融合互信息估计和对抗自编码器的异常检测

摘要：

无监督深度学习网络的训练目标从信息论的角度可解释为最大化训练样本及其表示之间的互信息.对抗自编码器(AAE)通过生成对抗的方式学习训练样本集的分布,据此可以由AAE建立基于正常样本集的半监督异常检测模型,但是AAE无法显式最大化正常样本及其表示间的互信息.为此,提出了一种互信息估计网络和AAE相融合(IAAE)的异常检测方法,该方法首先以重构误差最小化为目标,训练编码器和解码器;其次,在对抗正则化阶段将正常样本低维表示的聚集后验分布约束为先验分布,并最大化正常样本与其表示之间的互信息;最后由全连接神经网络估计正常样本与其表示之间的互信息.由待测样本的重构误差及其表示在隐空间中的众数散度计算其异常得分值.公开数据集上的实验结果表明,与已有典型相关的深度异常检测模型相比,IAAE模型在F1取值上具有更好的表现.

关键词：对抗自编码器;互信息估计;异常检测;深度生成模型;半监督学习

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项项目;中国民航大学信息安全测评中心开放基金项目

在线出版日期：2021-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：28-34