I många länder runt om i världen håller smarta städer på att bli verklighet. Dessa städer bidrar till att förbättra medborgarnas livskvalitet genom att tillhandahålla tjänster som normalt baseras på data från trådlösa sensornätverk (WSN) och andra delar av sakernas Internet. Dessutom använder den offentliga förvaltningen dessa smarta stadsdata för att öka dess effektivitet, minska kostnaderna och tillhandahålla ytterligare tjänster. Men den information som tas emot vid smarta stad datacenter är inte alltid korrekt, eftersom WSNs är ibland benägna att fel och utsätts för fysiska och datorattacker. I den här artikeln använder vi verkliga data från den smarta staden Barcelona för att simulera WSNs och genomföra typiska attacker. Sedan jämför vi ofta använda anomali detektion tekniker för att avslöja dessa attacker. Vi utvärderar algoritmerna under olika krav på tillgänglig information om nätverksstatus. Som ett resultat av denna studie, drar vi slutsatsen att en klass Support Vector Machines är den mest lämpliga tekniken. Vi uppnår en verkligt positiv andel som är minst 56 procent högre än den som uppnås med de andra jämförda teknikerna i ett scenario med en högsta falskt positiv andel på 5 procent och en 26 procent högre i ett scenario med en falsk positiv andel på 15 procent.
Garcia och Al. Ref har jämfört olika tekniker för att upptäcka avvikelser i WSN med hjälp av rådata som samlats in från den smarta staden Barcelona.
A Comparative Study of Anomaly Detection Techniques for Smart City Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}