論文の概要: Real-Time Anomaly Detection with Synthetic Anomaly Monitoring (SAM)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18417v2
• Date: Mon, 03 Feb 2025 12:12:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 12:43:24.423470
• Title: Real-Time Anomaly Detection with Synthetic Anomaly Monitoring (SAM)
• Title（参考訳）: 合成異常モニタリング(SAM)によるリアルタイム異常検出
• Authors: Emanuele Luzio, Moacir Antonelli Ponti,
• Abstract要約: 異常検出は、財務、サイバーセキュリティ、ネットワーク監視など、さまざまな領域にわたる稀で重要な事象を特定するために不可欠である。 本稿では、因果推論から合成制御手法を適用し、異常検出プロセスの精度と解釈性を向上させる革新的なアプローチであるSynthetic Anomaly Monitoring(SAM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.055524866851853
• License:
• Abstract: Anomaly detection is essential for identifying rare and significant events across diverse domains such as finance, cybersecurity, and network monitoring. This paper presents Synthetic Anomaly Monitoring (SAM), an innovative approach that applies synthetic control methods from causal inference to improve both the accuracy and interpretability of anomaly detection processes. By modeling normal behavior through the treatment of each feature as a control unit, SAM identifies anomalies as deviations within this causal framework. We conducted extensive experiments comparing SAM with established benchmark models, including Isolation Forest, Local Outlier Factor (LOF), k-Nearest Neighbors (kNN), and One-Class Support Vector Machine (SVM), across five diverse datasets, including Credit Card Fraud, HTTP Dataset CSIC 2010, and KDD Cup 1999, among others. Our results demonstrate that SAM consistently delivers robust performance, highlighting its potential as a powerful tool for real-time anomaly detection in dynamic and complex environments.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、財務、サイバーセキュリティ、ネットワーク監視など、さまざまな領域にわたる稀で重要な事象を特定するために不可欠である。 本稿では、因果推論から合成制御手法を適用し、異常検出プロセスの精度と解釈性の両方を改善する革新的なアプローチであるSynthetic Anomaly Monitoring(SAM)を提案する。 SAMは各特徴を制御ユニットとして扱うことによって正常な振る舞いをモデル化することにより、異常をこの因果フレームワーク内の偏差として識別する。 我々は、SAMと確立されたベンチマークモデルとの比較実験を行い、Credit Card Fraud、HTTP Dataset CSIC 2010、KDD Cup 1999を含む5つの多様なデータセットを対象に、分離フォレスト、LoF(Local Outlier Factor)、k-Nearest Neighbors(kNN)、One-Class Support Vector Machine(SVM)などを比較した。 この結果から,SAMは動的かつ複雑な環境において,リアルタイムな異常検出のための強力なツールとしての可能性を強調した。

関連論文リスト

• Enhanced Anomaly Detection in IoMT Networks using Ensemble AI Models on the CICIoMT2024 Dataset [0.7753092380426906]
  医療におけるインターネット・オブ・メディカル・モノ(IoMT)デバイスの急速な普及は、ユニークなサイバーセキュリティの課題をもたらした。 本研究の目的は、IoMTネットワークトラフィックに適した高度なリアルタイム異常検出フレームワークを開発することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T14:46:58Z)
• Transformer-based Multivariate Time Series Anomaly Localization [5.554794295879246]
  時空間異常スコア(英: Space-Time Anomaly Score、STAS)は、変圧器の潜在表現と時空間統計モデルとの接続にインスパイアされた新しい計量である。 統計的特徴異常スコア(SFAS)は、異常に関する統計的特徴を分析してSTASを補完し、それらの組み合わせは誤報を減らすのに役立つ。 実世界の実験と合成データセットは、検出タスクとローカライゼーションタスクの両方において、最先端の手法よりもモデルの方が優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T07:18:51Z)
• PolSAM: Polarimetric Scattering Mechanism Informed Segment Anything Model [76.95536611263356]
  PolSARデータは、そのリッチで複雑な特徴のために、ユニークな課題を提示する。 複素数値データ、偏光特性、振幅画像などの既存のデータ表現が広く使われている。 PolSARのほとんどの機能抽出ネットワークは小さく、機能を効果的にキャプチャする能力を制限している。 本稿では,ドメイン固有の散乱特性と新規なプロンプト生成戦略を統合したSegment Anything Model (SAM) であるPolarimetric Scattering Mechanism-Informed SAM (PolSAM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-17T09:59:53Z)
• Promptable Anomaly Segmentation with SAM Through Self-Perception Tuning [63.55145330447408]
  異常セグメンテーションのための textbfSelf-textbfPerceptinon textbfTuning (textbfSPT) 法を提案する。 SPT法は, 自己描画型チューニング戦略を取り入れ, 異常マスクの初期粗いドラフトを生成し, 精製処理を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T08:33:25Z)
• LoSAM: Local Search in Additive Noise Models with Mixed Mechanisms and General Noise for Global Causal Discovery [2.4305626489408465]
  本稿では,ANMにおける一意なDAG学習のための付加雑音モデルLoSAMの局所探索を提案する。 一貫性とランタイムを証明し、スケーラビリティとサンプル効率を確保します。 合成および実世界のデータに基づいてLoSAMをテストし、すべての混合機構設定における最先端性能を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T16:28:55Z)
• Adapting Segment Anything Model for Unseen Object Instance Segmentation [70.60171342436092]
  Unseen Object Instance(UOIS)は、非構造環境で動作する自律ロボットにとって不可欠である。 UOISタスクのためのデータ効率のよいソリューションであるUOIS-SAMを提案する。 UOIS-SAMは、(i)HeatmapベースのPrompt Generator(HPG)と(ii)SAMのマスクデコーダに適応する階層識別ネットワーク(HDNet)の2つの重要なコンポーネントを統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T19:05:50Z)
• Towards Evaluating the Robustness of Visual State Space Models [63.14954591606638]
  視覚状態空間モデル(VSSM)は視覚知覚タスクにおいて顕著な性能を示した。 しかし、自然と敵対的な摂動の下での頑丈さは依然として重要な懸念事項である。 様々な摂動シナリオ下でのVSSMの頑健さを総合的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T17:59:44Z)
• HCL-MTSAD: Hierarchical Contrastive Consistency Learning for Accurate Detection of Industrial Multivariate Time Series Anomalies [4.806959791183183]
  本稿では,産業用MSSにおける異常検出のための自己教師付き階層的コントラスト整合学習手法を提案する。 HCL-MTSADはマルチレイヤのコントラスト損失を発生させることで、データの一貫性とタイムスタンプと時間的関連を広範囲にマイニングすることができる。 HCL-MTSADの異常検出能力は、F1スコアの平均1.8%で最先端のベンチマークモデルを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T03:39:33Z)
• On the Robustness of Segment Anything [46.669794757467166]
  我々は, SAMの試験時間ロバスト性について, 敵のシナリオと共通の腐敗下で検討することを目的としている。 SAMは、ぼやけた汚職を除いて、様々な汚職に対して顕著な堅牢性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T16:28:30Z)
• Causality-Based Multivariate Time Series Anomaly Detection [63.799474860969156]
  我々は、因果的観点から異常検出問題を定式化し、多変量データを生成するための通常の因果的メカニズムに従わない事例として、異常を考察する。 次に、まずデータから因果構造を学習し、次に、あるインスタンスが局所因果機構に対して異常であるかどうかを推定する因果検出手法を提案する。 我々は、実世界のAIOpsアプリケーションに関するケーススタディと同様に、シミュレートされたデータセットとパブリックなデータセットの両方を用いて、私たちのアプローチを評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T06:00:13Z)
• Real-World Anomaly Detection by using Digital Twin Systems and Weakly-Supervised Learning [3.0100975935933567]
  本稿では, 産業環境における異常検出に対する弱い制御手法を提案する。 これらのアプローチでは、Digital Twinを使用して、機械の通常の動作をシミュレートするトレーニングデータセットを生成する。 提案手法の性能を,実世界のデータセットに応用した様々な最先端の異常検出アルゴリズムと比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-12T10:15:56Z)

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。