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講演抄録/キーワード
講演名 2020-03-06 10:30
Isolation Forestによる異常検知の効率化に関する検討
池田 翼永山 忍稲木雅人若林真一広島市大VLD2019-125 HWS2019-98
抄録 (和) Isolation Forest は二分決定木のアンサンブル学習により異常を検知する手法であり,入力データに従って各決定木を辿り,パス長の平均が基準より長ければ正常データ,短ければ異常データと判定する.この判定で,正常なデータの判定処理が必要以上に長くなるという問題がある.本研究では,決定木内の各ノードの分岐数が3 以上である多値決定木を用いるIsolation Forest により,パス長の全体的な短縮化を図る.分岐数とパス長,判別時間,枝の総数,検知精度の関係を実験的に調査し,多値決定木を用いたIsolation Forest の有効性を示す.また,異常なデータを検知したときに各決定木の各ノードで選択された属性をみることによって,異常なデータの検知に有用な属性を知ることが可能であると考え,実験によって調査を行い,異常なデータの属性解析について検討する. 
(英) Isolation Forest is a method to detect anomalies by ensemble learning of binary decision trees. It traverses each decision tree according to the input data, and determines that the data is normal if its path length is longer than a threshold, otherwise it is anomaly. In this method, computation time needed for decision of normal data gets longer than necessary. In this study, we use a multi-valued decision tree based Isolation Forest in which the number of branches at each node in decision trees is more than 2, and try to shorten overall path length. Through experiments, we investigate relations of the number of branches with, path length, discrimination time, total number of branches, and detection accuracy to show the effectiveness of the Isolation Forest using multi-valued decision trees. We also consider that it is possible to know useful attributes for detecting anomaly data by checking the attributes frequently selected at each node of each decision tree when anomaly data is detected. We investigate by experiment and consider attribute analysis of anomaly data.
キーワード (和) 異常検知 / Isolation Forest / 多値決定木 / / / / /  
(英) Anomaly Detection / Isolation Forest / Multi-Valued Decision Trees / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 443, VLD2019-125, pp. 179-184, 2020年3月.
資料番号 VLD2019-125 
発行日 2020-02-26 (VLD, HWS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード VLD2019-125 HWS2019-98

研究会情報
研究会 HWS VLD  
開催期間 2020-03-04 - 2020-03-07 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英) Okinawa Ken Seinen Kaikan 
テーマ(和) システムオンシリコンを支える設計技術, ハードウェアセキュリティ, 一般 
テーマ(英) Design Technology for System-on-Silicon, Hardware Security, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 VLD 
会議コード 2020-03-HWS-VLD 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Isolation Forestによる異常検知の効率化に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Consideration on Efficient Anomaly Detection Based on Isolation Forest 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 異常検知 / Anomaly Detection  
キーワード(2)(和/英) Isolation Forest / Isolation Forest  
キーワード(3)(和/英) 多値決定木 / Multi-Valued Decision Trees  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 池田 翼 / Tsubasa Ikeda / イケダ ツバサ
第1著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
Hiroshima City University (略称: HCU)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 永山 忍 / Shinobu Nagayama / ナガヤマ シノブ
第2著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
Hiroshima City University (略称: HCU)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 稲木 雅人 / Masato Inagi / イナギ マサト
第3著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
Hiroshima City University (略称: HCU)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 若林 真一 / Shin'ichi Wakabayashi / ワカバヤシ シンイチ
第4著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
Hiroshima City University (略称: HCU)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-03-06 10:30:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 VLD 
資料番号 VLD2019-125, HWS2019-98 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.443(VLD), no.444(HWS) 
ページ範囲 pp.179-184 
ページ数
発行日 2020-02-26 (VLD, HWS) 


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