Under det senaste årtiondet har många metoder för att upptäcka anomalier införts inom olika områden såsom övervakning av nätverk, upptäckt av bedrägerier och upptäckt av intrång. De kräver dock förståelse för datamönster och kräver ofta en lång offlineperiod för att bygga en modell eller ett nätverk för måldata. Att tillhandahålla realtids- och proaktiv anomalidetektering för streamingtidsserier utan mänsklig intervention och domänkunskap är mycket värdefullt eftersom det avsevärt minskar den mänskliga ansträngningen och gör det möjligt att vidta lämpliga motåtgärder innan en katastrofal skada, misslyckande eller annan skadlig händelse inträffar. Denna fråga har dock ännu inte undersökts väl. För att ta itu med det, föreslår detta dokument RePAD, som är en realtid Proactive Anomaly Detection algoritm för streaming tidsserier baserade på Long Short-Term Memory (LSTM). RePAD använder kortsiktiga historiska datapunkter för att förutsäga och avgöra om den kommande datapunkten är ett tecken på att en anomali sannolikt kommer att ske inom en nära framtid. Genom att dynamiskt justera detektionströskeln över tid, kan RePAD tolerera mindre mönsterförändring i tidsserier och upptäcka avvikelser antingen proaktivt eller i tid. Experiment baserade på två tidsseriedata som samlats in från Numenta Anomaly Benchmark visar att RePAD kan proaktivt upptäcka anomalier och ge tidiga varningar i realtid utan mänsklig inblandning och domänkunskap.
RePAD REF är en realtid tidsserie anomali detektion metod också baserat på Look-Back och Predict-Forward strategi.
RePAD: Real-time Proactive Anomaly Detection for Time Series
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}