ABSTRACT Traditionella avstånd och densitet-baserade anomali detektion tekniker är oförmögna att upptäcka periodiska och säsongsbunden punkt anomalier som förekommer ofta i strömmande data, vilket lämnar en stor lucka i tidsserie anomali detektion i den nuvarande eran av sakernas internet. För att ta itu med detta problem presenterar vi en ny, djupinlärningsbaserad metod för att upptäcka anomalier (DeepAnT) för tidsseriedata, som också är tillämplig på icke-streamingfall. DeepAnT kan upptäcka ett brett spektrum av anomalier, dvs. punkt anomalier, kontextuella anomalier och disharmonier i tidsseriedata. I motsats till anomalien detektionsmetoder där anomalier lärs, DeepAnT använder omärkt data för att fånga och lära sig den datadistribution som används för att förutsäga det normala beteendet i en tidsserie. DeepAnT består av två moduler: tidsserieprediktor och anomalidetektor. Tidsserien prediktor modul använder djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) för att förutsäga nästa gång stämpel på den definierade horisonten. Denna modul tar ett fönster av tidsserier (används som ett sammanhang) och försöker förutsäga nästa gång stämpel. Det förutsedda värdet överförs sedan till anomalidetektormodulen, som ansvarar för att märka motsvarande tidsstämpel som normal eller onormal. DeepAnT kan tränas även utan att ta bort avvikelser från den givna datamängden. I allmänhet krävs det mycket data för att utbilda en modell i djupt lärande. Medan i DeepAnT, en modell kan tränas på relativt små datauppsättningar samtidigt uppnå god generalisering kapacitet på grund av den effektiva parameterdelningen av CNN. Eftersom anomalidetekteringen i DeepAnT är oövervakad, är den inte beroende av anomalimärkningar vid tidpunkten för modellgenerering. Därför kan detta tillvägagångssätt tillämpas direkt på verkliga scenarier där det är praktiskt taget omöjligt att märka en stor ström av data som kommer från heterogena sensorer som består av både normala och onormala punkter. Vi har gjort en detaljerad utvärdering av 15 algoritmer på 10 anomali detektion riktmärken, som innehåller totalt 433 verkliga och syntetiska tidsserier. Experiment visar att DeepAnT överträffar de senaste metoderna för att upptäcka anomalier i de flesta fall, medan de utför på samma sätt som andra. INDEX TERMS Anomaly detektion, artificiell intelligens, konvolutionella neurala nätverk, djupa neurala nätverk, återkommande neurala nätverk, tidsserieanalys.
Munir m.fl. I Ref föreslogs en strategi för djupinlärning kallad DeepAnT för att upptäcka avvikelser i tidsserier.
DeepAnT: A Deep Learning Approach for Unsupervised Anomaly Detection in Time Series
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}