异常值是一个事件或观察,其被定义为不同于距群体的不规则距离的异常活动,入侵或可疑数据点。然而,异常事件的定义是主观的,取决于应用程序和域(能量,健康,无线网络等)。重要的是要尽可能仔细地检测异常事件,以避免基础设施故障,因为异常事件可能导致对基础设施的严重损坏。例如,诸如微电网的网络物理系统的攻击可以发起电压或频率不稳定性,从而损坏涉及非常昂贵的修复的智能逆变器。微电网中的不寻常活动可以是机械故障,行为在系统中发生变化,人体或仪器错误或恶意攻击。因此,由于其可变性,异常值检测(OD)是一个不断增长的研究领域。在本章中,我们讨论了使用AI技术的OD方法的进展。为此,通过多个类别引入每个OD模型的基本概念。广泛的OD方法分为六大类:基于统计,基于距离,基于密度的,基于群集的,基于学习的和合奏方法。对于每个类别,我们讨论最近最先进的方法,他们的应用领域和表演。之后,关于对未来研究方向的建议提供了关于各种技术的优缺点和挑战的简要讨论。该调查旨在指导读者更好地了解OD方法的最新进展,以便保证AI。
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近年来,随着传感器和智能设备的广泛传播,物联网(IoT)系统的数据生成速度已大大增加。在物联网系统中,必须经常处理,转换和分析大量数据,以实现各种物联网服务和功能。机器学习(ML)方法已显示出其物联网数据分析的能力。但是,将ML模型应用于物联网数据分析任务仍然面临许多困难和挑战,特别是有效的模型选择,设计/调整和更新,这给经验丰富的数据科学家带来了巨大的需求。此外,物联网数据的动态性质可能引入概念漂移问题,从而导致模型性能降解。为了减少人类的努力,自动化机器学习(AUTOML)已成为一个流行的领域,旨在自动选择,构建,调整和更新机器学习模型,以在指定任务上实现最佳性能。在本文中,我们对Automl区域中模型选择,调整和更新过程中的现有方法进行了审查,以识别和总结将ML算法应用于IoT数据分析的每个步骤的最佳解决方案。为了证明我们的发现并帮助工业用户和研究人员更好地实施汽车方法,在这项工作中提出了将汽车应用于IoT异常检测问题的案例研究。最后,我们讨论并分类了该领域的挑战和研究方向。
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越来越多的工作已经认识到利用机器学习(ML)进步的重要性,以满足提取访问控制属性,策略挖掘,策略验证,访问决策等有效自动化的需求。在这项工作中,我们调查和总结了各种ML解决不同访问控制问题的方法。我们提出了ML模型在访问控制域中应用的新分类学。我们重点介绍当前的局限性和公开挑战,例如缺乏公共现实世界数据集,基于ML的访问控制系统的管理,了解黑盒ML模型的决策等,并列举未来的研究方向。
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Time series anomaly detection has applications in a wide range of research fields and applications, including manufacturing and healthcare. The presence of anomalies can indicate novel or unexpected events, such as production faults, system defects, or heart fluttering, and is therefore of particular interest. The large size and complex patterns of time series have led researchers to develop specialised deep learning models for detecting anomalous patterns. This survey focuses on providing structured and comprehensive state-of-the-art time series anomaly detection models through the use of deep learning. It providing a taxonomy based on the factors that divide anomaly detection models into different categories. Aside from describing the basic anomaly detection technique for each category, the advantages and limitations are also discussed. Furthermore, this study includes examples of deep anomaly detection in time series across various application domains in recent years. It finally summarises open issues in research and challenges faced while adopting deep anomaly detection models.
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流媒体数据中对异常的实时检测正在受到越来越多的关注,因为它使我们能够提高警报,预测故障并检测到整个行业的入侵或威胁。然而,很少有人注意比较流媒体数据(即在线算法)的异常检测器的有效性和效率。在本文中,我们介绍了来自不同算法家族(即基于距离,密度,树木或投影)的主要在线检测器的定性合成概述,并突出了其构建,更新和测试检测模型的主要思想。然后,我们对在线检测算法的定量实验评估以及其离线对应物进行了彻底的分析。检测器的行为与不同数据集(即元功能)的特征相关,从而提供了对其性能的元级分析。我们的研究介绍了文献中几个缺失的见解,例如(a)检测器对随机分类器的可靠性以及什么数据集特性使它们随机执行; (b)在线探测器在何种程度上近似离线同行的性能; (c)哪种绘制检测器的策略和更新原始图最适合检测仅在数据集的功能子空间中可见的异常; (d)属于不同算法家族的探测器的有效性与效率之间的权衡是什么; (e)数据集的哪些特定特征产生在线算法以胜过所有其他特征。
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对于由硬件和软件组件组成的复杂分布式系统而言,异常检测是一个重要的问题。对此类系统的异常检测的要求和挑战的透彻理解对于系统的安全性至关重要,尤其是对于现实世界的部署。尽管有许多解决问题的研究领域和应用领域,但很少有人试图对这种系统进行深入研究。大多数异常检测技术是针对某些应用域的专门开发的,而其他检测技术则更为通用。在这项调查中,我们探讨了基于图的算法在复杂分布式异质系统中识别和减轻不同类型异常的重要潜力。我们的主要重点是在分布在复杂分布式系统上的异质计算设备上应用时,可深入了解图。这项研究分析,比较和对比该领域的最新研究文章。首先,我们描述了现实世界分布式系统的特征及其在复杂网络中的异常检测的特定挑战,例如数据和评估,异常的性质以及现实世界的要求。稍后,我们讨论了为什么可以在此类系统中利用图形以及使用图的好处。然后,我们将恰当地深入研究最先进的方法,并突出它们的优势和劣势。最后,我们评估和比较这些方法,并指出可能改进的领域。
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The Internet of Things (IoT) is a system that connects physical computing devices, sensors, software, and other technologies. Data can be collected, transferred, and exchanged with other devices over the network without requiring human interactions. One challenge the development of IoT faces is the existence of anomaly data in the network. Therefore, research on anomaly detection in the IoT environment has become popular and necessary in recent years. This survey provides an overview to understand the current progress of the different anomaly detection algorithms and how they can be applied in the context of the Internet of Things. In this survey, we categorize the widely used anomaly detection machine learning and deep learning techniques in IoT into three types: clustering-based, classification-based, and deep learning based. For each category, we introduce some state-of-the-art anomaly detection methods and evaluate the advantages and limitations of each technique.
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Concept drift describes unforeseeable changes in the underlying distribution of streaming data over time. Concept drift research involves the development of methodologies and techniques for drift detection, understanding and adaptation. Data analysis has revealed that machine learning in a concept drift environment will result in poor learning results if the drift is not addressed. To help researchers identify which research topics are significant and how to apply related techniques in data analysis tasks, it is necessary that a high quality, instructive review of current research developments and trends in the concept drift field is conducted. In addition, due to the rapid development of concept drift in recent years, the methodologies of learning under concept drift have become noticeably systematic, unveiling a framework which has not been mentioned in literature. This paper reviews over 130 high quality publications in concept drift related research areas, analyzes up-to-date developments in methodologies and techniques, and establishes a framework of learning under concept drift including three main components: concept drift detection, concept drift understanding, and concept drift adaptation. This paper lists and discusses 10 popular synthetic datasets and 14 publicly available benchmark datasets used for evaluating the performance of learning algorithms aiming at handling concept drift. Also, concept drift related research directions are covered and discussed. By providing state-of-the-art knowledge, this survey will directly support researchers in their understanding of research developments in the field of learning under concept drift.
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人工智能(AI)和机器学习(ML)在网络安全挑战中的应用已在行业和学术界的吸引力,部分原因是对关键系统(例如云基础架构和政府机构)的广泛恶意软件攻击。入侵检测系统(IDS)使用某些形式的AI,由于能够以高预测准确性处理大量数据,因此获得了广泛的采用。这些系统托管在组织网络安全操作中心(CSOC)中,作为一种防御工具,可监视和检测恶意网络流,否则会影响机密性,完整性和可用性(CIA)。 CSOC分析师依靠这些系统来决定检测到的威胁。但是,使用深度学习(DL)技术设计的IDS通常被视为黑匣子模型,并且没有为其预测提供理由。这为CSOC分析师造成了障碍,因为他们无法根据模型的预测改善决策。解决此问题的一种解决方案是设计可解释的ID(X-IDS)。这项调查回顾了可解释的AI(XAI)的最先进的ID,目前的挑战,并讨论了这些挑战如何涉及X-ID的设计。特别是,我们全面讨论了黑匣子和白盒方法。我们还在这些方法之间的性能和产生解释的能力方面提出了权衡。此外,我们提出了一种通用体系结构,该建筑认为人类在循环中,该架构可以用作设计X-ID时的指南。研究建议是从三个关键观点提出的:需要定义ID的解释性,需要为各种利益相关者量身定制的解释以及设计指标来评估解释的需求。
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Concept drift primarily refers to an online supervised learning scenario when the relation between the input data and the target variable changes over time. Assuming a general knowledge of supervised learning in this paper we characterize adaptive learning process, categorize existing strategies for handling concept drift, overview the most representative, distinct and popular techniques and algorithms, discuss evaluation methodology of adaptive algorithms, and present a set of illustrative applications. The survey covers the different facets of concept drift in an integrated way to reflect on the existing scattered state-of-the-art. Thus, it aims at providing a comprehensive introduction to the concept drift adaptation for researchers, industry analysts and practitioners.
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考虑到过去几十年中开发的一长串异常检测算法,它们如何在(i)(i)不同级别的监督,(ii)不同类型的异常以及(iii)嘈杂和损坏的数据方面执行?在这项工作中,我们通过(据我们所知)在55个名为Adbench的55个基准数据集中使用30个算法来回答这些关键问题。我们的广泛实验(总共93,654)确定了对监督和异常类型的作用的有意义的见解,并解锁了研究人员在算法选择和设计中的未来方向。借助Adbench,研究人员可以轻松地对数据集(包括我们从自然语言和计算机视觉域的贡献)对现有基线的新提出的方法进行全面和公平的评估。为了促进可访问性和可重复性,我们完全开源的Adbench和相应的结果。
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培训和测试监督对象检测模型需要大量带有地面真相标签的图像。标签定义图像中的对象类及其位置,形状以及可能的其他信息,例如姿势。即使存在人力,标签过程也非常耗时。我们引入了一个新的标签工具,用于2D图像以及3D三角网格:3D标记工具(3DLT)。这是一个独立的,功能丰富和跨平台软件,不需要安装,并且可以在Windows,MacOS和基于Linux的发行版上运行。我们不再像当前工具那样在每个图像上分别标记相同的对象,而是使用深度信息从上述图像重建三角形网格,并仅在上述网格上标记一次对象。我们使用注册来简化3D标记,离群值检测来改进2D边界框的计算和表面重建,以将标记可能性扩展到大点云。我们的工具经过最先进的方法测试,并且在保持准确性和易用性的同时,它极大地超过了它们。
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为了允许机器学习算法从原始数据中提取知识,必须首先清除,转换,并将这些数据置于适当的形式。这些通常很耗时的阶段被称为预处理。预处理阶段的一个重要步骤是特征选择,其目的通过减少数据集的特征量来更好地执行预测模型。在这些数据集中,不同事件的实例通常是不平衡的,这意味着某些正常事件被超出,而其他罕见事件非常有限。通常,这些罕见的事件具有特殊的兴趣,因为它们具有比正常事件更具辨别力。这项工作的目的是过滤提供给这些罕见实例的特征选择方法的实例,从而积极影响特征选择过程。在这项工作过程中,我们能够表明这种过滤对分类模型的性能以及异常值检测方法适用于该过滤。对于某些数据集,所产生的性能增加仅为百分点,但对于其他数据集,我们能够实现高达16%的性能的增加。这项工作应导致预测模型的改进以及在预处理阶段的过程中的特征选择更好的可解释性。本着公开科学的精神,提高了我们的研究领域的透明度,我们已经在公开的存储库中提供了我们的所有源代码和我们的实验结果。
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分布(OOD)检测对于确保机器学习系统的可靠性和安全性至关重要。例如,在自动驾驶中,我们希望驾驶系统在发现在训练时间中从未见过的异常​​场景或对象时,发出警报并将控件移交给人类,并且无法做出安全的决定。该术语《 OOD检测》于2017年首次出现,此后引起了研究界的越来越多的关注,从而导致了大量开发的方法,从基于分类到基于密度到基于距离的方法。同时,其他几个问题,包括异常检测(AD),新颖性检测(ND),开放式识别(OSR)和离群检测(OD)(OD),在动机和方法方面与OOD检测密切相关。尽管有共同的目标,但这些主题是孤立发展的,它们在定义和问题设定方面的细微差异通常会使读者和从业者感到困惑。在这项调查中,我们首先提出一个称为广义OOD检测的统一框架,该框架涵盖了上述五个问题,即AD,ND,OSR,OOD检测和OD。在我们的框架下,这五个问题可以看作是特殊情况或子任务,并且更容易区分。然后,我们通过总结了他们最近的技术发展来审查这五个领域中的每一个,特别关注OOD检测方法。我们以公开挑战和潜在的研究方向结束了这项调查。
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评估能源转型和能源市场自由化对资源充足性的影响是一种越来越重要和苛刻的任务。能量系统的上升复杂性需要足够的能量系统建模方法,从而提高计算要求。此外,随着复杂性,同样调用概率评估和场景分析同样增加不确定性。为了充分和高效地解决这些各种要求,需要来自数据科学领域的新方法来加速当前方法。通过我们的系统文献综述,我们希望缩小三个学科之间的差距(1)电力供应安全性评估,(2)人工智能和(3)实验设计。为此,我们对所选应用领域进行大规模的定量审查,并制作彼此不同学科的合成。在其他发现之外,我们使用基于AI的方法和应用程序的AI方法和应用来确定电力供应模型的复杂安全性的元素,并作为未充分涵盖的应用领域的储存调度和(非)可用性。我们结束了推出了一种新的方法管道,以便在评估电力供应安全评估时充分有效地解决当前和即将到来的挑战。
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大量的数据和创新算法使数据驱动的建模成为现代行业的流行技术。在各种数据驱动方法中,潜在变量模型(LVM)及其对应物占主要份额,并在许多工业建模领域中起着至关重要的作用。 LVM通常可以分为基于统计学习的经典LVM和基于神经网络的深层LVM(DLVM)。我们首先讨论经典LVM的定义,理论和应用,该定义和应用既是综合教程,又是对经典LVM的简短申请调查。然后,我们对当前主流DLVM进行了彻底的介绍,重点是其理论和模型体系结构,此后不久就提供了有关DLVM的工业应用的详细调查。上述两种类型的LVM具有明显的优势和缺点。具体而言,经典的LVM具有简洁的原理和良好的解释性,但是它们的模型能力无法解决复杂的任务。基于神经网络的DLVM具有足够的模型能力,可以在复杂的场景中实现令人满意的性能,但它以模型的解释性和效率为例。旨在结合美德并减轻这两种类型的LVM的缺点,并探索非神经网络的举止以建立深层模型,我们提出了一个新颖的概念,称为“轻量级Deep LVM(LDLVM)”。在提出了这个新想法之后,该文章首先阐述了LDLVM的动机和内涵,然后提供了两个新颖的LDLVM,并详尽地描述了其原理,建筑和优点。最后,讨论了前景和机会,包括重要的开放问题和可能的研究方向。
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异常值检测是指偏离一般数据分布的数据点的识别。现有的无监督方法经常遭受高计算成本,复杂的绰号调谐以及有限的解释性,特别是在使用大型高维数据集时。为了解决这些问题,我们介绍了一种称为ECOD(基于实证累积分布的异常值检测)的简单而有效的算法,这是由异常值常常出现在分布尾部的“罕见事件”的事实的启发。在简而言之,ECOD首先通过计算数据的各维度的经验累积分布来估计输入数据的基础分布以非参数。 ECOD然后使用这些经验分布来估计每个数据点的每维的尾部概率。最后,ECOD通过跨尺寸聚合估计的尾概率来计算每个数据点的异常值。我们的贡献如下:(1)我们提出了一种名为ECOD的新型异常检测方法,这既是可参数又易于解释; (2)我们在30个基准数据集上进行广泛的实验,在那里我们发现ECOD在准确性,效率和可扩展性方面优于11个最先进的基线; (3)我们释放易于使用和可扩展的(具有分布式支持)Python实现,以实现可访问性和再现性。
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使用机器学习算法从未标记的文本中提取知识可能很复杂。文档分类和信息检索是两个应用程序,可以从无监督的学习(例如文本聚类和主题建模)中受益,包括探索性数据分析。但是,无监督的学习范式提出了可重复性问题。初始化可能会导致可变性,具体取决于机器学习算法。此外,关于群集几何形状,扭曲可能会产生误导。在原因中,异常值和异常的存在可能是决定因素。尽管初始化和异常问题与文本群集和主题建模相关,但作者并未找到对它们的深入分析。这项调查提供了这些亚地区的系统文献综述(2011-2022),并提出了共同的术语,因为类似的程序具有不同的术语。作者描述了研究机会,趋势和开放问题。附录总结了与审查的作品直接或间接相关的文本矢量化,分解和聚类算法的理论背景。
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本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片(Sota)。它填补了空白,因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面,目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性:动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播,友谊的形成,友谊的形成等,另一方面,可以捕获各种复杂关系,提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。
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COVID-19的大流行提出了对多个领域决策者的流行预测的重要性,从公共卫生到整个经济。虽然预测流行进展经常被概念化为类似于天气预测,但是它具有一些关键的差异,并且仍然是一项非平凡的任务。疾病的传播受到人类行为,病原体动态,天气和环境条件的多种混杂因素的影响。由于政府公共卫生和资助机构的倡议,捕获以前无法观察到的方面的丰富数据来源的可用性增加了研究的兴趣。这尤其是在“以数据为中心”的解决方案上进行的一系列工作,这些解决方案通过利用非传统数据源以及AI和机器学习的最新创新来增强我们的预测能力的潜力。这项调查研究了各种数据驱动的方法论和实践进步,并介绍了一个概念框架来导航它们。首先,我们列举了与流行病预测相关的大量流行病学数据集和新的数据流,捕获了各种因素,例如有症状的在线调查,零售和商业,流动性,基因组学数据等。接下来,我们将讨论关注最近基于数据驱动的统计和深度学习方法的方法和建模范式,以及将机械模型知识域知识与统计方法的有效性和灵活性相结合的新型混合模型类别。我们还讨论了这些预测系统的现实部署中出现的经验和挑战,包括预测信息。最后,我们重点介绍了整个预测管道中发现的一些挑战和开放问题。
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