利用不完整异常知识的双向GAN提升异常检测性能

异常检测是一项关键任务，在许多领域，如网络安全、金融欺诈检测、工业监测和医疗诊断，都有广泛应用。传统上，异常被定义为显著偏离正常值的样本，然而，由于异常的多样性和复杂性，正常样本通常包含多种类型，而异常则可能涵盖未见过的或数量有限的异常类别。在这种背景下，研究假设在训练过程中只有部分异常样本可用，并且这些异常可能只代表了异常类型中的少数子集。 现有的异常检测方法往往忽视这些不完全的异常知识，或者试图通过寻找决策边界来区分已知异常和正常样本（如图1a所示）。然而，这些方法可能无法充分利用异常信息，导致性能受限。本文提出了一种新颖的异常感知双向生成对抗网络（AA-BiGAN），旨在解决这个问题。 AA-BiGAN的独特之处在于，它不仅致力于建立一个能够捕获正常样本分布的概率模型，而且还确保对收集到的异常样本分配较低的密度值，从而避免生成类似异常的样本（图1b）。这一设计使得模型能够有效利用不完全的异常知识，通过生成器和编码器的结合，实现双向学习，方便计算异常检测的标准，如重建误差。 该方法的优势体现在实验结果上，相比于现有方法，AA-BiGAN展示了显著的性能提升。通过学习概率分布和生成过程的双重约束，模型能够更好地理解和预测未知异常，减少了误报和漏报的可能性。此外，双向架构允许模型在生成和分析阶段之间相互反馈，进一步提高了异常检测的精确度。 总结来说，田博文等人提出的基于不完全异常知识的异常感知双向GAN，是一种创新的异常检测技术，它利用生成对抗网络的框架，有效地处理异常的多样性问题，为异常检测任务带来了实质性的性能提升。通过将正常样本建模和异常低密度区分开，这种方法有望在实际应用中提高异常检测的准确性和鲁棒性。