[Anomaly Detection Principles and Algorithms | SpringerLink](https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-67526-8) ## Introduction 本書は、[[異常検知]]の原理を読みやすく、かつエレガントに表現しており、この分野を初めて学ぶ人にも分かりやすい入門書となっています。多くのアルゴリズムが簡潔に説明され、その長所と短所も提示されている。 また、単一、複数の時系列データ、多次元データなど、さまざまな種類の問題に対処するアルゴリズムも取り上げている。また、ある種のデータに対して有効な多様なアルゴリズムが提供する利点を活用した、新しいアンサンブル異常検知アルゴリズムについても解説している。 技術の進歩、通信や商業の媒体としてのインターネットの普及に伴い、個人や組織が攻撃者や犯罪組織から受ける脅威は飛躍的に増大している。個人の観察可能な行動のばらつき（他人や自分の過去の行動から）は、様々な種類の潜在的な問題を予測するのに有効であることが分かっている。そのため、コンピュータ科学者や統計学者は、大規模なデータセットにおける異常の自動識別に関する研究を行ってきた。 本書は、主に最新の異常検知技術の分野を初めて学ぶ実務家や研究者を対象としている。また、コンピュータサイエンスの上級レベルの学生も、本書が勉強に役立つと思われる。 ## Table of Contents ### Principles Introduction - 様々な応用分野の紹介 - Anomaly Detection Distance-Based Anomaly Detection Approaches Clustering-Based Anomaly Detection Approaches Model-Based Anomaly Detection Approaches ### Algorithms Distance and Density Based Approaches Rank Based Approaches Ensemble Methods Algorithms for Time Series Data