論文の概要: Towards a Trustworthy Anomaly Detection for Critical Applications through Approximated Partial AUC Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11570v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 08:59:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:14:18.249822
• Title: Towards a Trustworthy Anomaly Detection for Critical Applications through Approximated Partial AUC Loss
• Title（参考訳）: 部分的AUC損失の近似による重要なアプリケーションに対する信頼に値する異常検出に向けて
• Authors: Arnaud Bougaham, Benoît Frénay,
• Abstract要約: 2値分類器は、偽陽性率(FPR)を最小化しつつ、真陽性率(TPR)が100%に達するのを防ぐAUC ROC曲線の特定の範囲を最適化するために訓練される。 その結果、TPRは6つのデータセットで平均20.43%のFPRで92.52%向上し、他の最先端の方法と比較して12.2%のFPRコストで4.3%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.09942566943801
• License:
• Abstract: Anomaly Detection is a crucial step for critical applications such in the industrial, medical or cybersecurity domains. These sectors share the same requirement of handling differently the different types of classification errors. Indeed, even if false positives are acceptable, false negatives are not, because it would reflect a missed detection of a quality issue, a disease or a cyber threat. To fulfill this requirement, we propose a method that dynamically applies a trustworthy approximated partial AUC ROC loss (tapAUC). A binary classifier is trained to optimize the specific range of the AUC ROC curve that prevents the True Positive Rate (TPR) to reach 100% while minimizing the False Positive Rate (FPR). The optimal threshold that does not trigger any false negative is then kept and used at the test step. The results show a TPR of 92.52% at a 20.43% FPR for an average across 6 datasets, representing a TPR improvement of 4.3% for a FPR cost of 12.2% against other state-of-the-art methods. The code is available at https://github.com/ArnaudBougaham/tapAUC.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、産業、医療、サイバーセキュリティドメインなどの重要なアプリケーションにとって重要なステップである。 これらのセクターは、異なるタイプの分類エラーを別々に扱うという、同じ要件を共有している。 事実、たとえ偽陽性が受け入れられたとしても、偽陰性は受け入れられない。 この要件を満たすために、信頼に値する近似的AUCROC損失(tapAUC)を動的に適用する手法を提案する。 バイナリ分類器は、偽陽性率(FPR)を最小化しつつ、真陽性率(TPR)が100%に達するのを防ぐAUC ROC曲線の特定の範囲を最適化するために訓練される。 誤りを起こさない最適なしきい値は、テストステップで保持され、使用される。 その結果、TPRは6つのデータセットで平均20.43%のFPRで92.52%向上し、他の最先端の方法と比較して12.2%のFPRコストで4.3%改善した。 コードはhttps://github.com/ArnaudBougaham/tapAUCで公開されている。

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