MAD:自监督多元时间序列遮蔽异常检测任务
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
本研究提出了一种新方法,名为多变量开放式时间序列异常检测(MOSAD),旨在解决开放式时间序列异常检测问题,该问题在训练阶段可见一小部分有标签的异常样本,测试阶段需要检测到既有的异常类别又有未知的异常类别,并通过在特征提取、多头网络和异常评分模块等方面的创新实现在时间序列异常检测领域的全新的最佳性能。
Oct, 2023
我们提出了一种利用可学习数据增强的时间序列异常检测(LATAD)技术,该技术通过对比学习从时间序列数据中提取判别特征。LATAD 在潜在特征相似性的基础上测量异常得分,并在多个基准数据集上表现出与最先进的异常检测评估相当或更好的性能,并提供了一种基于梯度的诊断技术来帮助确定根本原因。
Jun, 2024
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
我们提出了一种基于评分的生成模型的多变量时间序列异常检测器,称为 MadSGM,它考虑了最广泛的异常度量因素:基于重建、基于密度和基于梯度的异常度量。通过在五个真实世界基准数据集上的实验证明,MadSGM 实现了最稳健和准确的预测。
Aug, 2023
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
本研究介绍了一种无监督式的感知时间序列异常检测方法(TSAD-C),通过对带有异常的训练数据进行去噪、建立变量依赖模型和检测异常值等步骤,成功在三个广泛使用的生理数据集上超越现有方法,达到了领域中的最新技术水平。
Aug, 2023
该研究论文提出了基于无监督的短期和长期遮蔽表示学习的异常检测方法,结合注意力机制和时间序列编码来提高多变量时间序列的预测性能和可解释性, 实验证明该方法在三个实际数据集上的性能优于其他最先进的模型。
Aug, 2022