Moderna distribuerade it-fysiska system (CPS) stöter på ett stort antal fysiska fel och cyber anomalier och i många fall är de sårbara för katastrofala felspridningsscenarier på grund av stark uppkoppling mellan delsystemen. I detta dokument presenteras en ny datadriven ram för systemövergripande upptäckt av avvikelser för att ta itu med sådana frågor. Ramverket bygger på ett spatiotemporalt system som bygger på begreppet symbolisk dynamik för att upptäcka och representera orsakssamband mellan delsystemen i ett CPS. De extraherade spatiotemporala funktionerna används sedan för att lära sig systemtäckande mönster via en begränsad Boltzmann Machine (RBM). Resultaten visar att: (1) RBM-fri energi i icke-nominella förhållanden skiljer sig från den i nominella förhållanden och kan användas för att upptäcka anomalier; (2) ramverket kan fånga upp flera nominella lägen med en grafisk modell; (3) fallstudierna med simulerade data och ett integrerat byggnadssystem validerar det föreslagna tillvägagångssättet.
Liu m.fl. REF presenterar ett nytt datadrivet ramverk för ett spatiotemporellt system som bygger på begreppet symbolisk dynamik för att upptäcka och representera kausala interaktioner.
An Unsupervised Spatiotemporal Graphical Modeling Approach to Anomaly Detection in Distributed CPS
{'venue': '2016 ACM/IEEE 7th International Conference on Cyber-Physical Systems (ICCPS)', 'journal': '2016 ACM/IEEE 7th International Conference on Cyber-Physical Systems (ICCPS)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}