Sammanfattning av denna webbsida: Trådlösa Sensornätverk (WSN) är viktiga och nödvändiga plattformar för framtiden eftersom konceptet "Internet of Things" har dykt upp på senare tid. De används för övervakning, spårning eller kontroll av många tillämpningar inom industri, hälsovård, habitat och militär. Kvaliteten på data som samlas in av sensornoder påverkas dock av anomalier som inträffar på grund av olika skäl, såsom nodfel, läsfel, ovanliga händelser och skadliga attacker. Därför är anomali detektion en nödvändig process för att säkerställa kvaliteten på sensordata innan det används för att fatta beslut. I denna översyn presenterar vi utmaningarna med anomalidetektering i WSN och anger kraven för att utforma effektiva och effektiva anomalidetekteringsmodeller. Vi granskar sedan de senaste framstegen av data anomali detektion forskning i WSNs och klassificera nuvarande detektionsmetoder i fem huvudklasser baserat på de detektionsmetoder som används för att utforma dessa metoder. Olika typer av toppmoderna modeller för varje klass omfattas och deras begränsningar lyfts fram för att ge idéer för potentiella framtida verk. Dessutom jämförs och utvärderas de reviderade tillvägagångssätten utifrån hur väl de uppfyller de angivna kraven. Slutligen nämns de allmänna begränsningarna i de nuvarande strategierna och ytterligare forskningsmöjligheter föreslås och diskuteras.
För ytterligare information om granskning av data anomalidetektering i trådlösa sensornätverk, se Rassam et al. i REF................................................................................................
Advancements of Data Anomaly Detection Research in Wireless Sensor Networks: A Survey and Open Issues
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}