FCS: Создан самонастраивающийся онлайн-детектор с обратной связью для обнаружения аномалий

Детекторы аномалий используются для выявления различий между нормальными и аномальными данными, которые обычно реализуются путем оценки и ранжирования баллов аномалии каждого экземпляра.

Статический неконтролируемый потоковый детектор аномалий сложно динамически настраивать для вычисления оценки аномалий.

Для решения этой проблемы исследовательская группа под руководством профессора Живена Ю (Zhiwen Yu) опубликовала свое новое исследование в журнале Frontiers of Computer Science.

Команда предложила человеко-машинный интерактивный потоковый метод обнаружения аномалий, названный ISPForest, который может адаптивно обновляться в режиме онлайн под руководством обратной связи от человека, сообщает Tech Xplore.

В частности, обратная связь будет использоваться для корректировки расчета баллов аномалий и структуры детектора, в идеале достигая более точных баллов аномалий в будущем.

Результаты эксперимента показали, что полезность включения обратной связи может улучшить производительность детекторов аномалий с небольшими человеческими усилиями.

0 комментариев