اكتشاف الشذوذ باستخدام المشفرات التلقائية: أفضل من القواعد وأرخص من التسميات

لماذا المشفرات التلقائية للكشف عن الشذوذ

تحتاج فقط إلى بيانات طبيعية للتدريب. يتعلّم المشفّر التلقائي إعادة بناء الأنماط الطبيعية جيداً. أما الحالات الشاذة فيكون خطأ إعادة بنائها مرتفعاً.

المعمارية

class Autoencoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, latent_dim=32):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, 128), nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, latent_dim)
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(latent_dim, 64), nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 128), nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, input_dim)
        )
    
    def forward(self, x):
        z = self.encoder(x)
        return self.decoder(z)

ضبط العتبة

# Set threshold at 99th percentile of train reconstruction error
recon_errors = ((X_train - model(X_train)) ** 2).mean(dim=1)
threshold = np.percentile(recon_errors.numpy(), 99)