Графовые сети и аномалии во временных рядах

Как выявлять аномальные события (например, системные сбои или атаки) в многомерных временных рядах (таких как данные с датчиков)? Еще более сложная задача — сделать это так, чтобы учитывать сложные взаимосвязи между датчиками, а также обнаруживать и объяснять аномалии, нарушающие эти закономерности. В последнее время методы глубокого обучения позволили улучшить результаты обнаружения аномалий в многомерных данных; однако существующие подходы не обучаются явным образом структуре взаимосвязей между переменными и не используют их для прогнозирования ожидаемого поведения временных рядов. Предлагаемый нами подход сочетает в себе методы обучения структуре и графовые нейронные сети, а также использует веса механизма внимания для обеспечения интерпретируемости обнаруженных аномалий. Эксперименты, проведенные на двух реальных наборах данных с датчиков (содержащих размеченные аномалии), показали, что наш метод выявляет аномалии точнее базовых решений, корректно учитывает взаимосвязи между датчиками и позволяет определить первопричину обнаруженной аномалии. - Graph Neural Network-Based Anomaly Detection in Multivariate Time Series