半监督异常检测及可靠解释的 SADDE 方法

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内容提要

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。

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关键要点

  • 本研究提出SADDE框架,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。
  • SADDE框架通过创新的解释方法提升可解释性。
  • 框架为未标记样本生成高可信度的伪标签,显著提高检测性能。
  • 实验结果表明,SADDE在两个网络异常检测任务中表现优异,能够实现准确的检测结果和可靠的解释。
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