電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-20-11
複数モデルを用いたインバリアント分析手法による異常検知
◎吉永直生・落合勝博(NEC)
我々は、システムの無数のセンサデータから、システムに成り立つ不変関係(インバリアント)を抽出し、異常検知を行うインバリアント分析手法を開発した。しかし、既存のインバリアント分析技術では、平日と休日でシステムの挙動が大きく異なるなど、複数の状態を持つシステムにおいて正しく異常を検知できないという課題があった。本稿では、上記の課題を解決するため、システムの複数の状態ごとに不変関係を学習し、適切な不変関係を選択して異常検知を行う、選択インバリアント手法を提案する。評価の結果、選択インバリアント手法が従来技術より異常を検知しやすく、誤報が少ないことが分かった。