Multivariate time series anomaly detection with variational autoencoder and spatial–temporal graph network

多元统计 自编码 异常检测 计算机科学 系列(地层学) 异常(物理) 时间序列 图形 人工智能 数据挖掘 模式识别(心理学) 机器学习 理论计算机科学 人工神经网络 地质学 古生物学 物理 凝聚态物理
作者
Siwei Guan,Zhiwei He,Shenhui Ma,Mingyu Gao
出处
期刊:Computers & Security [Elsevier]
卷期号:: 103877-103877
标识
DOI:10.1016/j.cose.2024.103877
摘要

Effective anomaly detection in multivariate time series (MTS) is very essential for modern complex physical equipment. A single anomaly in physical equipment can cause a series of failures due to fault propagation. Therefore, the equipment need to be comprehensively monitored by an anomaly detection system to ensure its health. However, given the rise in the size and complexity of the physical equipment, the number of sensors required to infer its health status has increased dramatically, and the complex temporal and spatial dependencies in sensors are difficult to capture. Aiming at the problem, this paper proposes a MTS anomaly detection algorithm called VSAD, which is based on spatial–temporal graph networks and variational autoencoder (VAE). It employs spatial–temporal graph networks to learn complex temporal and spatial dependencies in MTS. Moreover, its VAE architecture enables it to learn data distribution patterns in an unsupervised manner and its threshold are determined by an automatic threshold selection strategy. Finally, experimental results conducted on six publicly available benchmark datasets show that VSAD outperforms state-of-the-art methods for anomaly detection, with an average F1 scores improvement of about 7%.
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