Fun-TSG：関数駆動の多変量時系列ジェネレータと変数レベルの異常ラベル付け
arXiv cs.AI / 2026/4/17
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要点
- この論文では、多変量時系列における異常検知手法の信頼できる評価を目的とした、カスタマイズ可能な時系列ジェネレータ「Fun-TSG」を提案しています。
- 既存のベンチマークには、変数・時刻レベルの細かな異常アノテーションが不足していることに加え、変数間および時間的な依存関係の明示や、データ生成メカニズムの理解につながる情報が欠けている点が課題として挙げられています。
- Fun-TSGは、ランダムにサンプリングした依存構造と異常タイプに基づく完全自動生成と、ユーザーが指定した方程式・異常設定による手動生成の2通りの作成方法を提供します。
- データ生成プロセスの透明性と制御性を備え、変数レベルおよびタイムスタンプレベルの双方でのグラウンドトゥルース異常ラベルを出力できるため、解釈可能で変数固有の評価を支えます。
- 幅広く解釈可能で再現可能なベンチマークシナリオを作れることにより、従来型および最新の異常検知モデルのきめ細かな性能比較を促進すると位置づけています。
