Avlastning av beräkningar har använts och studerats i stor utsträckning i förhållande till mobila enheter. Det beror på att deras relativt begränsade processkraft och beroende av ett batteri gör tanken på att avlasta alla bearbetnings-/energihungriga uppgifter till en fjärrserver, moln eller molninfrastruktur särskilt attraktiv. Den mobila enhetens uppgifter som vanligtvis är avlastade är dock inte tidskritiska och tenderar att vara av engångskaraktär. Vi hävdar att konceptet kan vara praktiskt även för kontinuerliga uppgifter körs på mer kraftfulla it-fysiska system där aktualitet är en prioritet. Som fallstudie använder vi processen för att upptäcka intrång i realtid på ett robotfordon. Vanligtvis skulle sådana upptäckter använda sig av lättviktiga statistiska inlärningsmetoder som kan köras ombord på fordonet utan att allvarligt påverka dess energiförbrukning. Vi visar att genom att avlasta denna uppgift till en fjärrserver, kan vi utnyttja strategier med mycket större komplexitet och detektion styrka baserat på djupt lärande. Vi visar både matematiskt och experimentellt att detta inte bara möjliggör större detekteringsnoggrannhet, utan också betydande energibesparingar, vilket förbättrar fordonets operativa autonomi. Dessutom minskar den totala detektionslatensen i de flesta av våra experiment. Detta kan vara mycket viktigt för fordon och andra cyberfysiska system där cyberattacker direkt kan påverka den fysiska säkerheten. I vissa fall är faktiskt minskningen av detektionslatensen tack vare avlastning inte bara fördelaktig utan nödvändig. Ett exempel är när detektionslatensen ombord på fordonet skulle vara högre än detektionsperioden, och som ett resultat av detta kan en detektionskörning inte slutföras innan nästa är planerad, vilket i allt högre grad försenar på varandra följande detektionsbeslut. Att lasta av till en fjärrserver är också en effektiv och energieffektiv lösning på detta problem.
Loukas m.fl. I Ref föreslogs ett system för realtidsdetektering som använde lättviktiga statistiska inlärningstekniker, som använde metoder med mycket större komplexitet och detekteringsstyrka baserade på djupinlärning för att förbättra detektionsnoggrannheten och spara energi.