Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

Global Sequential Testing for Multi-Stream Auditing

多流审计的全局序贯检验

Beepul Bharti, Ambar Pal, Jeremias Sulam

机构 * Mathematical Institute for Data Science (MINDS), Johns Hopkins University（数据科学数学研究所（MINDS），约翰霍普金斯大学） ； Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University（生物医学工程系，约翰霍普金斯大学） ； Amazon Responsible AI（亚马逊负责任人工智能） 纠错

AI总结 针对多数据流审计问题，提出基于鞅合并的序贯检验方法，在稀疏和密集备择假设下分别达到最优停止时间，并通过实验验证。