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。
関連論文リスト
- BEEAR: Embedding-based Adversarial Removal of Safety Backdoors in Instruction-tuned Language Models [57.5404308854535]
大型言語モデル(LLM)における安全バックドア攻撃は、正常な相互作用中の検出を回避しながら、安全でない振る舞いをステルス的に引き起こすことができる。
モデル埋め込み空間において,バックドアトリガーが比較的均一なドリフトを引き起こすという知見を活かした緩和手法であるBEEARを提案する。
両レベル最適化手法は、不要な振る舞いを誘発する普遍的な埋め込み摂動を特定し、モデルパラメータを調整し、これらの摂動に対する安全な振舞いを強化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T19:29:47Z) - FlowMur: A Stealthy and Practical Audio Backdoor Attack with Limited Knowledge [13.43804949744336]
FlowMurはステルスで実用的なオーディオバックドア攻撃で、限られた知識で起動できる。
2つのデータセットで実施された実験は、FlowMurがデジタルと物理の両方で高い攻撃性能を達成することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-15T10:26:18Z) - NoiseCAM: Explainable AI for the Boundary Between Noise and Adversarial
Attacks [21.86821880164293]
敵の攻撃は、簡単にニューラルネットワークを誤認し、間違った決定を導く。
本稿では,勾配クラスアクティベーションマップ(GradCAM)を用いて,VGG-16ネットワークの動作偏差を解析する。
また,グローバルおよび画素レベルの重み付けされたクラスアクティベーションマップからの情報を統合する新しいノイズCAMアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-09T22:07:41Z) - Consistent Valid Physically-Realizable Adversarial Attack against
Crowd-flow Prediction Models [4.286570387250455]
ディープラーニング(DL)モデルは、都市全体のクラウドフローパターンを効果的に学習することができる。
DLモデルは、目立たない逆境の摂動に対して不利に作用することが知られている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-05T13:30:25Z) - Imitating, Fast and Slow: Robust learning from demonstrations via
decision-time planning [96.72185761508668]
テストタイムでの計画(IMPLANT)は、模倣学習のための新しいメタアルゴリズムである。
IMPLANTは,標準制御環境において,ベンチマーク模倣学習手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-07T17:16:52Z) - Learning Self-Modulating Attention in Continuous Time Space with
Applications to Sequential Recommendation [102.24108167002252]
本稿では,複雑で非線形に進化する動的ユーザの嗜好をモデル化する,自己変調型注意ネットワークを提案する。
提案手法がトップNシーケンシャルなレコメンデーションタスクに与える影響を実証的に示すとともに,3つの大規模実世界のデータセットによる結果から,我々のモデルが最先端のパフォーマンスを達成できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-30T03:54:11Z) - Learning Robust Policy against Disturbance in Transition Dynamics via
State-Conservative Policy Optimization [63.75188254377202]
深層強化学習アルゴリズムは、ソースとターゲット環境の相違により、現実世界のタスクでは不十分な処理を行うことができる。
本研究では,前もって乱れをモデル化せずにロバストなポリシーを学習するための,モデルフリーなアクター批判アルゴリズムを提案する。
いくつかのロボット制御タスクの実験では、SCPOは遷移力学の乱れに対する堅牢なポリシーを学習している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-20T13:13:05Z) - Discrete neural representations for explainable anomaly detection [25.929134751869032]
オブジェクトやアクション分類器を使わずに、異常を頑健に検出する方法を示す。
また、ビデオの離散表現を学習するために、新しいニューラルアーキテクチャを用いて、サリエンシマップの品質を改善する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-10T14:56:58Z) - Policy Smoothing for Provably Robust Reinforcement Learning [109.90239627115336]
入力のノルム有界対向摂動に対する強化学習の証明可能な堅牢性について検討する。
我々は、スムーズなポリシーによって得られる全報酬が、入力の摂動のノルムバウンドな逆数の下で一定の閾値以下に収まらないことを保証した証明書を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-21T21:42:08Z) - Time-Window Group-Correlation Support vs. Individual Features: A
Detection of Abnormal Users [13.516999440962678]
COmpound BEhaviorに基づく異常検出手法であるACOBEを提案する。
評価の結果,ACOBEは先行作業よりも精度とリコールの点で大きな差があることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-27T16:30:31Z) - Attribute-Guided Adversarial Training for Robustness to Natural
Perturbations [64.35805267250682]
本稿では,属性空間への分類器の露出を最大化するために,新しいサンプルを生成することを学習する逆学習手法を提案する。
我々のアプローチは、ディープニューラルネットワークが自然に発生する摂動に対して堅牢であることを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-03T10:17:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。