SWaT + WADI（SUTD iTrust ICS）

SWaT（Secure Water Treatment）和 WADI（Water Distribution）数据集由新加坡科技设计大学 iTrust 实验室发布，分别模拟一个工业规模的水处理厂和配水系统的完整 SCADA 运行过程。SWaT 包含 51 个传感器/执行器通道，覆盖正常运行 7 天与攻击场景 4 天；WADI 扩展至 127 个传感器通道，正常运行 14 天与攻击 2 天。两个数据集精确标注了 36/15 类网络-物理攻击事件，是迄今下游引用最广的工业控制系统异常检测基准。几乎所有 2020 年以来顶会的多变量时序异常检测论文都在此两集上报告结果，覆盖无监督重建、图神经网络、扩散模型、大语言模型等多种范式。数据需向 iTrust 申请，申请后数小时内可收到下载链接。由于被极广泛引用，任何新方法若未在 SWaT/WADI 上报告指标往往难以被审稿人认可，形成了事实上的 mandatory benchmark 地位。近年批评指出 point-adjust 评测协议可能人为虚高 F1，部分后续工作开始采用 PA%K 或 time-aware 指标重新评估。

流程工业 × 网络安全双重价值，事实标准。

• ImDiffusion: Imputed Diffusion Models for Multivariate Time Series Anomaly Detection
  VLDB 2024, 2024 — Zhang, Y., et al.
  扩散模型驱动的时序补全异常检测，Microsoft 生产系统实测 F1 提升 11.4%，在 SWaT 上验证
• SARAD: Spatial Association-Aware Anomaly Detection and Diagnosis for Multivariate Time Series
  NeurIPS 2024, 2024 — Dai, D., et al.
  在关联空间做自编码异常检测，观测到 association descending pattern，在 SWaT 上 SOTA
• TimesNet: Temporal 2D-Variation Modeling for General Time Series Analysis
  ICLR 2023, 2023 — Wu, H., Hu, T., Liu, Y., Zhou, H., Wang, J., Long, M.
  将时序转为 2D 张量建模，覆盖异常检测等五大任务，在 SWaT 上验证
• DCdetector: Dual Attention Contrastive Representation Learning for Time Series Anomaly Detection
  KDD 2023, 2023 — Yang, Y., et al.
  双分支对比注意力，SWaT F1 达 96.33%，无需重建损失
• MEMTO: Memory-guided Transformer for Multivariate Time Series Anomaly Detection
  NeurIPS 2023, 2023 — Song, J., Kim, K., Oh, J., Cho, S.
  记忆引导 Transformer + K-means 初始化，平均 F1 从 93.62% 提升至 95.74%
• Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Discrepancy
  ICLR 2022 Spotlight, 2022 — Xu, J., Wu, H., Wang, J., Long, M.
  提出 Association Discrepancy 机制，在 SWaT 等六个数据集上达到当时 SOTA
• TranAD: Deep Transformer Networks for Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data
  VLDB 2022, 2022 — Tuli, S., Casale, G., Jennings, N.R.
  基于 Transformer 自条件与对抗训练，WADI F1 提升最高 17%
• USAD: UnSupervised Anomaly Detection on Multivariate Time Series
  KDD 2020, 2020 — Audibert, J., Michiardi, P., Guyard, F., Marti, S., Zuluaga, M.A.
  双自编码器对抗训练框架，SWaT/WADI 上奠定 baseline 地位，至今被大量后续工作引用

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