anomaly-detection

「ADBench: Anomaly Detection Benchmark」(NeurIPS 2022)の公式実装

OOD（分布外）検出、堅牢性、汎化に関するリソース。論文、チュートリアル、書籍、ビデオ、記事、オープンソースライブラリなどの厳選されたリストが含まれています。

異常検知・発見のためのアクティブラーニング、ベイズ規則マイニング、多様性/説明/解釈可能性のための記述を含む、異常検知手法（IID/ポイントベース、グラフ、時系列）のコレクション。アンサンブルおよびツリーベースの検知器へのラベルフィードバックの統合分析。Graph Convolutional Networkを用いた敵対的攻撃を含む。

Drainアルゴリズムに基づく堅牢なストリーミングログテンプレートマイナー

「Segment Any Anomaly without Training via Hybrid Prompt Regularization (SAA+)」の公式実装

MOMENT：時系列基礎モデルファミリー、ICML'24

Luminaireは、時系列データの監視に向けて機械学習を活用したソリューションを提供するPythonパッケージです。

動的（時間変化する）グラフに対するリアルタイム・ストリーミング異常検知。DoS/DDoS攻撃などの侵入検知、不正行為、偽の評価異常を検出します。

「Hands-on Unsupervised Learning Using Python」(O'Reilly Media) のコード

[VLDB'22] Transformer、自己条件付け、および敵対的トレーニングを用いた異常検知

時系列データおよびシーケンスデータを扱うためのリソース

ハイパースペクトル画像処理用 Python モジュール

統合型マルチタスク時系列モデル。

OpenChatBIは、大規模言語モデルを活用したインテリジェントなチャットベースのBIツールであり、自然言語の対話を通じてデータのクエリ、分析、可視化を行うように設計されています。LangGraphとLangChainを使用して、自然言語からSQLへの変換やデータ分析をサポートするチャットエージェントとワークフローを構築します。

Real Intelligence Threat Analytics (RITA) は、ネットワークトラフィック分析を通じてコマンド＆コントロール通信を検出するためのフレームワークです。

論文「A Systematic Evaluation of Deep Anomaly Detection Methods for Time Series」のリポジトリ

時系列メトリクスのリアルタイム異常検知。11年にわたる本番環境での異常検知の進化。マルチアルゴリズムアンサンブル。半教師あり学習と教師なし学習を用いたパターン認識。相関分析。学習して時間の経過とともに精度が向上。GPU不要でVPS上で実行可能。

ディープラーニングベースの外れ値・異常値検知

時系列領域に関する包括的なサーベイ

時系列セグメンテーションに関する論文のリーディングリストをまとめたリポジトリです。継続的に更新されています。

🌲 ストリーム上の異常検知のための Robust Random Cut Forest アルゴリズムの実装

海洋石油井における、よりプロアクティブで効果的なアクションに向けたタイムリーな検知！

[CVPR 2025] 「Dinomaly: The Less Is More Philosophy in Multi-Class Unsupervised Anomaly Detection」の公式実装。シングルクラスのSOTAモデルに匹敵する初のマルチクラスUADモデル

セキュリティ分析で使用される、堅牢で柔軟なオープンソースのユーザーおよびエンティティ行動分析（UEBA）フレームワーク。サイバーセキュリティ業界のデータサイエンティストとセキュリティアナリストによって愛情を込めて開発されました。[BETA]