Detecção de anomalias utilizando métodos paramétricos e múltiplos classificadores

• Autor(a) principal: Costa, Gabriel de Barros Paranhos da
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20112014-105415/
• topic: Anomaly detection; Convex hull; Detecção de anomalia; Fecho convexo; Pattern recognition; Reconhecimento de padrões

Anomalias ou outliers são exemplos ou grupo de exemplos que apresentam comportamento diferente do esperado. Na prática,esses exemplos podem representar doenças em um indivíduo ou em uma população, além de outros eventos como fraudes em operações bancárias e falhas em sistemas. Diversas técnicas existentes buscam identificar essas anomalias, incluindo adaptações de métodos de classificação e métodos estatísticos. Os principais desafios são o desbalanceamento do número de exemplos em cada uma das classes e a definição do comportamento normal associada à formalização de um modelo para esse comportamento. Nesta dissertação propõe-se a utilização de um novo espaço para realizar a detecção,esse espaço é chamado espaço de parâmetros. Um espaço de parâmetros é criado utilizando parâmetros estimados a partir da concatenação(encadeamento) de dois exemplos. Apresenta-se,então,um novo framework para realizar a detecção de anomalias através da fusão de detectores que utilizam fechos convexos em múltiplos espaços de parâmetros para realizar a detecção. O método é considerado um framework pois é possível escolher quais os espaços de parâmetros que serão utilizados pelo método de acordo como comportamento da base de dados alvo. Nesse trabalho utilizou-se,para experimentos,dois conjuntos de parâmetros(média e desvio padrão; média, variância, obliquidade e curtose) e os resultados obtidos foram comparados com alguns métodos comumente utilizados para detecção de anomalias. Os resultados atingidos foram comparáveis ou melhores aos obtidos pelos demais métodos. Além disso, acredita-se que a utilização de espaços de parâmetros cria uma grande flexibilidade do método proposto, já que o usuário pode escolher um espaço de parâmetros que se adeque a sua aplicação. Tanto a flexibilidade quanto a extensibilidade disponibilizada pelo espaço de parâmetros, em conjunto como bom desempenho do método proposto nos experimentos realizados, tornam atrativa a utilização de espaços de parâmetros e, mais especificamente, dos métodos apresentados na solução de problemas de detecção de anomalias.