Мультимодальне виявлення аномалій з обмеженням надійності для потокового аналізу даних нестаціонарних часових рядів

Анотація

Анотація. Системи підтримки прийняття рішень у потокових режимах часто стикаються з двома пов’язаними операційними обмеженнями: мультимодальні вхідні потоки є нестаціонарними та періодично демонструють деградацію окремих модальностей (пропуски значень, адитивний шум, зміни масштабу або підсилення сигналу), а частота хибних тривог (false alarm rate, FAR) має бути обмежена явно заданим бюджетом. У таких умовах пряме мультимодальне скорингування залишків завищує оцінки під час деградованих сегментів, зміщуючи FAR-обмежені пороги вгору та знижуючи чутливість детектора до справжніх аномальних подій.

Мета роботи - розробити та експериментально перевірити політику скорингування залишків з обмеженням надійності модальностей, яка зберігає чутливість виявлення аномалій в умовах почергової деградації джерел при фіксованому бюджеті FAR. Задачі дослідження: формалізувати задачу мультимодального виявлення аномалій з FAR-бюджетом у каузальному режимі, побудувати онлайн-оцінювач надійності модальностей за дешевими каузальними ознаками деградації (пропуски та інфляція енергії ознак), розробити правило вибору джерела залишкової оцінки та перевірити підхід на контрольованому потоці й на реальних даних UCI Air Quality.

Запропоновано метод RC-AD - політику скорингу залишків з обмеженням надійності, яка поєднує стандартизовані оцінки залишків від модальність-специфічних та мультимодальних предикторів раннього злиття, онлайн-оцінювання надійності модальностей за пропусками й інфляцією енергії ознак у короткому каузальному вікні та правило «переможець отримує все»: у чистому вікні використовується мультимодальна оцінка раннього злиття, інакше - оцінка поточно більш надійної модальності. Метод не залежить від прогнозного ядра, є легковаговим, інтерпретовним і придатним для інтеграції в наявні моніторингові конвеєри.

Експериментальне дослідження виконано за каузальним протоколом на десяти фіксованих сідах із 95 % довірчими інтервалами: на контрольованому бенчмарку з почерговою деградацією модальностей та інжектованими подійними аномаліями RC-AD підвищує Recall@FAR з 0,103 до 0,335 при FAR 0,05 та з 0,182 до 0,426 при FAR 0,10, перевершуючи наївну мультимодальну, рівноважну (equal-weight) та одномодальні базові лінії; демонстрація на UCI Air Quality при FAR 0,01 підтверджує цю тенденцію відносно мультимодальних базових ліній. Наукова новизна полягає у формулюванні політики мультимодального виявлення аномалій з явним онлайн-обмеженням надійності, яка вперше поєднує гейтинг ранньої фузії за каузальними ознаками деградації з відбором найбільш надійної модальності при заданому FAR-бюджеті. Практична значущість підтверджена відтворюваним покращенням Recall@FAR на контрольованих та реальних сенсорних даних, а також легковаговістю й інтерпретовністю методу, придатного для аудитованих систем підтримки прийняття рішень.