オンラインエキスパート統合アルゴリズムに基づく異常検知

抄録

　本研究ではストリーミングデータに対する異常検知問題を考える。多くの検知モデル生成アルゴリズムにおいて、正常データしか持たない状況で異常検知を行う場合、検知の感度を左右するパラメータの決定や汎化性能の検証が困難である。提案手法では事前にパラメータを決定するのではなく、逐次的に良いモデルを選択するアプローチを考える。様々な感度パラメータによる検知モデル（エキスパート）を多数生成し、オンラインエキスパート統合アルゴリズムに基づき逐次的に各エキスパートの重み付けを行う。実験ではエキスパートとしてOne-Class SVMのモデルを用いてスパムメール検知を行い、ベストエキスパートの予測にどれだけ追従できたかを検証した。