Mycket av den programvara vi använder för vardagliga ändamål innehåller element som utvecklats och underhålls av någon annan än utvecklaren. Dessa element omfattar inte bara kod och databaser utan även dynamiska dataflöden från online-datakällor. Även om den dagliga programvaran inte är uppdragskritisk, måste den vara pålitlig nog för praktisk användning. Detta begränsas av tillförlitligheten hos de ingående elementen. Det är särskilt svårt att bedöma tillförlitligheten hos dynamiska dataflöden, eftersom de kan ändras av sina ägare när de används. Dessutom är specifikationerna för dessa dataflöden ofta till och med skissigare än specifikationerna för programvarukomponenter. Vi demonstrerar en metod för att dra slutsatsen invarianter om det normala beteendet hos dynamiska dataflöden. Vi använder dessa invarianter som proxies för specifikationer för att utföra pågående upptäckt av avvikelser i dataflödet. Vi visar genomförbarheten av vårt tillvägagångssätt och visar dess användbarhet för semantisk anomali upptäckt: identifiera tillfällen när ett dynamiskt dataflöde levererar orimliga värden, även om dess beteende kan vara ytligt acceptabelt (dvs, det ger tolkbara resultat i rätt tid).
Raz m.fl. REF upptäcker avvikelser i dynamiska dataflöden.
Semantic anomaly detection in online data sources