論文の概要: SADDE: Semi-supervised Anomaly Detection with Dependable Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11293v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 05:39:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:48.602706
• Title: SADDE: Semi-supervised Anomaly Detection with Dependable Explanations
• Title（参考訳）: SADDE: 依存性説明を用いた半教師付き異常検出
• Authors: Yachao Yuan, Yu Huang, Yali Yuan, Jin Wang,
• Abstract要約: SADDEは2つの主要な目的を達成するために設計された一般的なフレームワークである。 これにより、異常検出プロセスが解釈可能となり、解釈結果の信頼性が向上する。 ネットワーク異常検出に適した新しい2段階半教師付き学習フレームワークを概念化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.430347394645541
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Semi-supervised learning holds a pivotal position in anomaly detection applications, yet identifying anomaly patterns with a limited number of labeled samples poses a significant challenge. Furthermore, the absence of interpretability poses major obstacles to the practical adoption of semi-supervised frameworks. The majority of existing interpretation techniques are tailored for supervised/unsupervised frameworks or non-security domains, falling short in providing dependable interpretations. In this research paper, we introduce SADDE, a general framework designed to accomplish two primary objectives: (1) to render the anomaly detection process interpretable and enhance the credibility of interpretation outcomes, and (2) to assign high-confidence pseudo labels to unlabeled samples, thereby boosting the performance of anomaly detection systems when supervised data is scarce. To achieve the first objective, we devise a cutting-edge interpretation method that utilizes both global and local interpreters to furnish trustworthy explanations. For the second objective, we conceptualize a novel two-stage semi-supervised learning framework tailored for network anomaly detection, ensuring that the model predictions of both stages align with specific constraints. We apply SADDE to two illustrative network anomaly detection tasks and conduct extensive evaluations in comparison with notable prior works. The experimental findings underscore that SADDE is capable of delivering precise detection results alongside dependable interpretations for semi-supervised network anomaly detection systems. The source code for SADDE is accessible at: https://github.com/M-Code-Space/SADDE.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は異常検出アプリケーションにおいて重要な位置を占めるが、ラベル付きサンプルの数が限られている異常パターンを特定することは大きな課題である。 さらに、解釈可能性の欠如は、半教師付きフレームワークの実践に大きな障害をもたらす。 既存の解釈技法の大部分は、監督/監督されていないフレームワークや非セキュリティドメイン用に調整されており、信頼性の高い解釈を提供するには不足している。 本稿では,(1)解釈可能な異常検出プロセスのレンダリングと解釈結果の信頼性向上,(2)ラベルのないサンプルに高信頼の擬似ラベルを割り当てること,そして,教師付きデータが不足している場合に異常検出システムの性能を高めること,という2つの主要な目的を達成するための一般的なフレームワークであるSADDEを紹介する。 最初の目的を達成するために,グローバルインタプリタとローカルインタプリタを併用して,信頼に値する説明を提供する,最先端の解釈手法を考案した。 2つ目の目的として、ネットワーク異常検出に適した2段階半教師付き学習フレームワークを概念化し、各段階のモデル予測が特定の制約と整合することを保証する。 SADDEを2つの図形的ネットワーク異常検出タスクに適用し、顕著な先行研究と比較して広範囲な評価を行う。 SADDEは、半教師付きネットワーク異常検出システムにおいて、信頼性の高い解釈とともに正確な検出結果を提供することができることを示す実験結果である。 SADDEのソースコードは、https://github.com/M-Code-Space/SADDEでアクセスできる。

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