論文の概要: Control-flow anomaly detection by process mining-based feature extraction and dimensionality reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10211v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 15:06:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:44:56.420535
• Title: Control-flow anomaly detection by process mining-based feature extraction and dimensionality reduction
• Title（参考訳）: プロセスマイニングに基づく特徴抽出と次元減少による制御フロー異常検出
• Authors: Francesco Vitale, Marco Pegoraro, Wil M. P. van der Aalst, Nicola Mazzocca,
• Abstract要約: 本稿では,アライメントに基づくアライメントチェックを用いたプロセスマイニングに基づく特徴抽出手法を提案する。 制御フロー異常検出技術を開発するために,本手法を柔軟かつ説明可能なフレームワークに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1003659570488513
• License:
• Abstract: The business processes of organizations may deviate from normal control flow due to disruptive anomalies, including unknown, skipped, and wrongly-ordered activities. To identify these control-flow anomalies, process mining can check control-flow correctness against a reference process model through conformance checking, an explainable set of algorithms that allows linking any deviations with model elements. However, the effectiveness of conformance checking-based techniques is negatively affected by noisy event data and low-quality process models. To address these shortcomings and support the development of competitive and explainable conformance checking-based techniques for control-flow anomaly detection, we propose a novel process mining-based feature extraction approach with alignment-based conformance checking. This variant aligns the deviating control flow with a reference process model; the resulting alignment can be inspected to extract additional statistics such as the number of times a given activity caused mismatches. We integrate this approach into a flexible and explainable framework for developing techniques for control-flow anomaly detection. The framework combines process mining-based feature extraction and dimensionality reduction to handle high-dimensional feature sets, achieve detection effectiveness, and support explainability. The results show that the framework techniques implementing our approach outperform the baseline conformance checking-based techniques while maintaining the explainable nature of conformance checking. We also provide an explanation of why existing conformance checking-based techniques may be ineffective.
• Abstract（参考訳）: 組織のビジネスプロセスは、未知の、スキップされた、誤った順序付けられたアクティビティを含む破壊的な異常により、通常の制御フローから逸脱する可能性がある。 これらの制御フロー異常を識別するために、プロセスマイニングは、モデル要素と逸脱をリンクできる説明可能なアルゴリズムである適合性チェックを通じて、参照プロセスモデルに対して制御フローの正当性をチェックすることができる。 しかし、適合性チェックに基づく手法の有効性は、ノイズの多い事象データと低品質プロセスモデルに負の影響を受けている。 これらの欠点に対処し、制御フロー異常検出のための競合的かつ説明可能な適合性チェック手法の開発を支援するために、アライメントに基づく適合性チェックを用いたプロセスマイニングに基づく特徴抽出手法を提案する。 この変種は、逸脱制御フローと参照プロセスモデルとを一致させ、その結果のアライメントを検査して、与えられたアクティビティがミスマッチを引き起こした回数などの追加統計を抽出することができる。 制御フロー異常検出技術を開発するために,本手法を柔軟かつ説明可能なフレームワークに統合する。 このフレームワークは、プロセスマイニングに基づく特徴抽出と次元削減を組み合わせて、高次元特徴集合を扱い、検出効率を達成し、説明可能性をサポートする。 その結果,本手法を実装したフレームワーク技術は,適合性チェックの解説性を維持しつつ,ベースライン適合性チェック技術よりも優れていることがわかった。 また、既存の適合チェックベースの手法がなぜ有効でないのかを説明する。

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