論文の概要: A Survey on Diffusion Models for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11430v2
• Date: Wed, 22 Jan 2025 05:32:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:30:46.011865
• Title: A Survey on Diffusion Models for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のための拡散モデルの検討
• Authors: Jing Liu, Zhenchao Ma, Zepu Wang, Yang Liu, Zehua Wang, Peng Sun, Liang Song, Bo Hu, Azzedine Boukerche, Victor C. M. Leung,
• Abstract要約: 拡散モデル(DM)は、生成AIモデルの強力なクラスとして登場した。 DMADは、ますます複雑で高次元のデータにおける偏差を特定するための有望なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.38106124603746
• License:
• Abstract: Diffusion models (DMs) have emerged as a powerful class of generative AI models, showing remarkable potential in anomaly detection (AD) tasks across various domains, such as cybersecurity, fraud detection, healthcare, and manufacturing. The intersection of these two fields, termed diffusion models for anomaly detection (DMAD), offers promising solutions for identifying deviations in increasingly complex and high-dimensional data. In this survey, we review recent advances in DMAD research. We begin by presenting the fundamental concepts of AD and DMs, followed by a comprehensive analysis of classic DM architectures including DDPMs, DDIMs, and Score SDEs. We further categorize existing DMAD methods into reconstruction-based, density-based, and hybrid approaches, providing detailed examinations of their methodological innovations. We also explore the diverse tasks across different data modalities, encompassing image, time series, video, and multimodal data analysis. Furthermore, we discuss critical challenges and emerging research directions, including computational efficiency, model interpretability, robustness enhancement, edge-cloud collaboration, and integration with large language models. The collection of DMAD research papers and resources is available at https://github.com/fdjingliu/DMAD.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)は、生成AIモデルの強力なクラスとして登場し、サイバーセキュリティ、詐欺検出、医療、製造など、さまざまな領域にわたる異常検出(AD)タスクに顕著な可能性を示している。 これら2つの分野の交わりは、異常検出のための拡散モデル(DMAD)と呼ばれ、ますます複雑で高次元のデータにおける偏差を識別するための有望な解決策を提供する。 本調査では,DMAD研究の最近の進歩を概観する。 まず、ADとDMの基本概念を提示し、続いてDDPM、DDIM、Score SDEなどの古典的DMアーキテクチャを包括的に分析する。 さらに,既存のDMAD手法を再構築ベース,密度ベース,ハイブリッドアプローチに分類し,その方法論的革新を詳細に検討する。 また、画像、時系列、ビデオ、マルチモーダルデータ分析など、さまざまなデータモダリティにまたがる多様なタスクについても検討する。 さらに,計算効率,モデル解釈可能性,堅牢性向上,エッジクラウドコラボレーション,大規模言語モデルとの統合など,重要な課題や研究の方向性についても論じる。 DMADの研究論文とリソースのコレクションはhttps://github.com/fdjingliu/DMADで公開されている。

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