利用不完整异常知识的双向GAN提升异常检测性能
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更新于2024-06-19
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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。
2021-02-20 上传
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cpongm
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