論文の概要: Make Your Home Safe: Time-aware Unsupervised User Behavior Anomaly Detection in Smart Homes via Loss-guided Mask
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10928v2
- Date: Tue, 18 Jun 2024 11:52:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 11:51:14.582980
- Title: Make Your Home Safe: Time-aware Unsupervised User Behavior Anomaly Detection in Smart Homes via Loss-guided Mask
- Title（参考訳）: ホームを安全にする: ロス誘導マスクによるスマートホームの非監視的ユーザー行動異常検出
- Authors: Jingyu Xiao, Zhiyao Xu, Qingsong Zou, Qing Li, Dan Zhao, Dong Fang, Ruoyu Li, Wenxin Tang, Kang Li, Xudong Zuo, Penghui Hu, Yong Jiang, Zixuan Weng, Michael R. Lyv,
- Abstract要約: 自動エンコーダに基づく教師なしユーザ動作異常検出フレームワークであるSmartGuardを提案する。
まず、Los-Guided Dynamic Mask Strategy (LDMS) を設計し、モデルの頻繁な振る舞いの学習を促す。
次に,3段階の時間認識位置埋め込み (TTPE) を提案する。
第3に,騒音を考慮した重み付き再構成損失(NWRL)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.955323209766153
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Smart homes, powered by the Internet of Things, offer great convenience but also pose security concerns due to abnormal behaviors, such as improper operations of users and potential attacks from malicious attackers. Several behavior modeling methods have been proposed to identify abnormal behaviors and mitigate potential risks. However, their performance often falls short because they do not effectively learn less frequent behaviors, consider temporal context, or account for the impact of noise in human behaviors. In this paper, we propose SmartGuard, an autoencoder-based unsupervised user behavior anomaly detection framework. First, we design a Loss-guided Dynamic Mask Strategy (LDMS) to encourage the model to learn less frequent behaviors, which are often overlooked during learning. Second, we propose a Three-level Time-aware Position Embedding (TTPE) to incorporate temporal information into positional embedding to detect temporal context anomaly. Third, we propose a Noise-aware Weighted Reconstruction Loss (NWRL) that assigns different weights for routine behaviors and noise behaviors to mitigate the interference of noise behaviors during inference. Comprehensive experiments on three datasets with ten types of anomaly behaviors demonstrates that SmartGuard consistently outperforms state-of-the-art baselines and also offers highly interpretable results.
- Abstract（参考訳）: スマートホームはモノのインターネット(Internet of Things)をベースとしており、非常に便利だが、ユーザーの不適切な操作や悪意のある攻撃者による攻撃などの異常な動作のためにセキュリティ上の懸念も生じている。
いくつかの行動モデリング手法が、異常な行動を特定し、潜在的なリスクを軽減するために提案されている。
しかし、そのパフォーマンスは、頻繁な振る舞いを効果的に学ばず、時間的文脈を考慮せず、あるいは人間の行動にノイズが及ぼす影響を考慮しないため、しばしば低下する。
本稿では,自動エンコーダに基づく教師なしユーザ動作異常検出フレームワークであるSmartGuardを提案する。
まず、Los-Guided Dynamic Mask Strategy (LDMS)を設計し、学習中に見落とされがちな頻繁な行動の学習を促す。
次に,3段階の時間認識位置埋め込み (TTPE) を提案する。
第3に,騒音を考慮した重み付き再構成損失(NWRL)を提案する。
10種類の異常な振る舞いを持つ3つのデータセットに関する総合的な実験は、SmartGuardが一貫して最先端のベースラインを上回り、高い解釈可能な結果を提供することを示している。
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