Ongoing research on anomaly detection for the Internet of Things (IoT) is a rapidly expanding field. This growth necessitates an examination of application trends and current gaps. The vast majority of those publications are in areas such as network and infrastructure security, sensor monitoring, smart home, and smart city applications and are extending into even more sectors. Recent advancements in the field have increased the necessity to study the many IoT anomaly detection applications. This paper begins with a summary of the detection methods and applications, accompanied by a discussion of the categorization of IoT anomaly detection algorithms. We then discuss the current publications to identify distinct application domains, examining papers chosen based on our search criteria. The survey considers 64 papers among recent publications published between January 2019 and July 2021. In recent publications, we observed a shortage of IoT anomaly detection methodologies, for example, when dealing with the integration of systems with various sensors, data and concept drifts, and data augmentation where there is a shortage of Ground Truth data. Finally, we discuss the present such challenges and offer new perspectives where further research is required.


翻译:对物联网异常现象的不断研究是一个迅速扩大的领域,这一增长需要研究应用趋势和目前的差距,这些出版物绝大多数是在网络和基础设施安全、传感器监测、智能家庭、智能城市应用和智能城市应用等领域,并正在扩展到更多的部门。最近实地的进展增加了研究许多IoT异常现象检测应用的必要性。本文件首先概述探测方法和应用,并同时讨论IoT异常现象检测算法的分类。然后我们讨论目前的出版物,以查明不同的应用领域,审查根据我们的搜索标准选择的文件。调查将64篇论文纳入2019年1月至2021年7月出版的近期出版物中。在最近的出版物中,我们发现IoT异常现象检测方法短缺,例如,在将系统与各种传感器、数据和概念漂移相结合时,以及在缺少地面真相数据的地方,数据增强数据。最后,我们讨论目前的挑战,并提出需要进一步研究的新观点。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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