Applying Explainable Outlier Detection: En Empirisk og Teoretisk Undersøgelse af Anvendelse af Explainable Outlier Detection

Bidragets oversatte titel: Anvendelse af Explainable Outlier Detection: En Empirisk og Teoretisk Undersøgelse af Anvendelse af Explainable Outlier Detection

Jonas Herskind Sejr

Publikation: AfhandlingPh.d.-afhandling

4 Downloads (Pure)

Abstrakt

Unsupervised outlier detection har den fordel over supervised metoder at de ikke kræver labels. Fordi de ikke kræver labels, kan disse algoritmer detektere mønstre, der ikke tidligere er set. Det er en fordel fx i cyber security, hvor de ondsindede hele tiden ændrer deres strategi.

De første metoder til unsupervised outlier detection var relativt simple og brugerne var typisk statistikere, der med deres insigt kunne matche passende algoritmer til brugs senarier. Med øgede mængder af data og data kompleksitet, er outlier algoritmerne i dag også blevet mere komplekse og den seneste udvikling trækker i retning af meget komplekse outlier algoritmer. Dette er en udfordring, når data scientists bruger algoritmerne og når de endelige brugere bliver præsenteret for de detekterede outliers. Det har derfor ført til et nyt forskningsfelt, som fokuserer på at forklare tidligere uforklarlige unsupervised outlier algoritmer (explainable outlier detection).

Denne afhandling undersøger explainable outlier detection anvendt i tre domæner: Detektion af angreb på IT-infrastruktur, detektion af afvigende kunde opførsel og detektion af anormale objekter i billeder eller video. Vi har udviklet en ny metode til at forklare outlier algoritmer i hvert domæne og testet den empirisk så tæt på brugeren som muligt. Hver algoritme og eksperiment er beskrevet i en artikel. Til sidst har vi skrevet en diskussions artikel, hvor vi overordnet diskuterer hvad, til hvem og hvorfor, explainable outlier detection og præsenterer et nyt perspektiv på outlier detection of explanation.
Bidragets oversatte titelAnvendelse af Explainable Outlier Detection: En Empirisk og Teoretisk Undersøgelse af Anvendelse af Explainable Outlier Detection
OriginalsprogEngelsk
Bevilgende institution
  • Syddansk Universitet
Vejledere/rådgivere
  • Schneider-Kamp, Peter, Hovedvejleder
  • Zimek, Arthur, Bivejleder
Udgiver
DOI
StatusUdgivet - 11. apr. 2022

Note vedr. afhandling

Den fulde afhandling kan læses på SDUs bibliotek.

Fingeraftryk

Dyk ned i forskningsemnerne om 'Anvendelse af Explainable Outlier Detection: En Empirisk og Teoretisk Undersøgelse af Anvendelse af Explainable Outlier Detection'. Sammen danner de et unikt fingeraftryk.

Citationsformater