面向多元时序数据的个性化联邦异常检测方法

摘要

随着实时传感器在诸如机场、发电厂、智能工厂和医疗保健系统等各种领域的广泛运用,对多变量时间序列数据的异常检测变得更加重要。然而,目前面临两个关键的挑战。数据机构的敏感数据通常以孤岛的形式存在,这使得在保护隐私安全的前提下难以融合数据,无法训练出高性能的异常检测模型。不同数据机构的数据存在统计异构性,在个性化数据场景下,使用统一的异常检测模型的性能不佳。提出了一种面向多元时序数据的个性化联邦异常检测框架FedPAD(federated personalized anomaly detection)。FedPAD基于联邦学习架构,在保护隐私的前提下进行数据聚合,通过微调构建相对个性化的模型。在NASA航天器数据集上的实验表明,FedPAD能够实现准确和个性化的异常检测,相比于基准方法F1分数平均提高了6.9%。