I detta arbete överväger vi problemet med anomali upptäckt i heterogena, multivariata, varierande längd tidsserier dataset. Vårt fokus ligger på flygsäkerhetsområdet, där dataobjekt är flyg och tidsserier är sensoravläsningar och pilotvakter. I detta sammanhang är målet att upptäcka onormala flygsegment på grund av mekaniska, miljömässiga eller mänskliga faktorer för att identifiera verksamhetsmässigt betydande händelser och belysa potentiella säkerhetsrisker. I detta syfte föreslår vi ett ramverk som representerar varje flygning med hjälp av en SMS-VAR-modell (Semi-Markov switching vector autoregressive). Detektering av anomalier baseras sedan på mätning av skillnader mellan modellens förutsägelse och dataobservation. Ramverket är skalbart, på grund av den inneboende parallell karaktär av de flesta beräkningar, och kan användas för att utföra online anomali upptäckt. Omfattande experimentella resultat på simulerade och verkliga dataset visar att ramen kan upptäcka olika typer av avvikelser tillsammans med de viktigaste parametrarna inblandade.
Melnyk m.fl. REF fokuserar också på flygsäkerhetsområdet, där dataobjekt är flygningar och tidsserier är sensoravläsningar och pilotomkopplare.
Semi-Markov Switching Vector Autoregressive Model-Based Anomaly Detection in Aviation Systems
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}