半监督异常检测及可靠解释的 SADDE 方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对在标注样本稀缺的情况下，异常检测中的模式识别及解释性不足的问题，提出了 SADDE 框架。该框架通过创新的解释方法，提升了异常检测的可解释性，并为未标记样本提供高可信度的伪标签，进而显著提高检测系统的性能。实验结果表明，SADDE 在两个网络异常检测任务中表现出色，既能实现准确的检测结果，又能提供可靠的解释。
本研究提出SADDE框架，旨在解决标注样本稀缺下异常检测的模式识别和解释性不足问题。该框架通过创新的解释方法提升可解释性，并为未标记样本生成高可信度的伪标签，从而显著提高检测性能。实验结果表明，SADDE在网络异常检测任务中表现优异。
