arXiv ID:
2606.22261
arXiv 提交日期: 2026-06-20
基于正常世界模型的小样本边界校准异常检测 / Learning a Normal World Model for Few-Shot Boundary-Calibrated Abnormality Detection
1️⃣ 一句话总结
本文提出一种基于超图熵的正常世界模型,仅用大量正常事件学习系统行为,并通过极少量异常样本校准正常与异常的边界,从而在复杂系统中实现高精度的异常检测、风险量化与可解释分析。