論文の概要: Unifying Explainable Anomaly Detection and Root Cause Analysis in Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12086v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 18:01:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:15:29.713834
• Title: Unifying Explainable Anomaly Detection and Root Cause Analysis in Dynamical Systems
• Title（参考訳）: 力学系における説明可能な異常検出とルート原因解析の統一化
• Authors: Yue Sun, Rick S. Blum, Parv Venkitasubramaniam,
• Abstract要約: 本稿では, 常微分方程式(ODE)が支配する力学系における異常検出, 根本原因の局在化, および異常型分類の課題に対処する。 モデル固有の説明可能な学習フレームワークであるICODE(Interpretable Causality Ordinary Differential Equation)ネットワークを提案する。 ICODEは、単一の解釈可能なフレームワーク内で、異常検出、根本原因分析(RCA)、および異常型分類を同時に実行するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.640375297580288
• License:
• Abstract: Dynamical systems, prevalent in various scientific and engineering domains, are susceptible to anomalies that can significantly impact their performance and reliability. This paper addresses the critical challenges of anomaly detection, root cause localization, and anomaly type classification in dynamical systems governed by ordinary differential equations (ODEs). We define two categories of anomalies: cyber anomalies, which propagate through interconnected variables, and measurement anomalies, which remain localized to individual variables. To address these challenges, we propose the Interpretable Causality Ordinary Differential Equation (ICODE) Networks, a model-intrinsic explainable learning framework. ICODE leverages Neural ODEs for anomaly detection while employing causality inference through an explanation channel to perform root cause analysis (RCA), elucidating why specific time periods are flagged as anomalous. ICODE is designed to simultaneously perform anomaly detection, RCA, and anomaly type classification within a single, interpretable framework. Our approach is grounded in the hypothesis that anomalies alter the underlying ODEs of the system, manifesting as changes in causal relationships between variables. We provide a theoretical analysis of how perturbations in learned model parameters can be utilized to identify anomalies and their root causes in time series data. Comprehensive experimental evaluations demonstrate the efficacy of ICODE across various dynamical systems, showcasing its ability to accurately detect anomalies, classify their types, and pinpoint their origins.
• Abstract（参考訳）: 様々な科学的・工学的な領域で普及している力学系は、その性能と信頼性に大きな影響を及ぼすような異常の影響を受けやすい。 本稿では, 正規微分方程式(ODE)によって支配される力学系における異常検出, 根本原因の局在化, および異常型分類の重要課題について述べる。 我々は、相互接続された変数を通して伝播するサイバー異常と、個々の変数に局所的に分布する計測異常の2つのカテゴリを定義した。 これらの課題に対処するために、モデル固有の説明可能な学習フレームワークであるInterpretable Causality Ordinary Differential Equation (ICODE) Networksを提案する。 ICODEは、なぜ特定の時間帯が異常としてフラグ付けされているのかを解明し、説明チャネルを通じて因果推論を用いて根本原因分析(RCA)を行う。 ICODEは、単一の解釈可能なフレームワーク内で、異常検出、RCA、異常型分類を同時に実行するように設計されている。 我々のアプローチは,変数間の因果関係の変化として,システムの基盤となるODEが異常によって変化するという仮説に基づいている。 本稿では,学習したモデルパラメータの摂動を利用して時系列データ中の異常とその根本原因を同定する理論的解析を行う。 総合的な実験的評価は、様々な力学系におけるICODEの有効性を示し、異常を正確に検出し、タイプを分類し、起源を特定する能力を示している。

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