AAAIJun, 2021

基于图神经网络的多元时间序列异常检测

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TL;DR提出了一种使用深度学习和 graph neural networks 检测高维时间序列数据中的异常事件的方法，通过学习传感器间复杂关系的结构和注意力权重提供被检测异常事件的解释和根因分析，在真实世界传感器数据集实验中，该方法比基线方法更准确地捕获传感器间关联并检测到异常事件。
anomalous eventshigh-dimensional time series datasensor datadeep learninggraph neural networks
发现论文，激发创造
  • 基于图注意力网络的多变量时间序列异常检测

    本文提出了一个新的自监督多元时间序列异常检测框架，使用图注意力层显式地捕获时间序列之间的关系，并结合预测 和重构的方法来获得更好的时间序列表示，实验结果表明该方法在真实数据集上表现优异且具有良好的可解释性。

    Sep, 2020

  • 基于 Transformer 学习图形结构进行 IoT 多元时间序列异常检测

    该研究提出了 GTA，一种新的多元时间序列异常检测框架，具有自动学习图结构、图卷积和使用基于 Transformer 的架构建模时间依赖性等特点。通过在四个公开可用的异常检测基准上进行的广泛实验，证明了该方法优于替代的最新技术水平。

    Apr, 2021

  • 基于动态图预测的多元时间序列异常检测

    本研究提出了一种基于动态跨序列图的多元时间序列异常检测框架 DyGraphAD，通过利用图的演化特性辅助图和时间序列预测任务，从而根据跨序列关系和时间模式的偏离来检测异常状态，并在实际数据集上验证了其胜过基线异常检测方法的性能。

    Feb, 2023

  • MGADN：用于多元时间序列的多任务图形异常检测网络

    研究了多变量时序数据的异常检测问题，提出了一种使用 GAT 和 LSTM 深度学习模型的方法，通过多任务优化算法来同时实现时间戳和传感器之间的关系建模、精准的异常检测和重构。

    Nov, 2022

  • 使用生成对抗网络进行多元时间序列异常检测

    利用生成对抗网络（GAN）进行复杂的网络型智能物理系统的异常检测，通过多个传感器和执行器的多元时间序列模型以及强化学习的方法识别出攻击行为，针对六级安全水处理系统实验结果表明在高检测率和低误报率方面具有较高的效率和准确性。

    Sep, 2018

  • 使用图神经网络的图异常检测：当前状态与挑战

    本篇综述介绍了基于图神经网络的图形异常检测的最新进展，将这些方法总结为基于图形类型、异常类型和网络结构，并得出这是第一个基于 GNN 的综合检测图形异常方法的综述。

    Sep, 2022

  • GraphAD: 基于图神经网络的实体级多变量时间序列异常检测

    本文提出了一种名为 GraphAD 的基于图神经网络的多元时间序列异常检测模型，该模型适用于考虑每个实体的时间序列数据，并在 Ele.me 的真实数据集上得到了优异的表现。

    May, 2022

  • 深度图形流 SVDD: 公共物理系统中的异常检测

    本篇研究提出了一种基于深度图流支持向量数据描述的方法，针对现有工作中长时间延迟模式捕获不足、传感器连接动态变化被忽视以及高维数据样本困扰，采用变分图自编码器模型并建立加权属性图以及超球面，其在各项实验中表现优异，将 F1-score 提升 35.87%、AUC 提升 19.32% 且训练和推断速度比最佳基线快 32 倍。

    Feb, 2023

  • 一种用于多模态无线传感器网络数据流的动态图神经网络异常检测新方法

    本研究提出了一个新颖的多模态无线传感器网络数据流异常检测模型，通过三个图神经网络分别提取 WSN 数据流的时空特征和形式化特征，并结合节点的空间位置关系，从而大大提高了鲁棒性和 F1 得分。

    Feb, 2022

  • 多元时间序列异常检测的耦合注意力网络

    本文提出了一种名为 CAN（coupled attention-based neural network）的框架，用于动态变量关系特征的多变量时间序列异常检测，通过自适应图学习方法与图关注机制相结合，基于全局 - 局部图来表示全局相关性和动态相关性，通过卷积神经网络结合时间自注意力模块来构建耦合注意力模块，实现了多层编码器 - 解码器架构进行重构和预测任务，实验结果表明 CAN 方法明显优于现有的基准方法。

    Jun, 2023