Како (К-)СИФ надмашује ФИФ у откривању аномалија у реалним подацима

Табела веза

Апстракт и 1. Увод

2. Позадина и прелиминаре

2.1. Функционална изолациона шума

2.2. Тхе Сигнатуре Метход

3. Сигнатуре Исолатион Форест Метход

4. Нумерички експерименти

4.1. Анализа осетљивости параметара

4.2. Предности (К-)СИФ у односу на ФИФ

4.3. Бенцхмарк за откривање аномалија у реалним подацима

5. Дискусија и закључак, изјаве о утицају и референце

Додатак

А. Додатне информације о потпису

Б. К-СИФ и СИФ алгоритми

Ц. Додатни нумерички експерименти

4.3. Бенцхмарк за откривање аномалија у реалним подацима

Да бисмо проценили ефикасност предложених (К-)СИФ алгоритама и обезбедили поређење са ФИФ, извршили смо компаративну анализу користећи десет скупова података за детекцију аномалија конструисаних у Стаерман ет ал. (2019) и преузето из УЦР репозиторијума (Цхен ет ал., 2015). За разлику од Стаерман ет ал. (2019), не користимо део за обуку/тестирање јер се ознаке не користе за обуку и обучавамо и процењујемо моделе само на подацима о обуци. Процењујемо перформансе алгоритама квантификовањем АУЦ испод РОЦ криве.

С једне стране, слика 4 илуструје диспаритет перформанси између ФИФ и К-СИФ користећи Браунов речник. Посебно, К-СИФ показује значајну предност у перформансама у односу на ФИФ. Ово запажање наглашава ефикасност језгра потписа у побољшању перформанси ФИФ-а у већини скупова података, наглашавајући предности његовог коришћења у односу на једноставан унутрашњи производ. С друге стране, с обзиром на замршеност функционалних података, не очекује се да ће јединствени метод надмашити друге на универзалан начин.

Међутим, СИФ показује снажне перформансе у већини случајева, постижући најбоље резултате за пет скупова података. За разлику од ФИФ-а и К-СИФ-а, он показује робусност на различите скупове података, док на њега драстично не утиче избор параметара укључених у ФИФ (речник и унутрашњи производ) и К-СИФ (речник).