Automatiserad upptäckt av avvikelser är av avgörande betydelse för förvaltningen av informations- och kommunikationstekniksystem (IKT) för att upprätthålla tillförlitliga tjänster med minsta möjliga belastning på operatörerna. För att upptäcka varierande och ständigt framväxande avvikelser som skillnader från normala stater är det viktigt att lära sig normala relationer mellan data från IKT-system som övervakas över gränserna. Deep-learning-baserad anomali upptäckt med hjälp av en autoencoder (AE) är därför lovande för så komplicerat lärande, men dess tolkning är fortfarande problematisk. Eftersom storleken på de indata som bidrar till den upptäckta anomalien inte anges direkt i ett AE, är de inte lämpliga för att lokalisera anomalier i stora IKT-system som består av en enorm mängd utrustning. Vi föreslår en algoritm som använder sparsam optimering för att uppskatta bidragande dimensioner till avvikelser som upptäcks med AEs. Vi föreslår också en multimodal AE (MAE) för att på ett effektivt sätt lära sig förhållandet mellan data över domäner, vilket kan leda till icke-linjäritet och skillnader i inlärningsförmåga mellan datatyper. Vi utvärderade våra algoritmer med flera datauppsättningar inklusive verkliga uppmätta data i jämförelse med konventionella algoritmer och bekräftade överlägsenheten i vår skattningsalgoritm genom att ange bidragande dimensioner av avvikande data och vår MAE för att upptäcka anomalier i cross-domain data. 1 1Detta dokument är en utökad version av vår tekniska rapport [1] utan peer review. Skillnaden är förslaget från vår MAE och ytterligare utvärderingar med verkliga uppmätta data.
I Ref föreslogs en algoritm för att identifiera bidragande dimensioner i anomalidetektering med flygläkare.
Anomaly Detection and Interpretation using Multimodal Autoencoder and Sparse Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}