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M$^2$AD: Multi-Sensor Multi-System Anomaly Detection through Global Scoring and Calibrated Thresholding
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了M$^2$AD框架，旨在解决传统异常检测方法在多系统异构时间序列中的不足。该框架通过深度模型捕捉正常行为，并利用高斯混合模型和伽马校准生成全球异常评分，实验结果显示其性能比现有方法提高21%。
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关键要点
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M$^2$AD框架旨在解决传统异常检测方法在多系统异构时间序列中的不足。
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该框架通过深度模型捕捉正常行为，进行无监督异常检测。
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利用高斯混合模型和伽马校准生成全球异常评分。
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实验结果显示M$^2$AD的性能比现有方法提高21%。
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