The rapid development in ubiquitous computing has enabled the use of microcontrollers as edge devices. These devices are used to develop truly distributed IoT-based mechanisms where machine learning (ML) models are utilized. However, integrating ML models to edge devices requires an understanding of various software tools such as programming languages and domain-specific knowledge. Anomaly detection is one of the domains where a high level of expertise is required to achieve promising results. In this work, we present AnoML which is an end-to-end data science pipeline that allows the integration of multiple wireless communication protocols, anomaly detection algorithms, deployment to the edge, fog, and cloud platforms with minimal user interaction. We facilitate the development of IoT anomaly detection mechanisms by reducing the barriers that are formed due to the heterogeneity of an IoT environment. The proposed pipeline supports four main phases: (i) data ingestion, (ii) model training, (iii) model deployment, (iv) inference and maintaining. We evaluate the pipeline with two anomaly detection datasets while comparing the efficiency of several machine learning algorithms within different nodes. We also provide the source code (https://gitlab.com/IOTGarage/anoml-iot-analytics) of the developed tools which are the main components of the pipeline.


翻译:无处不在的计算机的迅速发展使得微型控制器能够用作边缘装置。这些装置被用来开发真正分布的基于IOT的基于IOT的机制,以便利用机器学习(ML)模型;然而,将ML模型整合到边缘装置需要了解各种软件工具,例如编程语言和特定领域知识;异常探测是需要高水平专门知识才能取得有希望结果的领域之一。在这项工作中,我们介绍了AnoML,这是一个端到端的数据科学管道,可以将多种无线通信协议、异常检测算法、部署到边缘、雾和云层平台,并使用最低限度的用户互动。我们通过减少由于IOT环境的异质性而形成的障碍,为开发IOT异常检测机制提供便利。拟议的管道支持四个主要阶段:(一) 数据摄取,(二) 模型培训,(三) 模型部署,(四) 误判和维护。我们用两种异常检测数据集对管道进行评估,同时比较不同节点内若干机器学习算法的效率。我们还提供了主要源码(http://Gmagiam) 工具。

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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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