify deviant samples from the normal sample distribution in time series. Existing approaches generally assume that all the time series is available at a central location. However, we are witnessing the decentralized collection of time series due to the deployment of various edge devices. To bridge the gap between the decentralized time series data and the centralized anomaly detection algorithms, we propose a Parameter-efficient Federated Anomaly Detection framework named PeFAD with the increasing privacy concerns. PeFAD for the first time employs the pre-trained language model (PLM) as the body of the client's local model, which can benefit from its cross-modality knowledge transfer capability. To reduce the communication overhead and local model adaptation cost, we propose a parameter-efficient federated training module such that clients only need to fine-tune small-scale parameters and transmit them to the server for update. PeFAD utilizes a novel anomaly-driven mask selection strategy to mitigate the impact of neglected anomalies during training. A knowledge distillation operation on a synthetic privacy-preserving dataset that is shared by all the clients is also proposed to address the data heterogeneity issue across clients. We conduct extensive evaluations on four real datasets, where PeFAD outperforms existing state-of-the-art baselines by up to 28.74%.
Abstract（参考訳）: モバイルセンシング技術の普及に伴い、様々な領域に膨大な時系列データが生成・蓄積され、多くの実世界の応用が促進される。この設定では、時系列異常検出が実質的に重要である。時系列において、通常のサンプル分布から逸脱したサンプルを識別する。既存のアプローチは通常、すべての時系列が中央の場所で利用可能であると仮定する。しかし、さまざまなエッジデバイスが配置されているため、時系列の分散収集が目撃されている。分散時系列データと集中型異常検出アルゴリズムのギャップを埋めるため,PeFADというパラメータ効率の高いフェデレーション異常検出フレームワークを提案する。 PeFADは、クライアントのローカルモデルの本体として、学習済み言語モデル(PLM)を初めて採用し、モダリティ間の知識伝達能力の恩恵を受けることができる。通信オーバヘッドとローカルモデル適応コストを低減するため,クライアントが小さなパラメータを微調整し,更新のためにサーバに送信するだけでよい,パラメータ効率のよいフェデレーショントレーニングモジュールを提案する。 PeFADは、トレーニング中に無視された異常の影響を軽減するために、新しい異常駆動マスク選択戦略を利用している。また,全クライアントが共有する合成プライバシ保存データセット上での知識蒸留操作も提案し,クライアント間のデータ不均一性問題に対処する。我々は、4つの実際のデータセットに対して広範な評価を行い、PeFADは既存の最先端ベースラインを最大28.74%上回っている。

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