Anomaly detection is the process of identifying abnormal instances or events in data sets which deviate from the norm significantly. In this study, we propose a signatures based machine learning algorithm to detect rare or unexpected items in a given data set of time series type. We present applications of signature or randomized signature as feature extractors for anomaly detection algorithms; additionally we provide an easy, representation theoretic justification for the construction of randomized signatures. Our first application is based on synthetic data and aims at distinguishing between real and fake trajectories of stock prices, which are indistinguishable by visual inspection. We also show a real life application by using transaction data from the cryptocurrency market. In this case, we are able to identify pump and dump attempts organized on social networks with F1 scores up to 88% by means of our unsupervised learning algorithm, thus achieving results that are close to the state-of-the-art in the field based on supervised learning.


翻译:异常检测是查明数据组中明显偏离常规的异常情况或事件的过程。 在这项研究中,我们提出基于签名的机器学习算法,以探测特定时间序列类型数据组中的稀有或意外项目。我们展示了签名或随机签名的应用作为异常检测算法的特征提取器;此外,我们为随机签名的构建提供了一个简单、代表的理论理由。我们的第一个应用基于合成数据,目的是区分股票价格的真实和假轨迹,通过视觉检查是无法区分的。我们还通过使用加密货币市场的交易数据展示了真实的生命应用。在此情况下,我们能够通过我们不受监督的学习算法,查明在F1分到88%的社会网络上组织的泵和倾弃尝试,从而取得接近于以监督学习为基础的该领域最新技术的成果。

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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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