Fortschritte bei der Anomalieerkennung für Zeitreihendaten

Technologie hat sich schnell entwickelt, was zu einem riesigen Anstieg der Menge an Zeitreihendaten geführt hat, die in verschiedenen Branchen produziert werden. Diese Daten kommen aus verschiedenen Quellen wie Gesundheitswesen, Infrastruktur und sogar Raumfahrzeugen. Viele Geräte und Sensoren sammeln diese Daten über die Zeit, was zu komplexen Datensätzen mit vielen Variablen führt. Deshalb sind wir stark auf automatisierte Methoden angewiesen, um ungewöhnliche Ereignisse in diesen Daten zu finden, die helfen können, Katastrophen zu verhindern, bevor sie eintreten. Idealerweise würden wir Algorithmen verwenden, die grosse Datenmengen verarbeiten können und gut funktionieren, trotz des Rauschens, das aus realen Systemen stammt. Daher gibt es eine hohe Nachfrage nach starken Modellen, die diese Anomalien automatisch erkennen können.

Obwohl wir viele Zeitreihendaten haben, die normale Muster zeigen, passieren unerwartete Ereignisse oder Anomalien selten. Das macht es schwierig, diese Daten für Analysen zu sammeln und zu kennzeichnen. Daher haben Methoden, die keine gekennzeichneten Daten benötigen, die als unüberwachtes Anomalieerkennungstechniken bekannt sind, an Beliebtheit gewonnen. Einige traditionelle Techniken umfassen statistische Modelle, distanzbasierte Ansätze und verteilungsbasierte Methoden. Diese könnten jedoch Schwierigkeiten haben, die komplizierten Beziehungen in den Daten zu erfassen.

Kürzlich hat das tiefe Lernen in diesem Bereich bedeutende Fortschritte gemacht. Frühe Versuche verwendeten Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke, um Anomalien basierend auf Fehlern in Prognosen zu erkennen. Andere Methoden konzentrierten sich darauf, Daten zu rekonstruieren, um Anomalien zu finden. Trotzdem berücksichtigen LSTM-Methoden oft nicht explizit die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen, was ihre Wirksamkeit in komplexen Datensätzen einschränken kann. Um dies zu überwinden, verwenden einige neuere Modelle graphenbasierte neuronale Netzwerke, um räumliche und temporale Beziehungen in den Daten besser zu verstehen.

Trotz dieser Fortschritte benötigen die aktuellen Methoden des tiefen Lernens oft gut organisierte Daten, die einheitlich abgetastet sind, was im echten Leben nicht immer der Fall ist. Fehlende Daten und unregelmässige Beobachtungen sind aufgrund von Sensorbeschränkungen oder anderen Problemen häufig. Daher ist es wichtig, Methoden zu entwickeln, die Anomalien effektiv erkennen können, selbst wenn Daten fehlen.

Einfache Techniken wie Nullauffüllung, Interpolation und andere statistische Methoden können fehlende Werte auffüllen. Experimente haben jedoch gezeigt, dass die Verwendung dieser Methoden vor der Erkennung die Gesamtleistung schwächen kann. Das zeigt die Notwendigkeit alternativer Methoden, um Anomalien in Datensätzen mit fehlenden Werten zu finden.

#Herausforderungen bei der Anomalieerkennung

Die Erkennung von Anomalien in Datensätzen mit fehlenden Werten bringt mehrere Herausforderungen mit sich:

1. Sparsamkeit in den Trainingsdaten: Die Unregelmässigkeit in den Daten kann bedeuten, dass wichtige Muster während des Trainings nicht erkannt werden.
2. Anomaliewertung mit unregelmässigen Beobachtungen: Modelle müssen in der Lage sein, Anomalien in Echtzeit zu identifizieren, auch wenn einige beobachtete Werte fehlen.
3. Modellierung von Beziehungen: Zeitreihendaten mit mehreren Variablen erfordern ein tiefes Verständnis der Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen, was durch fehlende Daten noch komplizierter werden kann.

Um diese Herausforderungen anzugehen, präsentieren wir einen neuen Ansatz, der prädiktive Methoden mit einer Graphstruktur kombiniert, um Zeitreihendaten unabhängig von fehlenden Werten zu modellieren. Unser Ansatz beginnt damit, die fehlenden Datenpunkte aufzufüllen, um eine kontinuierliche Datenreihe zu erstellen. Dann verwenden wir spezifische Prozesse, um die Daten sowohl aus räumlicher als auch aus zeitlicher Perspektive zu analysieren und die ersten und dritten Herausforderungen anzugehen. Ausserdem führen wir eine Anomaliewertungsmethode ein, die bewertet, wie ungewöhnlich eine aktuelle Beobachtung ist, ohne vollständige Daten zu benötigen.

#Vorgeschlagenes Rahmenwerk

Unser Ansatz besteht aus zwei Hauptteilen. Der erste Teil ist das Prognoseverfahren, das fehlende Werte auffüllt und Vorhersagen trifft. Der zweite Teil ist die Anomalieerkennungsmethode, die bewertet, ob die Vorhersagen ungewöhnlich sind.

Das Prognoseverfahren verwendet eine spezielle Art von Gleichung, die es ihm ermöglicht, aus den aktuellen und vergangenen Daten zu lernen, um Vorhersagen zu treffen. Dieses Modell kann mit Fällen umgehen, in denen Daten fehlen, und kann effektiv verstehen, wie Variablen im Laufe der Zeit miteinander verbunden sind.

Der Teil der Anomalieerkennung nutzt die Vorhersagen, um herauszufinden, wie wahrscheinlich es ist, dass die aktuelle Beobachtung anomal ist. Dies geschieht, indem ein rollierendes statistisches Modell an die Vorhersagen angepasst wird. Das bedeutet, dass es seltsames Verhalten erkennen kann, ohne es mit tatsächlichen beobachteten Werten vergleichen zu müssen, die möglicherweise nicht immer verfügbar sind.

#Bedeutung von Beziehungen in multivariaten Daten

In einer multivariaten Zeitreihe, in der mehrere Variablen miteinander verknüpft sind, ist es entscheidend, die Beziehungen zwischen diesen Variablen zu verstehen. Zum Beispiel, wenn eine Variable von ihrer erwarteten Beziehung zu einer anderen abweicht, könnte das eine Anomalie signalisieren. Es ist wichtig, dass ein Modell diese Abhängigkeiten erfasst, da fehlende Werte im Datensatz oft zufällig auftreten. Indem das Modell lernt, wie diese Variablen typischerweise interagieren, kann es besser erkennen, wann etwas Ungewöhnliches passiert, selbst in Anwesenheit von fehlenden Daten.

Unser Ansatz betont den Aufbau eines tiefen Verständnisses dieser Beziehungen, indem er die kontinuierlichen Daten nutzt, die während des Prognoseprozesses generiert werden. Dadurch können wir Anomalien effektiv erkennen, selbst wenn wir mit unvollständigen Datensätzen konfrontiert sind.

#Experimentelle Studie

Um unsere vorgeschlagene Methode zu testen, haben wir Experimente mit realen Datensätzen durchgeführt. Wir wollten sehen, ob unser Rahmenwerk bestehende Methoden bei der Erkennung von Anomalien, insbesondere wenn Daten fehlen, übertreffen kann.

#Verwendete Datensätze

Wir haben unsere Methode mit zwei realistischen Datensätzen zu Wasserbehandlungssystemen evaluiert. Diese Datensätze simulieren verschiedene Angriffsszenarien, die potenzielle Anomalien darstellen. Sie enthielten sowohl nicht-anomale als auch anomale Daten, sodass wir sehen konnten, wie gut das Modell Anomalien inmitten fehlender Daten identifizieren konnte.

#Imputationstechniken

Bevor wir bestehende Methoden zum Vergleich anwendeten, füllten wir die fehlenden Werte mit mehreren Imputationstechniken aus:

1. Naive Imputation: Diese Methode ersetzt fehlende Werte durch den zuletzt verfügbaren Wert.
2. Mittelwertimputation: Dieser Ansatz berechnet den Mittelwert der verfügbaren Daten und verwendet ihn, um die Lücken zu füllen.
3. Kubische Spline-Imputation: Diese Technik erstellt eine glatte Kurve durch die verfügbaren Daten, um fehlende Werte zu schätzen, wobei die fensterförmigen Beobachtungen als Grenzen behandelt werden.

#Vergleich mit Baselines

Wir verglichen unsere Methode mit verschiedenen bestehenden Anomalieerkennungsmethoden, einschliesslich LSTM-basierter Ansätze und graphenbasierter neuronaler Netzwerke. Unser Fokus lag darauf, die Leistung in verschiedenen Einstellungen zu bewerten, insbesondere im Kontext fehlender Daten.

#Ergebnisse der Anomalieerkennung

Die Ergebnisse unserer Experimente zeigten, dass unser Rahmenwerk die Basismodelle in fast allen Szenarien übertroffen hat, insbesondere beim Umgang mit Datensätzen mit fehlenden Werten. Die Leistung blieb stabil, auch als die Fehlerraten zunahmen, was die Robustheit unserer Methode zeigt.

Im Gegensatz dazu erlebten einige bestehende Methoden einen signifikanten Leistungsabfall, als sie mit unregelmässigen Daten konfrontiert wurden. Dies war insbesondere bei Methoden der Fall, die stark darauf angewiesen waren, vollständige Datensätze zu jeder Zeitstempel zu haben.

#Robustheitsanalyse

Wir haben auch untersucht, wie gut unsere Methode mit verschiedenen Fehlerraten umgeht. Unser Rahmenwerk hielt die starke Leistung aufrecht, selbst wenn ein erheblicher Prozentsatz der Daten fehlte. Das zeigte, dass unser Modell nicht nur Anomalien effektiv in typischen Situationen erkennt, sondern auch gut auf reale Szenarien reagiert, in denen Daten unvollständig sein können.

Unsere Analyse ergab, dass Probleme erst bei extrem hohen Fehlerraten auftraten. Zu diesem Zeitpunkt sank die Erkennungsgenauigkeit, aber unsere Methode übertraf immer noch konkurrierende Methoden in regulären Szenarien, selbst unter schwierigen Bedingungen.

#Fazit

In dieser Arbeit haben wir eine neue Methode zur Erkennung von Anomalien in multivariaten Zeitreihendaten mit fehlenden Werten vorgestellt. Unser Ansatz identifiziert ungewöhnliche Ereignisse in Echtzeit effektiv, unabhängig davon, ob aktuelle Beobachtungen verfügbar sind. Die Ergebnisse unserer Experimente haben gezeigt, dass unsere Methode die aktuellen Spitzenmodelle in sowohl regulären als auch unregelmässigen Anomalieerkennungseinstellungen übertrifft.

Für die Zukunft ist es unser Ziel, die Skalierbarkeit unseres Rahmenwerks weiter zu verbessern und seine Anwendbarkeit in breiteren Kontexten zu erkunden. Wir wollen das Modell so optimieren, dass es auch mit grösseren Datensätzen effizient umgehen kann, um seine Nutzbarkeit in realen Anwendungen sicherzustellen.

Insgesamt glauben wir, dass unser Ansatz einen neuen Standard für die Anomalieerkennung in komplexen Datenumgebungen setzt und die Herausforderungen angeht, die durch fehlende Werte und komplizierte Variablebeziehungen entstehen.