Abstract-Under de senaste åren har Internet of Things (IoT) infört en helt ny uppsättning utmaningar och möjligheter inom telekommunikation. Trafiken över trådlösa nätverk har ökat exponentiellt eftersom många sensorer och vardagliga enheter är anslutna. De nuvarande nätverken måste därför anpassa sig till och klara av de särskilda krav som införs genom sakernas internet. Ett grundläggande behov av nästa generations nätverksanslutna system är att övervaka IoT-tillämpningar, särskilt de som handlar om personlig hälsoövervakning eller larmtjänster, som har stränga latenskrav vid hantering av fel eller ovanliga händelser. Traditionella anomali detektionsmetoder är inte lämpliga för delay-sensitive IoT-tillämpningar eftersom dessa metoder påverkas avsevärt av latency. Med införandet av 5G-nätverk och genom att utnyttja fördelarna med nya paradigm, såsom Software-definierad Networking (SDN), Network Function Virtualization (NFV) och edge computing, skalbar, låg-latency anomali upptäckt blir möjlig. I detta dokument presenteras en anomali detekteringslösning för Smart City applikationer, med fokus på låg effekt Fog Computing lösningar och utvärderas inom ramen för Antwerpens City of Things testbädd. Baserat på en insamlad stor datauppsättning undersöks den lämpligaste Low Power Wide Area Network-tekniken (LPWAN) för vårt Smart City-användningsfall.
En anomali detektion lösning för smarta staden ansökan baserad på Fog, ansluten till LPWAN och utvärderas genom algoritmer i testbädden i staden Antwerpen föreslås av REF.
Anomaly detection for Smart City applications over 5G low power wide area networks
{'venue': 'NOMS 2018 - 2018 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium', 'journal': 'NOMS 2018 - 2018 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}