JP2019219915A - 検知装置、検知方法および検知プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本実施形態の検知装置は、VAEをベースにした生成モデルを作成してIoTのセンサデータの異常を検知する。ここで、図1は、検知装置の概要を説明するための説明図である。図1に示すように、VAEは、エンコーダおよびデコーダと呼ばれる2つの条件付き確率分布で構成される。
図2は、検知装置の概略構成を例示する模式図である。図2に例示するように、検知装置10は、パソコン等の汎用コンピュータで実現され、入力部11、出力部12、通信制御部13、記憶部14、および制御部15を備える。
次に、図6を参照して、本実施形態に係る検知装置10による検知処理について説明する。図6は、検知処理手順を示すフローチャートである。図6のフローチャートは、例えば、検知処理の開始を指示する操作入力があったタイミングで開始される。
上記実施形態に係る検知装置10が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。一実施形態として、検知装置10は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の検知処理を実行する検知プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の検知プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を検知装置10として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やPHS(Personal Handyphone System)等の移動体通信端末、さらには、PDA(Personal Digital Assistants)等のスレート端末等がその範疇に含まれる。
11 入力部
12 出力部
13 通信制御部
14 記憶部
15 制御部
15a 取得部
15b 学習部
15c 検知部
Claims (5)
- センサが出力するデータを取得する取得部と、
エンコーダとデコーダとを含んで前記データの確率分布を表す生成モデルにおいて、該エンコーダの事前分布を、該エンコーダを周辺化した周辺化事後分布に置換し、かつ、標準ガウス分布と前記周辺化事後分布との密度比を用いてカルバックライブラー情報量を近似し、前記データを用いて該生成モデルを学習する学習部と、
学習された生成モデルを用いて前記データの確率分布を推定し、新たに取得された前記データの推定される発生確率が所定の閾値より低い場合に異常として検知する検知部と、
を備えることを特徴とする検知装置。 - 前記エンコーダおよび前記デコーダは、ガウス分布に従うことを特徴とする請求項1に記載の検知装置。
- 前記検知部は、異常を検知した場合に、警報を出力することを特徴とする請求項1または2に記載の検知装置。
- 検知装置で実行される検知方法であって、
センサが出力するデータを取得する取得工程と、
エンコーダとデコーダとを含んで前記データの確率分布を表す生成モデルにおいて、該エンコーダの事前分布を、該エンコーダを周辺化した周辺化事後分布に置換し、かつ、標準ガウス分布と前記周辺化事後分布との密度比を用いてカルバックライブラー情報量を近似し、前記データを用いて該生成モデルを学習する学習工程と、
学習された生成モデルを用いて前記データの確率分布を推定し、新たに取得された前記データの推定される発生確率が所定の閾値より低い場合に異常として検知する検知工程と、
を含んだことを特徴とする検知方法。 - センサが出力するデータを取得する取得ステップと、
エンコーダとデコーダとを含んで前記データの確率分布を表す生成モデルにおいて、該エンコーダの事前分布を、該エンコーダを周辺化した周辺化事後分布に置換し、かつ、標準ガウス分布と前記周辺化事後分布との密度比を用いてカルバックライブラー情報量を近似し、前記データを用いて該生成モデルを学習する学習ステップと、
学習された生成モデルを用いて前記データの確率分布を推定し、新たに取得された前記データの推定される発生確率が所定の閾値より低い場合に異常として検知する検知ステップと、
をコンピュータに実行させるための検知プログラム。
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