When dealing with the Internet of Things (IoT), especially industrial IoT (IIoT), two manifest challenges leap to mind. First is the massive amount of data streaming to and from IoT devices, and second is the fast pace at which these systems must operate. Distributed computing in the form of edge/cloud structure is a popular technique to overcome these two challenges. In this paper, we propose ADDAI (Anomaly Detection using Distributed AI) that can easily span out geographically to cover a large number of IoT sources. Due to its distributed nature, it guarantees critical IIoT requirements such as high speed, robustness against a single point of failure, low communication overhead, privacy, and scalability. Through empirical proof, we show the communication cost is minimized, and the performance improves significantly while maintaining the privacy of raw data at the local layer. ADDAI provides predictions for new random samples with an average success rate of 98.4% while reducing the communication overhead by half compared with the traditional technique of offloading all the raw sensor data to the cloud.


翻译:当处理物的互联网(IoT),特别是工业性IoT(IIoT)时,有两个明显的挑战在思想上突飞猛进。第一是大量数据流流流流到IoT设备,第二是这些系统必须运行的快速速度。以边缘/球状结构形式分布的计算是克服这两个挑战的一种流行技术。在本文中,我们提议ADDI(使用分布式AI进行非常规检测),可以很容易地从地理上覆盖到大量IoT来源。由于其分布性,它保证了IIOT的关键要求,如高速、稳健性、单点故障、通信管理低、隐私和可缩性。我们通过实验性证据显示通信成本最小化,并且业绩显著改善,同时保持当地层原始数据的隐私。ADADI提供了新随机样本的预测,平均成功率为98.4%,同时与将所有原始传感器数据从云中卸载的传统技术相比,通信量减少了一半。

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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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