Обзор методов объяснимого обнаружения аномалий

A Survey on Explainable Anomaly Detection
Zhong Li, Yuxuan Zhu, Matthijs van Leeuwen
2023-07-15

обнаружение аномалийобъяснимостьобъяснимое обнаружение аномалийкритически важные областитаксономия
В последние два десятилетия большинство исследований в области обнаружения аномалий было сосредоточено на повышении точности обнаружения, при этом объяснимости соответствующих методов в значительной степени не уделялось внимания, вследствие чего объяснение результатов оставалось задачей практиков. По мере того как алгоритмы обнаружения аномалий всё шире применяются в критически важных с точки зрения безопасности областях, предоставление объяснений для решений с высокими ставками, принимаемых в этих областях, стало этическим и нормативным требованием. Поэтому в данной работе представлен всесторонний и структурированный обзор современных методов объяснимого обнаружения аномалий. Мы предлагаем таксономию, основанную на основных аспектах, характеризующих каждый метод объяснимого обнаружения аномалий, чтобы помочь практикам и исследователям найти метод, наилучшим образом соответствующий их потребностям.
1
Исследования обнаружения аномалий преимущественно были сосредоточены на точности обнаружения, в значительной степени пренебрегая объяснимостью результатов алгоритмов.
2
Объяснимость становится всё более необходимой, поскольку обнаружение аномалий используется для принятия решений с высокими рисками в критически важных областях, регулируемых этическими и нормативными требованиями.
3
Предложена таксономия, организованная по основным характеристикам методов объяснимого обнаружения аномалий, чтобы помочь исследователям и практикам выбирать подходящие методы.
4
В статье представлен всеобъемлющий структурированный обзор современных методов объяснимого обнаружения аномалий.

Методы объяснимого обнаружения аномалий

объяснимость результатов и методов обнаружения аномалий, включая их характеристику и пригодность для принятия решений с высокими последствиями

Publication Details
Publication Date
2023-07-15
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
126
Access Type
Author Information
Authors
Zhong Li
Yuxuan Zhu
Matthijs van Leeuwen
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%