Most proposals in the anomaly detection field focus exclusively on the detection stage, specially in the recent deep learning approaches. While providing highly accurate predictions, these models often lack transparency, acting as "black boxes". This criticism has grown to the point that explanation is now considered very relevant in terms of acceptability and reliability. In this paper, we addressed this issue by inspecting the ADMNC (Anomaly Detection on Mixed Numerical and Categorical Spaces) model, an existing very accurate although opaque anomaly detector capable to operate with both numerical and categorical inputs. This work presents the extension EADMNC (Explainable Anomaly Detection on Mixed Numerical and Categorical spaces), which adds explainability to the predictions obtained with the original model. We preserved the scalability of the original method thanks to the Apache Spark framework. EADMNC leverages the formulation of the previous ADMNC model to offer pre hoc and post hoc explainability, while maintaining the accuracy of the original architecture. We present a pre hoc model that globally explains the outputs by segmenting input data into homogeneous groups, described with only a few variables. We designed a graphical representation based on regression trees, which supervisors can inspect to understand the differences between normal and anomalous data. Our post hoc explanations consist of a text-based template method that locally provides textual arguments supporting each detection. We report experimental results on extensive real-world data, particularly in the domain of network intrusion detection. The usefulness of the explanations is assessed by theory analysis using expert knowledge in the network intrusion domain.


翻译:异常探测场中的大多数建议都完全侧重于探测阶段,特别是最近的深层学习方法。这些模型虽然提供了高度准确的预测,但往往缺乏透明度,充当“黑盒子”。这种批评已发展到以下地步,即现在认为在可接受性和可靠性方面的解释非常相关。在本文件中,我们通过检查ADMNC(混合数字空间和星座空间的异常探测)模型来解决这个问题,该模型是现有的非常准确的、但不透明的异常探测器,能够同时使用数字和绝对的投入来运作。这项工作提供了EADMNC(混合数字空间和星域空间的异常探测)扩展,增加了从原始模型获得的预测的可解释性。我们保留了最初方法的可接受性和可靠性,这要归功于Apach Spark框架。 EADMNNC利用先前的ADMNC模型来提供临时和事后解释性,同时保持原始结构的准确性。我们提出了一个初步模型,通过将输入数据数据分解成同一组(仅用几个变量)来解释结果。我们设计了一个基于原始域域域域域图的图像的模型解释,我们用每一部域域域图解的模型来分析模型分析结果。

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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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