Triadic-OCD：具有可证明鲁棒性、最优性和收敛性的异步在线变更检测

在线变更检测（OCD）的主要目标是及时识别数据流中的变化。OCD问题在各类领域具有广泛应用，如智能电网的安全检测和通信网络的入侵检测。以往的研究通常假设对系统参数有精确的了解。然而，由于估计误差、系统更新等因素，这种假设在实际场景中往往难以实现。本文旨在首次开发一个具备可证明鲁棒性、可证明最优性和保证收敛性的triadic-OCD框架。此外，所提出的triadic-OCD算法可以完全异步的分布式方式实现，无需将数据传输到单个服务器。这种异步机制也能缓解传统同步算法所面临的瓶颈问题。理论上分析了Triadic-OCD的非渐近收敛性，并推导了达到$\epsilon$最优点的迭代复杂度。进行了大量实验，以阐明所提出方法的有效性。