Détection d'anomalies contextuelles non supervisée

L'objectif de la détection non supervisée d'anomalies contextuelles est d'identifier des objets ou événements rares et inédits dans des données contenant à la fois des attributs comportementaux et des attributs contextuels, sans aucune information préalable sur les observations anormales. Les attributs comportementaux sont directement liés au processus d'intérêt, tandis que les attributs contextuels décrivent des facteurs externes mais hautement influents. Cette méthode réalise la détection d'anomalies comportementales conditionnée par les attributs contextuels grâce à un modèle génératif variationnel profond conjoint, qui présente une valeur d'application considérable.