Anomaly Detection and Localization in NFV Systems: an Unsupervised Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
Due to the scarcity of labeled faulty data, Unsupervised Learning (UL) methods have gained great traction for anomaly detection and localization in Network Functions Virtualization (NFV) systems. In a UL approach, training is performed on only normal data for learning normal data patterns, and deviation from the norm is considered as an anomaly. However, it has been shown that even small percentages of anomalous samples in the training data (referred to as contamination) can significantly degrade the performance of UL methods. To address this issue, we propose an anomaly-detection approach based on the Noisy-Student technique, which was originally introduced for leveraging unlabeled datasets in computer-vision classification problems. Our approach not only provides robustness against training-data contamination, but also can leverage this contamination to improve anomaly-detection accuracy. Moreover, after an anomaly is detected, localization of the anomalous virtualized network functions in an unsupervised manner is a challenging task in the absence of labeled data. For anomaly localization in NFV systems, we propose to exploit existing local AI-explainability methods to achieve a high localization performance and propose our own novel AI-explainability method, specifically designed for the anomaly-localization problem in NFV, to improve the performance further. We perform a comprehensive experimental analysis on two datasets collected on different NFV testbeds and show that our proposed solutions outperform the existing methods by up to 22% in anomaly detection and up to 19% in anomaly localization in terms of F1-score.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».