論文の概要: Offline and online energy-efficient monitoring of scattered uncertain logs using a bounding model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11505v3
• Date: Fri, 7 Jul 2023 15:30:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 15:40:56.661498
• Title: Offline and online energy-efficient monitoring of scattered uncertain logs using a bounding model
• Title（参考訳）: 境界モデルを用いた散乱不確かさログのオフラインおよびオンラインエネルギー効率モニタリング
• Authors: Bineet Ghosh and \'Etienne Andr\'e
• Abstract要約: ブラックボックスのサイバー物理システムログは、状態タイムスタンプと寸法の両方で不確実である。 我々は、動的システムの非線形拡張によって与えられる過近似だが表現的モデルを利用する。 オフラインログが与えられた場合、当社のアプローチでは、偽アラームの数が限られているため、安全仕様に対するログの監視が可能です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monitoring the correctness of distributed cyber-physical systems is essential. Detecting possible safety violations can be hard when some samples are uncertain or missing. We monitor here black-box cyber-physical system, with logs being uncertain both in the state and timestamp dimensions: that is, not only the logged value is known with some uncertainty, but the time at which the log was made is uncertain too. In addition, we make use of an over-approximated yet expressive model, given by a non-linear extension of dynamical systems. Given an offline log, our approach is able to monitor the log against safety specifications with a limited number of false alarms. As a second contribution, we show that our approach can be used online to minimize the number of sample triggers, with the aim at energetic efficiency. We apply our approach to three benchmarks, an anesthesia model, an adaptive cruise controller and an aircraft orbiting system.
• Abstract（参考訳）: 分散サイバー物理システムの正確性を監視することは不可欠である。 潜在的な安全性違反の検出は、いくつかのサンプルが不確実または欠落している場合に難しい。 ここではブラックボックスのサイバー物理システムを監視し、ログは状態とタイムスタンプの両方で不確実である。 さらに、動的システムの非線形拡張によって与えられる過近似だが表現的モデルを利用する。 オフラインログを前提にすれば,不正アラームの数を限定して,安全仕様に対するログ監視が可能になります。 第2の貢献として,エネルギッシュな効率を目標として,サンプルトリガー数を最小化する手法をオンライン上で実施できることを実証した。 我々は,3つのベンチマーク,麻酔モデル,適応型クルーズコントローラ,航空機軌道システムにアプローチを適用した。

関連論文リスト

• OMLog: Online Log Anomaly Detection for Evolving System with Meta-learning [10.181157278476428]
  OMLogはリアルタイムかつ信頼性の高いオンラインログ異常検出モデルである。 本稿では,平均誤差に基づく分布シフト検出手法を提案する。 また、ログシーケンスの繰り返しパターンを効果的に学習できるメタラーニングに基づくオンライン学習機構を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T01:50:07Z)
• Can we Defend Against the Unknown? An Empirical Study About Threshold Selection for Neural Network Monitoring [6.8734954619801885]
  実行時モニタリングは、推論中に安全でない予測を拒否するために必須である。 安全と安全でない予測の分布の分離性を最大化する拒絶スコアを確立するために様々な技術が出現している。 実世界のアプリケーションでは、効果的なモニターは、これらのスコアを意味のあるバイナリ決定に変換するための適切なしきい値を特定する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T14:32:58Z)
• Runtime Monitoring and Fault Detection for Neural Network-Controlled Systems [4.749824105387292]
  本稿では, ニューラルネットワークが制御する非線形システムの, 乱れや測定ノイズの存在下での実行時の安全性の向上について考察する。 頑健に安定な間隔オブザーバは、ニューラルネットワーク、非線形関数、システム状態に対して、音と正確な下限と上限を生成するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T13:03:27Z)
• System-level Safety Guard: Safe Tracking Control through Uncertain Neural Network Dynamics Models [8.16100000885664]
  ニューラルネットワーク(NN)は多くの制御およびロボット工学の応用において検討されている。 本稿では,未知の力学系の軌道追跡の予測モデルとしてNNを利用する。 提案手法は,ロボットナビゲーションや障害物回避シミュレーションにおいて実証的に実証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T19:50:51Z)
• The #DNN-Verification Problem: Counting Unsafe Inputs for Deep Neural Networks [94.63547069706459]
  #DNN-Verification問題は、DNNの入力構成の数を数えることによって安全性に反する結果となる。 違反の正確な数を返す新しい手法を提案する。 安全クリティカルなベンチマークのセットに関する実験結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T18:32:01Z)
• LogLAB: Attention-Based Labeling of Log Data Anomalies via Weak Supervision [63.08516384181491]
  専門家の手作業を必要とせず,ログメッセージの自動ラベル付けのための新しいモデリング手法であるLogLABを提案する。 本手法は,監視システムが提供する推定故障時間ウィンドウを用いて,正確なラベル付きデータセットを振り返りに生成する。 我々の評価によると、LogLABは3つの異なるデータセットで9つのベンチマークアプローチを一貫して上回り、大規模な障害時ウィンドウでも0.98以上のF1スコアを維持している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-02T15:16:08Z)
• Tracking the risk of a deployed model and detecting harmful distribution shifts [105.27463615756733]
  実際には、デプロイされたモデルのパフォーマンスが大幅に低下しないという、良心的なシフトを無視することは理にかなっている。 我々は,警告を発射する有効な方法は,(a)良性な警告を無視しながら有害なシフトを検知し,(b)誤報率を増大させることなく,モデル性能の連続的なモニタリングを可能にすることを論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T17:21:41Z)
• Controlling nonlinear dynamical systems into arbitrary states using machine learning [77.34726150561087]
  機械学習(ML)を活用した,新しい完全データ駆動制御方式を提案する。 最近開発されたMLに基づく複雑なシステムの予測機能により、非線形系は任意の初期状態から来る任意の動的対象状態に留まることが証明された。 必要なデータ量が少なく,柔軟性の高いコントロールスキームを備えることで,工学から医学まで幅広い応用の可能性について簡単に議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T16:58:26Z)
• No Need to Know Physics: Resilience of Process-based Model-free Anomaly Detection for Industrial Control Systems [95.54151664013011]
  本稿では,システムの物理的特性に反する逆スプーフ信号を生成するための新しい枠組みを提案する。 トップセキュリティカンファレンスで公表された4つの異常検知器を分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T11:02:44Z)
• Active Learning for Nonlinear System Identification with Guarantees [102.43355665393067]
  状態遷移が既知の状態-作用対の特徴埋め込みに線形に依存する非線形力学系のクラスについて検討する。 そこで本稿では, トラジェクティブ・プランニング, トラジェクティブ・トラッキング, システムの再推定という3つのステップを繰り返すことで, この問題を解決するためのアクティブ・ラーニング・アプローチを提案する。 本手法は, 非線形力学系を標準線形回帰の統計速度と同様, パラメトリック速度で推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T04:54:11Z)
• Real-time Out-of-distribution Detection in Learning-Enabled Cyber-Physical Systems [1.4213973379473654]
  サイバー物理システムは、現実世界の不確実性と可変性を処理できる機械学習コンポーネントを使用することで恩恵を受ける。 しかし、ディープニューラルネットワークは、システムの安全性に影響を及ぼす可能性のある、新しいタイプのハザードを導入している。 アウト・オブ・ディストリビューションデータは大きなエラーを引き起こし、安全性を損なう可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T17:51:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。