通用表征，专门检测：用于时间序列异常检测的 TS-Router

arXiv:2610.00978v1 公告类型：新 摘要：时间序列异常检测（TSAD）难以在不同数据集之间实现泛化，因为异质的时间动态意味着不同的正常性定义，并且适合不同的检测标准。尽管时间序列基础模型能够提供可迁移的表征，但将其与固定的异常评分机制结合，可能会忽略这种差异。这促使我们重新审视基于基础模型的 TSAD：利用基础模型来协调专门化的异常判据，而不是直接强加一个通用判据。基于这一观点，我们提出了 \textbf{TS-Router}，这是一个“通用表征、专门检测”框架，可从预训练时间表征中估计异质异常检测器的相对能力，并为每个目标序列选择合适的专门检测器。为避免依赖真实任务中的专门检测器性能标签，我们从这些检测器在带标签模拟任务上的相对性能中推导软能力监督信号。在部署时，路由过程无需目标异常标签，并且只需在目标序列上以无监督方式拟合被选中的专门检测器。我们在表征覆盖性和条件能力稳定性的假设下，对 Top-\(k\) 集合能力遗憾进行了界定。在 16 个真实世界基准数据集和四项互补评估指标上，TS-Router 取得了总体平均排名第一的成绩。使用多个冻结的 TSFM 编码器进行的受控消融实验进一步支持了利用预训练表征进行能力估计和自适应专门检测器选择。代码可在 https://anonymous.4open.science/r/TS-Router-D8FF 获取。