文献

J-GLOBAL ID：202202210542460582   整理番号：22A0777870

IoT-GAN:生成敵対ネットワークに基づくIoTにおける時系列のための異常検出【JST・京大機械翻訳】

IoT-GAN: Anomaly Detection for Time Series in IoT Based on Generative Adversarial Networks

著者 (6件)： Chen Xiaofei (The Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen), Shenzhen, China) ,  Zhang Shuo (The Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen), Shenzhen, China) ,  Jiang Qiao (The Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen), Shenzhen, China) ,  Chen Jiayuan (The Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen), Shenzhen, China) ,  Huang Hejiao (The Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen), Shenzhen, China) ,  Gu Chonglin (The Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen), Shenzhen, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13156  ページ： 682-694  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： IoTデバイスの挙動をモニターするために,大量の時系列データをそれらに埋め込まれたセンサによって収集する。IoTデバイスの根底にある課題を解決するのにタイムリーな行動を取るためには,時系列間の異常を検出することが重要である。しかし,IoTの時系列に対する異常検出は,その複雑な時間的依存性と動力学のために特に困難である。本論文では,時系列データの正規パターンを学習できる生成敵対ネットワーク(GAN)に基づく時系列のための教師なし異常検出法を提案し,次に異常を認識するために再構成誤差を使用する。著者らが知る限りでは,IoTにおける時系列の複雑な時間的依存性とダイナミクスを捉えるために,二方向生成敵対ネットワークアーキテクチャを持つゲート再電流ユニットを組込む最初のものである。また,異常検出の性能をさらに改善し,GANs訓練を安定化するための決定論的制御として,サイクル一貫した損失を導入した。訓練されたモデルに基づいて,任意の新しく到着した観測は,付加的推論時間を必要とせずに,異常として直ちに決定することができる。3つの実世界データセットに関する広範な経験的研究は,提案したIoT-GANがIoTにおける時系列の異常を検出するのに有効で効率的であることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *検出 ,  効率 ,  電流 ,  *ネットワーク ,  異常 ,  時系列 ,  再構成 ,  センサ ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： 敵意 ,  時系列データ ,  異常検出 ,  決定論 ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 異常検出 ,  時系列 ,  モノのインターネット ,  生成敵対ネットワーク ,  ゲート付きリカレントユニット

分類 (5件)： パターン認識  (JE07000S) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  通信網  (ND07030A) ,  計算機網  (JC03000K) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： IoT ,  GaN ,  敵対 ,  時系列 ,  異常検出