This paper presents LE3D; a novel data drift detection framework for preserving data integrity and confidentiality. LE3D is a generalisable platform for evaluating novel drift detection mechanisms within the Internet of Things (IoT) sensor deployments. Our framework operates in a distributed manner, preserving data privacy while still being adaptable to new sensors with minimal online reconfiguration. Our framework currently supports multiple drift estimators for time-series IoT data and can easily be extended to accommodate new data types and drift detection mechanisms. This demo will illustrate the functionality of LE3D under a real-world-like scenario.


翻译:本文介绍LE3D; 维护数据完整性和保密性的新数据流探测框架; LE3D是评价物联网传感器部署范围内新的漂移探测机制的通用平台; 我们的框架以分布方式运作,既保护数据隐私,同时又仍然适应新的传感器,而在线重组则很少; 我们的框架目前支持对时间序列IoT数据进行多重漂移估计,并且可以很容易地扩展,以适应新的数据类型和漂移探测机制。 这个演示将说明在真实世界情景下LE3D的功能。

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