論文の概要: Online Isolation Forest
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09593v1
- Date: Wed, 14 May 2025 17:42:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.552172
- Title: Online Isolation Forest
- Title（参考訳）: オンライン孤立林
- Authors: Filippo Leveni, Guilherme Weigert Cassales, Bernhard Pfahringer, Albert Bifet, Giacomo Boracchi,
- Abstract要約: Online-iForestは、ストリーミング環境向けに明示的に設計された新しい方法である。
時間とともに進化していくデータ生成プロセスをシームレスに追跡する。
Online-iForestは、効率性という点ですべてのライバルを上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.489002831031241
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The anomaly detection literature is abundant with offline methods, which require repeated access to data in memory, and impose impractical assumptions when applied to a streaming context. Existing online anomaly detection methods also generally fail to address these constraints, resorting to periodic retraining to adapt to the online context. We propose Online-iForest, a novel method explicitly designed for streaming conditions that seamlessly tracks the data generating process as it evolves over time. Experimental validation on real-world datasets demonstrated that Online-iForest is on par with online alternatives and closely rivals state-of-the-art offline anomaly detection techniques that undergo periodic retraining. Notably, Online-iForest consistently outperforms all competitors in terms of efficiency, making it a promising solution in applications where fast identification of anomalies is of primary importance such as cybersecurity, fraud and fault detection.
- Abstract（参考訳）: 異常検出文献には、メモリ内のデータへの繰り返しアクセスを必要とし、ストリーミングコンテキストに適用した場合に非現実的な仮定を課すオフラインメソッドが豊富である。
既存のオンライン異常検出手法は、オンラインコンテキストに適応するために定期的な再訓練を頼りに、これらの制約に対処できないのが一般的である。
そこで本研究では,データ生成プロセスの経時的変化をシームレスに追跡する,ストリーミング環境向けに設計された新しい手法であるOnline-iForestを提案する。
実世界のデータセットに対する実験的検証では、Online-iForestはオンラインの代替品と同等であり、定期的なトレーニングを行う最先端のオフライン異常検出技術と密接に競合している。
とくに、Online-iForestは、効率性という点で競合他社を一貫して上回り、サイバーセキュリティや詐欺、障害検出など、異常の迅速な識別が重要なアプリケーションにおいて、有望なソリューションだ。
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