GRU-Based Interpretable Multivariate Time Series Anomaly Detection in Industrial Control System

可解释性 异常检测 多元统计 计算机科学 单变量 时间序列 数据挖掘 人工智能 模式识别(心理学) 机器学习
作者
Chaofan Tang,Lijuan Xu,Bo Yang,Yongwei Tang,Dawei Zhao
出处
期刊:Computers & Security [Elsevier BV]
卷期号:127: 103094-103094 被引量:49
标识
DOI:10.1016/j.cose.2023.103094
摘要

Interpretable multivariate time series anomaly detection is an important technology to prevent accidents and ensure the reliable operation of Industrial Control Systems. A key limitation lies in the lack of a model to achieve better detection performance and more reliable interpretability, and keep a balance between performance efficiency and training optimization. In this paper, we propose GRN, an Interpretable Multivariate Time Series Anomaly Detection method based on neural graph networks and gated recurrent units (GRU). GRN can automatically learn potential correlations between sensors from multidimensional industrial control time series data, quickly mine long-term and short-term dependencies, to improve detection performance and help users to infer the root cause of detected anomalies. Based on GRU, GRN preserves the original advantages of processing the sequences and capturing the time series dependencies, moreover solves the problem of gradient disappearance and gradient explosion. We compare the performance of nine state-of-the-art algorithms on two real water treatment datasets (SWaT, WADI). GRN achieves better detection precision and recall. Meanwhile, the comparison of Area Under the Curve (AUC) demonstrates that GRN has the effect of maintaining balance between detection performance and training optimization. Compared with a Graph Deviation Network(GDN), GRN has achieved greater interpretability.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ZSJ完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
ZX801发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
善学以致用应助艾小晗采纳,获得20
4秒前
4秒前
sofardli完成签到,获得积分10
4秒前
慕青应助Steven采纳,获得10
4秒前
萩萩完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
wenhao发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
所所应助夏xia采纳,获得10
7秒前
Trends发布了新的文献求助10
7秒前
515发布了新的文献求助10
7秒前
刘述完成签到,获得积分20
7秒前
errui完成签到,获得积分10
8秒前
萩萩发布了新的文献求助10
9秒前
小向1993完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
脑洞疼应助cdercder采纳,获得10
10秒前
Fine完成签到,获得积分10
11秒前
研友Bn完成签到 ,获得积分10
12秒前
NexusExplorer应助huuun采纳,获得10
12秒前
13秒前
梅子完成签到 ,获得积分10
13秒前
谈舒怡发布了新的文献求助10
13秒前
活力的妙之完成签到 ,获得积分10
13秒前
13秒前
清新的安波完成签到,获得积分10
14秒前
summer完成签到,获得积分20
16秒前
玛卡巴卡发布了新的文献求助10
16秒前
帅气书白发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
17秒前
dong应助yuyuan采纳,获得30
18秒前
青橘短衫完成签到,获得积分10
18秒前
20秒前
20秒前
JJ发布了新的文献求助10
21秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Effective Learning and Mental Wellbeing 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976126
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520340
关于积分的说明 11202586
捐赠科研通 3256847
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798509
邀请新用户注册赠送积分活动 877645
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806516