Anomaly detection on time series is a fundamental task in monitoring the Key Performance Indicators (KPIs) of IT systems. Many of the existing approaches in the literature show good performance while requiring a lot of training resources. In this paper, the online matrix profile, which requires no training, is proposed to address this issue. The anomalies are detected by referring to the past subsequence that is the closest to the current one. The distance significance is introduced based on the online matrix profile, which demonstrates a prominent pattern when an anomaly occurs. Another training-free approach spectral residual is integrated into our approach to further enhance the detection accuracy. Moreover, the proposed approach is sped up by at least four times for long time series by the introduced cache strategy. In comparison to the existing approaches, the online matrix profile makes a good trade-off between accuracy and efficiency. More importantly, it is generic to various types of time series in the sense that it works without the constraint from any trained model.


翻译:在时间序列上异常探测是监测信息技术系统关键业绩指标(KPIs)的一项基本任务。文献中的许多现有方法显示业绩良好,但需要大量培训资源。在本文中,提议解决这一问题不需要培训的在线矩阵剖面图。通过提及过去最接近当前序列的子序列来检测异常。根据在线矩阵剖面图引入了距离重要性,这显示了出现异常时的突出模式。另一种不培训方法光谱残余被纳入了我们进一步提高探测准确性的方法。此外,拟议的方法通过引入的缓冲战略以至少四倍的速度递增长期序列。与现有方法相比,在线矩阵剖面图在准确性和效率之间做了良好的权衡。更重要的是,它对于各类时间序列是通用的,因为它没有受到任何经过培训的模式的限制。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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