Fence GAN: 更好的异常检测

Apr, 2019

Fence GAN: Towards Better Anomaly Detection

Cuong Phuc Ngo, Amadeus Aristo Winarto, Connie Kou Khor Li, Sojeong Park, Farhan Akram...

TL;DR本研究介绍了一种用于检测高维异常数据的方法 ——Fence GAN，它通过修正基于生成式对抗网络（GAN）的损失函数，将生成的样本限制在真实数据分布的边界上，并且将判别器的评分直接用作异常阈值，实验结果表明，与现有方法相比，Fence GAN 可以获得最好的异常分类准确性。

Abstract

anomaly detection is a classical problem where the aim is to detect anomalous data that do not belong to the normal data distribution. Current state-of-the-art methods for anomaly detection on complex

anomaly detection generative adversarial network fence gan high-dimensional data anomaly classification

发现论文，激发创造

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May, 2018

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Feb, 2024

MAD-GAN：基于生成对抗网络的多元时序数据异常检测

本文提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的无监督多变量异常检测方法（MAD-GAN），并在 SWaT 和 WADI 数据集上进行了实验，结果表明该方法能够有效地检测这些系统中各种形式的入侵。

Jan, 2019