基本信息

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文档摘要

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自适应增量学习赋能数据流异常检测：理论、实践与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据正以前所未有的速度产生和流动，数据流的规模和复杂性不断增加。数据流异常检测作为数据处理和分析领域的关键技术，在众多领域发挥着举足轻重的作用。在金融领域，它能够及时察觉欺诈交易行为，为金融机构和用户的资金安全保驾护航；在工业生产中，可实时监测设备运行状态，有效预测故障，保障生产的连续性和稳定性；在网络安全方面，能迅速识别网络攻击和入侵行为，维护网络的正常运行秩序。

传统的异常检测方法在处理静态数据时表现出色，但面对动态变化的数据流，却显得力不从心。数据流具有数据量大、流速快、随时间变化等特