論文の概要: Exploring the Use of Data-Driven Approaches for Anomaly Detection in the Internet of Things (IoT) Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00134v1
• Date: Sat, 31 Dec 2022 06:28:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 15:29:15.814954
• Title: Exploring the Use of Data-Driven Approaches for Anomaly Detection in the Internet of Things (IoT) Environment
• Title（参考訳）: モノのインターネット(IoT)環境における異常検出のためのデータ駆動アプローチの活用
• Authors: Eleonora Achiluzzi, Menglu Li, Md Fahd Al Georgy, and Rasha Kashef
• Abstract要約: IoT(Internet of Things)は、物理コンピューティングデバイス、センサー、ソフトウェア、その他のテクノロジを接続するシステムである。 データは、人間のインタラクションを必要とせずに、ネットワーク上の他のデバイスと収集、転送、交換することができる。 近年,IoT環境における異常検出の研究が普及し,その必要性が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.724825031148412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Internet of Things (IoT) is a system that connects physical computing devices, sensors, software, and other technologies. Data can be collected, transferred, and exchanged with other devices over the network without requiring human interactions. One challenge the development of IoT faces is the existence of anomaly data in the network. Therefore, research on anomaly detection in the IoT environment has become popular and necessary in recent years. This survey provides an overview to understand the current progress of the different anomaly detection algorithms and how they can be applied in the context of the Internet of Things. In this survey, we categorize the widely used anomaly detection machine learning and deep learning techniques in IoT into three types: clustering-based, classification-based, and deep learning based. For each category, we introduce some state-of-the-art anomaly detection methods and evaluate the advantages and limitations of each technique.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)は、物理コンピューティングデバイス、センサー、ソフトウェア、その他のテクノロジを接続するシステムである。 データは、人間のインタラクションを必要とせずに、ネットワーク上の他のデバイスと収集、転送、交換することができる。 IoTが直面する課題のひとつは、ネットワークに異常データが存在することだ。 そのため,近年,IoT環境における異常検出の研究が盛んになり,その必要性が高まっている。 この調査は、さまざまな異常検出アルゴリズムの現在の進歩と、それがモノのインターネットのコンテキストでどのように適用できるかを理解するための概要を提供する。 本研究では,iotで広く使用されている異常検出機械学習と深層学習技術を,クラスタリングベース,分類ベース,深層学習の3つのタイプに分類した。 各カテゴリについて,最先端の異常検出手法を紹介し,各手法の利点と限界を評価する。

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