論文の概要: Detecting Anomalies within Smart Buildings using Do-It-Yourself Internet of Things

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01840v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 18:16:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 13:08:18.830260
• Title: Detecting Anomalies within Smart Buildings using Do-It-Yourself Internet of Things
• Title（参考訳）: 自己のモノのインターネットを用いたスマートビル内の異常検出
• Authors: Yasar Majib, Mahmoud Barhamgi, Behzad Momahed Heravi, Sharadha Kariyawasam, Charith Perera
• Abstract要約: 本稿では,異常を発生した直後に検出する様々なメカニズムについて論じる。 複数の自作(DIY)IoTデバイスから、さまざまなセンサーを使ってデータを構築、収集しました。 また,環境条件に基づくサブデータセット抽出の長所と短所についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.233704313688752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting anomalies at the time of happening is vital in environments like buildings and homes to identify potential cyber-attacks. This paper discussed the various mechanisms to detect anomalies as soon as they occur. We shed light on crucial considerations when building machine learning models. We constructed and gathered data from multiple self-build (DIY) IoT devices with different in-situ sensors and found effective ways to find the point, contextual and combine anomalies. We also discussed several challenges and potential solutions when dealing with sensing devices that produce data at different sampling rates and how we need to pre-process them in machine learning models. This paper also looks at the pros and cons of extracting sub-datasets based on environmental conditions.
• Abstract（参考訳）: 発生時の異常を検出することは、ビルや住宅などの環境において、サイバー攻撃の可能性を特定するために不可欠である。 本稿では,異常を発生した直後に検出する様々なメカニズムについて論じる。 マシンラーニングモデルを構築する上で,重要な考慮事項に光を当てています。 我々は、複数の自作(DIY)IoTデバイスからさまざまなセンサーを使ってデータを構築、収集し、ポイント、コンテキスト、および異常の組合せを見つける効果的な方法を発見した。 我々はまた、異なるサンプリングレートでデータを生成するセンサーデバイスを扱う際のいくつかの課題と潜在的な解決策、そして機械学習モデルでそれらを前処理する方法についても論じた。 本稿では,環境条件に基づくサブデータセット抽出の長所と短所についても考察する。

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