Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,401,750
Monotone split and conquer for anomaly detection in IoT sensory data
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Thien-Binh Dang, Duc-Tai Le, Tien-Dung Nguyen, Moonseong Kim, Hyunseung Choo
Nơi đăng:
IEEE Internet of Things Journal;
S
ố:
10.1109/JIOT.2021.3073705;
Từ->đến trang
: 15468 - 15485;
Năm:
2021
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Anomaly detection is essential to guarantee the correctness of sensory data collected from Internet of Things. The latest detection approaches only operate under one of the two general forms of short-term or long-term anomaly. In this article, we propose monotone split and conquer (MSC) scheme to tackle both anomaly forms. The proposed scheme exploits the spatial–temporal correlation between neighboring sensors to detect abnormal sensory data. MSC splits the collected data into monotonic subtrends in the training phase to establish the trend-based normal profiles for the online detection phase. To eradicate the overfitting phenomenon, we further develop a general formulation to estimate the square prediction error (SPE) control limit. Both monotone split and general formulation contribute to the advancement of MSC in terms of accuracy (ACC) and false positive rate (FPR) in the online detection phase. To evaluate the performance of MSC, we design a general anomaly model to generate artificial short-term and long-term anomalies. Numerical experiments with the Intel Berkeley Research Lab (IBRL) data set demonstrate that MSC obtains about 8% higher ACC and 5% lower FPR on average when compared to existing schemes. Remarkably, MSC requires only a few observations for anomaly detection as it is applicable to real-time systems.
ABSTRACT
Anomaly detection is essential to guarantee the correctness of sensory data collected from Internet of Things. The latest detection approaches only operate under one of the two general forms of short-term or long-term anomaly. In this article, we propose monotone split and conquer (MSC) scheme to tackle both anomaly forms. The proposed scheme exploits the spatial–temporal correlation between neighboring sensors to detect abnormal sensory data. MSC splits the collected data into monotonic subtrends in the training phase to establish the trend-based normal profiles for the online detection phase. To eradicate the overfitting phenomenon, we further develop a general formulation to estimate the square prediction error (SPE) control limit. Both monotone split and general formulation contribute to the advancement of MSC in terms of accuracy (ACC) and false positive rate (FPR) in the online detection phase. To evaluate the performance of MSC, we design a general anomaly model to generate artificial short-term and long-term anomalies. Numerical experiments with the Intel Berkeley Research Lab (IBRL) data set demonstrate that MSC obtains about 8% higher ACC and 5% lower FPR on average when compared to existing schemes. Remarkably, MSC requires only a few observations for anomaly detection as it is applicable to real-time systems.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn