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Robust Anomaly Detection for Multivariate Time Series through Stochastic Recurrent Neural Network

异常检测 单变量 计算机科学 多元统计 异常(物理) 系列(地层学) 时间序列 人工智能 数据挖掘 人工神经网络 机器学习 古生物学 物理 生物 凝聚态物理
作者
Ya Su,Youjian Zhao,Chenhao Niu,Rong Liu,Wei Sun,Dan Pei
标识
DOI:10.1145/3292500.3330672
摘要

Industry devices (i.e., entities) such as server machines, spacecrafts, engines, etc., are typically monitored with multivariate time series, whose anomaly detection is critical for an entity's service quality management. However, due to the complex temporal dependence and stochasticity of multivariate time series, their anomaly detection remains a big challenge. This paper proposes OmniAnomaly, a stochastic recurrent neural network for multivariate time series anomaly detection that works well robustly for various devices. Its core idea is to capture the normal patterns of multivariate time series by learning their robust representations with key techniques such as stochastic variable connection and planar normalizing flow, reconstruct input data by the representations, and use the reconstruction probabilities to determine anomalies. Moreover, for a detected entity anomaly, OmniAnomaly can provide interpretations based on the reconstruction probabilities of its constituent univariate time series. The evaluation experiments are conducted on two public datasets from aerospace and a new server machine dataset (collected and released by us) from an Internet company. OmniAnomaly achieves an overall F1-Score of 0.86 in three real-world datasets, signicantly outperforming the best performing baseline method by 0.09. The interpretation accuracy for OmniAnomaly is up to 0.89.
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