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Continual Anomaly Detection
Continual Anomaly Detection
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新的ContCore方法可在固定内存下实现持续异常检测
研究人员开发了一种名为ContCore的新方法，用于在固定内存限制下进行持续异常检测。该方法采用贪心采样技术，通过迭代优化一个正常数据核心集来保持跨连续任务的代表性。与容易发生灾难性遗忘或需要无限内存的方法不同，ContCore在理论上保证了与理想核心集之间的差距有界，并在MVTecAD和VisA等基准数据集上取得了最先进的性能。
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新框架标准化持续异常检测基准
研究人员开发了一个新的框架，用于设计表格数据中持续异常检测（CAD）的可复现基准场景。该框架解决了现有基准的局限性，这些基准通常依赖于任意的数据划分，可能会掩盖真实的持续学习行为。新系统发现、过滤和排序候选任务，以揭示多样化的动态，从而能够从三个大规模网络安全异常检测数据集中创建五个可用于基准测试的场景。这些场景包括单数据集和多数据集的CAD设置。