WEKO3
アイテム
GANを用いた時系列データの異常検知における異常度算出方法についての考察
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240171
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2401712e8a2aa8-4a10-45ee-a3f0-a08b7ed4bf53
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DICOMO2024055.pdf (1.2 MB)
2026年6月19日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2024-06-19 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | GANを用いた時系列データの異常検知における異常度算出方法についての考察 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| タイトル | Consideration of Anomaly Score Calculation Method in Anomaly Detection of Time Series Data Using GAN | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| お茶の水女子大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| お茶の水女子大学／中央大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 津田塾大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| お茶の水女子大学 | ||||||||||||||
| 著者名 |
森, 仁美
× 森, 仁美
× 丸, 千尋
× 中野, 美由紀
× 小口, 正人
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 異常検知の技術は，ネットワークの不正アクセスの検知，医療診断，製造業における部品検査など様々な分野において用いられており，盛んに研究が行われている．深層学習モデルによる高精度な異常検知手法の中でも，GANを使用するものは，対象データの複雑な特徴の抽出や様々なデータ形式への柔軟な適応が可能である．GANを用いる場合，再構築誤差と識別誤差の2つの指標を用いて異常度が算出される．再構築誤差は異常検知対象のデータとGANのGeneratorによる再構築データとの差分，識別誤差はDiscriminatorの判定結果である．本稿では，時系列データに対してMAD-GANとEfficient GANを融合したGANを用いて異常検知を実施し，異常度算出時に使用される2つの指標の比率に着目して，各指標が異常検知精度に及ぼす影響を評価した．また，異常検知対象のデータに関する条件を変えて実験を行い，結果を比較した上で考察を行った． | |||||||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集 巻 2024, p. 418-423, 発行日 2024-06-19 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
