グラフ埋込みを用いた相関警報の検出【JST・京大機械翻訳】

Khaleghy Hossein; Izadi Iman

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205312266747 整理番号：22P0276908

グラフ埋込みを用いた相関警報の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of Correlated Alarms Using Graph Embedding

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発行年： 2022年01月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

産業警報システムは,ネットワークの複雑さと警報数に関して最近かなり進歩した。アラームの複雑性と数の増大は,システム効率を低下させ,オペレータの不信を引き起こすこれらのシステムにおける課題を提示し,それは広範な損傷をもたらすかもしれない。警報効率における1つの寄与因子は,相関警報である。これらの警報は新しい情報を含まず,オペレータを混乱させるだけである。本論文は,オペレータを助けるために人工知能法に基づく相関警報を検出する新しい方法を提示する。提案方法はグラフ埋込みと警報クラスタ化に基づき,相関警報の検出をもたらす。提案した方法を評価するために,よく知られたTennessee-Eastmanプロセスについて事例研究を行った。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

データ保護 , 人工知能

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