距離プロファイリング手法

異常検出は、通常動作からの逸脱を検出することで信号の異常を識別するプロセスです。

異常検出の 1 つの方法に、距離法を使用する方法があります。これは、時系列データ内でのパターン マッチングに基づく異常検出の手法です。このパターン マッチングは、サブシーケンス間の z 正規化ユークリッド "距離" に基づきます。

距離法では、一般に通常の動作を示す反復的な共通のサブシーケンス ("モチーフ") と異常の可能性を示す特異なサブシーケンス ("不一致") を特定できます。

距離法は比較的簡単であるため特に便利です。この手法では、学習済みモデルもラベル付きデータも必要ありません。過去に特徴付けられているかどうかに関係なく、任意のタイプの異常動作について、データ自体にある異常な逸脱を検出できます。これらの手法のアルゴリズムは計算が高速になるように最適化されています。