Despite the fact that many anomaly detection approaches have been developed for multivariate time series data, limited effort has been made on federated settings in which multivariate time series data are heterogeneously distributed among different edge devices while data sharing is prohibited. In this paper, we investigate the problem of federated unsupervised anomaly detection and present a Federated Exemplar-based Deep Neural Network (Fed-ExDNN) to conduct anomaly detection for multivariate time series data on different edge devices. Specifically, we first design an Exemplar-based Deep Neural network (ExDNN) to learn local time series representations based on their compatibility with an exemplar module which consists of hidden parameters learned to capture varieties of normal patterns on each edge device. Next, a constrained clustering mechanism (FedCC) is employed on the centralized server to align and aggregate the parameters of different local exemplar modules to obtain a unified global exemplar module. Finally, the global exemplar module is deployed together with a shared feature encoder to each edge device and anomaly detection is conducted by examining the compatibility of testing data to the exemplar module. Fed-ExDNN captures local normal time series patterns with ExDNN and aggregates these patterns by FedCC, and thus can handle the heterogeneous data distributed over different edge devices simultaneously. Thoroughly empirical studies on six public datasets show that ExDNN and Fed-ExDNN can outperform state-of-the-art anomaly detection algorithms and federated learning techniques.


翻译:尽管已经为多变时间序列数据制定了许多异常探测方法,但是,尽管已经为多变时间序列数据制定了许多异常探测方法,但是在联合环境中,多变时间序列数据在不同边缘设备之间分布不一且禁止数据共享的情况下,做出了有限的努力。在本文件中,我们调查了联合未经监督的异常探测问题,并展示了一个基于联邦ExDNN的深神经网络(Fed-ExDNN),以对不同边缘设备的多变时间序列数据进行异常探测。具体地说,我们首先设计了一个基于Exmplar的深神经网络(ExDNNNNN),以学习当地的时间序列显示,以其与一个示例模块的兼容性为基础,该模块包括获取每个边缘设备中正常模式的多种类型。接着,在中央服务器上使用了一个限制的集成集成机制(FedCC),以统一不同的本地Exmpural模块的参数,以获得统一的全球例外时间序列模块。最后,全球Exmpreal模块与每个边缘设备的共享特性编码和异常探测方法一起部署。通过对每个边缘设备的测试数据进行时间序列测试数据,从而通过IMNNNFSD的常规模型显示这些数据库和数据库和不同数据处理。

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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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