无监督通用异常检测方法 SEAD 解析

无监督通用异常检测方法 SEAD 解析

在当今工业和在线应用中，实时识别数据流中的异常（罕见意外事件）至关重要。异常可能指向制造缺陷、系统故障或安全漏洞。传统基于机器学习的异常检测系统依赖标注数据进行监督训练，但在线场景中数据多样且分布持续变化，标注成本极高。此外，没有单一异常检测模型能适应所有数据类型。

在 2025 年 ICML 会议上，我们提出名为 SEAD（流式异常检测集成）的解决方案。该方法通过集成多个异常检测模型，无需训练标注数据即可动态适配最佳模型。在 15 项任务测试中，SEAD 以平均排名 5.07（方差 6.64）超越 13 种基线方法。

核心机制：奖励保守预测

SEAD 基于"异常事件罕见"的洞见，为集成中的基础检测器分配权重时，优先选择异常分数输出较低的模型。由于不同检测器使用不同评分体系，SEAD 通过历史分数分位数进行归一化处理。

权重更新采用专家系统中的经典乘法权重更新（MWU）机制：

1. 初始化基础检测器权重

2. 每轮更新时，新权重=旧权重×学习率与归一化异常分数的负指数乘积

3. 归一化保证权重总和为 1 持续输出高分的检测器将快速降低权重。

计算效率优化

针对集成方法计算开销大的问题，我们提出 SEAD++变体：按权重概率随机采样子模型，实现约 2 倍加速且精度损失可控。实验显示，当向集成中添加 13 个随机评分模型时，SEAD 准确率仅下降 0.88%，证明其能有效过滤不可靠模型。

应用价值

SEAD 通过实时选择最优模型，为流式数据异常检测树立新标准。其无监督、在线学习和动态适配特性，使其成为制造业监控、网络安全等场景的理想工具。

（架构图说明：SEAD 通过 MWU 机制动态调整基础检测器权重，橙色曲线显示当某模型开始误报时，其权重被快速降低）更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

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