强化时间序列：DTW 认证的鲁棒异常检测
Fortifying Time Series: DTW-Certified Robust Anomaly Detection
AI 导读
论文提出首个面向时间序列异常检测的 DTW 认证鲁棒防御，通过改造 randomized smoothing 范式实现。现有防御多为启发式或仅在 ℓp 范数约束下认证，无法刻画时间序列的内在时间结构；作者经下界变换衔接 ℓp 范数与 DTW 距离构建鲁棒性证书。在多数据集与多模型实验中，该方法在基于 DTW 的对抗攻击下 F1 分数较传统认证模型最高提升 18.7%。