Anomaly detection in IoT data streams
Tekijät
Päivämäärä
2024Tekijänoikeudet
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
Kiinnostus IoT-järjestelmiin on selkeästi kasvussa ja sen myötä on entistä tärkeämpää tunnistaa, että IoT-datavirrat sisältävät poikkeavuuksia. Näitä voivat aiheuttaa järjestelmien tai tietoliikenteen toimimattomuus tai kyberhyökkäykset. Poikkeavuudet voivat johtaa vääriin johtopäätelmiin, jos niitä ei löydetä ja käsitellä ajoissa. Poikkeavuuksien löytämiseen IoT-datavirroista on erilaisia menettelytapoja ja menettelytavan valinta on riippuvainen erilaisista seikoista, kuten IoT-arkkitehtuurista ja poikkeavuuden tyypistä. Tämän pro gradun aiheena on luoda skaalautuva menettelytapa poikkeavuuksien havaitsemiseksi lennosta IoT-datavirroista. Suunnittelutieteen artifaktana esitellään prosessikaavio ja tarkistuslista, joiden avulla löydetään parhaiten sopiva menettelytapa IoT-datavirtojen poikkeavuuksien havaitsemiseksi. Since the interest to IoT systems is constantly increasing, it is vital to recognize that the IoT data streams contain anomalies. Anomalies can be caused by system failure, network issues or malicious attacks and can lead to misinterpreted results if they are not found and handled properly. There are different ways to find the abnormal values from IoT data streams. The approach varies based on different aspects such as the IoT architecture and type of the anomaly. This Master's thesis presents a scalable procedure to detect anomalies from IoT data streams on the fly. As an artifact of design science it was created a procedure diagram and checklist to find the appropriate solution for each project of detecting anomalies from IoT data streams.
Asiasanat
Metadata
Näytä kaikki kuvailutiedotKokoelmat
- Pro gradu -tutkielmat [28164]
Samankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
The Max-Product Algorithm Viewed as Linear Data-Fusion : A Distributed Detection Scenario
Abdi, Younes; Ristaniemi, Tapani (Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2020)In this paper, we disclose the statistical behavior of the max-product algorithm configured to solve a maximum a posteriori (MAP) estimation problem in a network of distributed agents. Specifically, we first build a ... -
Multilayer perceptron training with multiobjective memetic optimization
Nieminen, Paavo (University of Jyväskylä, 2016)Machine learning tasks usually come with several mutually conflicting objectives. One example is the simplicity of the learning device contrasted with the accuracy of its performance after learning. Another common example ... -
Piecewise anomaly detection using minimal learning machine for hyperspectral images
Raita-Hakola, A.-M.; Pölönen, I. (Copernicus Publications, 2021)Hyperspectral imaging, with its applications, offers promising tools for remote sensing and Earth observation. Recent development has increased the quality of the sensors. At the same time, the prices of the sensors are ... -
Optimization of Linearized Belief Propagation for Distributed Detection
Abdi, Younes; Ristaniemi, Tapani (IEEE, 2020)In this paper, we investigate distributed inference schemes, over binary-valued Markov random fields, which are realized by the belief propagation (BP) algorithm. We first show that a decision variable obtained by the BP ... -
Do Randomized Algorithms Improve the Efficiency of Minimal Learning Machine?
Linja, Joakim; Hämäläinen, Joonas; Nieminen, Paavo; Kärkkäinen, Tommi (MDPI AG, 2020)Minimal Learning Machine (MLM) is a recently popularized supervised learning method, which is composed of distance-regression and multilateration steps. The computational complexity of MLM is dominated by the solution of ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.