【摘 要】
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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。首先，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。其次，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。本文提出了一种面向多元时序数据的个
【基金项目】
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国家自然科学基金（NSFCU1811461，61832020，62072465）； 广东省自然基金（2018B030312002）；
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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。首先，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。其次，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。本文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，然后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%。
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