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이상 탐지는 사이버 보안, 우주 과학, 금융 및 의료 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 표준화된 벤치마크 데이터셋의 부족은 이상 탐지 알고리즘의 비교 평가를 방해합니다. 본 연구에서는 여러 출처에서 수집된 우주선 이상에 대한 전처리된 데이터셋의 엄선된 컬렉션을 제공함으로써 이 간극을 해소합니다. 이러한 데이터셋은 우주선에 대한 다양한 이상과 실제 시나리오를 포함합니다. 또한, 우리는 이상 탐지 알고리즘의 포괄적인 평가 및 일반성을 보장하기 위해 두 개의 일반 데이터셋을 추가했습니다. 우리의 컴파일 과정은 데이터 무결성과 개인 정보 보호를 보장하기 위해 엄격한 전처리 단계를 포함합니다. 각 데이터셋은 이상에 대한 설명, 전처리 방법론, 평가 지표 등을 포함하여 철저히 문서화되어 있습니다. 이 통합된 벤치마크 데이터셋을 제공함으로써 우리는 이상 탐지 알고리즘의 공정하고 투명한 평가를 촉진하여 이상 탐지 연구의 최첨단을 발전시키는 것을 목표로 합니다.
Srivastava et al. (Sat,)는 이 질문을 연구했습니다.