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WAFL-Autoencoder: Eine effiziente Lösung für IoT-Anomalieerkennung

Ein neuer Ansatz zur Erkennung von Anomalien in IoT-Geräten mithilfe von kollaborativem Lernen.

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Anomalieerkennung ist ein wichtiger Teil des Internets der Dinge (IoT). Sie hilft dabei, ungewöhnliche Datenpunkte zu identifizieren, die auf Probleme wie mechanische Ausfälle, Stromspitzen oder Sicherheitsbedrohungen hinweisen können. IoT-Geräte, darunter Kameras und Sensoren, erzeugen eine grosse Menge an Daten, die für eine effektive Anomalieerkennung nötig sind. Allerdings kann es teuer sein, all diese Daten in die Cloud zu senden. Der Grossteil der Daten ist normal, was Speicherplatz und Bandbreite vergeudet. Daher ist es effizienter, die Daten am Rand, also näher dort, wo sie erzeugt werden, zu verarbeiten.

In diesem Dokument wird ein System vorgestellt, bei dem mehrere IoT-Geräte an einem Ort zusammenarbeiten, um Anomalien zu identifizieren. Diese Geräte teilen Informationen direkt miteinander, anstatt alles an einen Cloud-Server zu senden. Diese Methode reduziert sowohl Kosten als auch unnötige Datenübertragungen.

Die vorgeschlagene Methode: WAFL-Autoencoder

In diesem Ansatz stellen wir eine Methode namens WAFL-Autoencoder vor, was für Wireless Ad Hoc Federated Learning Autoencoder steht. Dieses System erlaubt es Geräten, bei der Ausbildung von Modellen zusammenzuarbeiten, die Anomalien erkennen können. Das Training erfolgt ohne einen zentralen Server und beruht stattdessen auf der Kommunikation zwischen benachbarten Geräten.

Ein wichtiger Aspekt dieses Systems ist die Erkennung verschiedener Arten von Anomalien. Es gibt zwei Schlüssel kategorien, die man verstehen sollte:

  • Lokale Anomalie: Das ist ein Ereignis, das für ein Gerät ungewöhnlich ist, aber nicht für andere. Zum Beispiel könnte ein Gerät, das hauptsächlich Bilder der Zahl '0' sieht, die Zahl '2' als lokale Anomalie betrachten. Es ist selten für dieses Gerät, aber für andere ganz normal.

  • Globale Anomalie: Diese Art von Anomalie ist für alle beteiligten Geräte selten. Ein klares Beispiel ist ein Bild, das sich erheblich von allem unterscheidet, was alle Geräte gesehen haben. Globale Anomalien zu erkennen, ist schwieriger, da man wissen muss, was für alle Geräte typisch ist, ohne direkt Daten auszutauschen.

Herausforderungen mit Daten und Kommunikation

Wenn Geräte nah beieinander sind, können sie direkt über drahtlose Methoden wie Bluetooth oder Wi-Fi kommunizieren. Diese Zusammenarbeit ermöglicht es ihnen, ihre Erkenntnisse zu teilen, anstatt sich auf einen zentralen Server zu verlassen. Allerdings gibt es Herausforderungen, um sicherzustellen, dass die Kommunikation effektiv ist und dass die trainierten Modelle genau sind.

Ein häufiges Problem beim Datenmanagement in diesen Szenarien wird als Non-IID bezeichnet, was bedeutet, dass die Datenproben nicht identisch verteilt sind. Das kann dazu führen, dass verschiedene Geräte unterschiedliche Auffassungen darüber haben, was normale Daten sind. Daher können auch die Schwellenwerte zur Erkennung von Anomalien von Gerät zu Gerät variieren.

Um dem entgegenzuwirken, schlagen wir eine Möglichkeit vor, damit Geräte die Schwellenwerte, die sie für Anomalien berechnen, teilen können. Durch die Kombination dieser Schwellenwerte können die Geräte ihre Genauigkeit bei der Identifizierung globaler Anomalien verbessern.

Training des WAFL-Autoencoders

Das Training des WAFL-Autoencoders umfasst mehrere Schritte. Jedes Gerät beginnt mit seinem eigenen lokalen Datensatz. Das Modell ist so gestaltet, dass es lernt, wie Normalität aussieht, indem es auf diesen Datensätzen trainiert.

Sobald das Modell trainiert ist, kann es die Daten, die es gesehen hat, rekonstruieren. Bei normalen Daten macht das Modell eine gute Rekonstruktion. Wenn es jedoch mit globalen Anomalien konfrontiert wird, hat das Modell Schwierigkeiten, eine gute Rekonstruktion zu erzeugen. Dieser Unterschied kann genutzt werden, um zu erkennen, wann etwas Ungewöhnliches passiert.

Die Geräte berechnen auch einen Score, basierend darauf, wie gut das Modell die Daten rekonstruiert. Wenn der Score einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, könnten die Daten als anomale markiert werden.

Bewertung des WAFL-Autoencoders

Um die Effektivität des WAFL-Autoencoders zu bewerten, wurden verschiedene Tests durchgeführt. Die Tests verwendeten einen beliebten Datensatz namens MNIST, der Bilder handgeschriebener Zahlen enthält. Bei diesen Tests wurden die Geräte eingerichtet, um normale und anomale Bedingungen zu simulieren.

Die Geräte hatten zunächst Schwierigkeiten, Bilder zu rekonstruieren, die nicht Teil ihres Haupttrainingssets waren. Doch als sie Informationen teilten und voneinander lernten, verbesserte sich ihre Fähigkeit, sowohl normale als auch anomale Daten zu erkennen, erheblich.

Die Bewertung umfasste zwei Szenarien: eines, bei dem nur normale Daten zum Training verwendet wurden, und ein anderes, bei dem eine kleine Menge (etwa 1%) anomaler Daten einbezogen wurde. In beiden Fällen zeigten die Modelle positive Ergebnisse. Sie erkannten effektiv normale Bilder und entdeckten auch Anomalien.

Die Leistung wurde gemessen, indem die Raten beobachtet wurden, mit denen die Geräte legitime Bilder korrekt identifizierten und anomale markierten. Die Ergebnisse zeigten, dass die Geräte, je mehr sie miteinander interagierten, besser darin wurden, Anomalien zu unterscheiden.

Ergebnisse und Erkenntnisse

Durch die Tests stellten wir fest, dass der WAFL-Autoencoder zwei Hauptphasen der Verbesserung hatte. Die erste Phase bestand darin, das Modell selbst zu stabilisieren, was etwa 1000 Trainingsiterationen erforderte. Die zweite Phase bestand darin, die Schwellenwerte zu stabilisieren, die bestimmten, ob ein Bild als Anomalie markiert wurde.

Eine Zusammenfassung der Ergebnisse zeigte, dass die Geräte konsequent erfolgreich darin waren, ihre primären Trainingsbilder zu identifizieren, während sie auch in der Lage waren, verschiedene Arten globaler Anomalien genau zu erkennen. Das deutet darauf hin, dass kollaboratives Lernen durch die Kommunikation zwischen Geräten die Fähigkeit von IoT-Geräten zur Erkennung ungewöhnlicher Ereignisse verbessern kann.

Zukünftige Richtungen

Obwohl dieser Ansatz vielversprechend ist, gibt es noch Raum für Verbesserungen. Zukünftige Arbeiten könnten über die aktuellen Datensätze hinausgehen und komplexere, reale Daten wie von Stromzählern oder Bewegungssensoren einbeziehen. Das Ziel wäre es, das WAFL-Autoencoder-System zu verfeinern, damit es unter verschiedenen Bedingungen und Datentypen gut funktioniert.

Durch die Einbeziehung realistischerer Daten in Training und Bewertung können wir sicherstellen, dass das System robust und auf verschiedene IoT-Anwendungen anwendbar ist. Das würde nicht nur die Anomalieerkennung verbessern, sondern auch die Gesamteffizienz des Systems über verschiedene Geräte hinweg steigern.

Fazit

Der WAFL-Autoencoder präsentiert einen neuen Ansatz zur Anomalieerkennung in IoT-Umgebungen. Indem Geräte direkt kommunizieren, reduziert diese Methode die Belastung der Cloud-Ressourcen und verbessert die Chancen, ungewöhnliche Ereignisse zu erfassen.

Durch kooperatives Training können Geräte voneinander lernen und besser darin werden, sowohl lokale als auch globale Anomalien zu erkennen. Diese Forschung eröffnet neue Wege zur Verbesserung von IoT-Anwendungen und stellt sicher, dass sie in Echtzeitszenarien effektiver arbeiten können.

Die bisherigen Ergebnisse deuten auf eine positive Zukunft für verteilte Anomalieerkennungssysteme hin. Fortlaufende Erkundung und Verfeinerung werden zu Fortschritten führen, die Industrien, die auf IoT-Technologie angewiesen sind, erheblich zugutekommen können.

Originalquelle

Titel: Detection of Global Anomalies on Distributed IoT Edges with Device-to-Device Communication

Zusammenfassung: Anomaly detection is an important function in IoT applications for finding outliers caused by abnormal events. Anomaly detection sometimes comes with high-frequency data sampling which should be carried out at Edge devices rather than Cloud. In this paper, we consider the case that multiple IoT devices are installed in a single remote site and that they collaboratively detect anomalies from the observations with device-to-device communications. For this, we propose a fully distributed collaborative scheme for training distributed anomaly detectors with Wireless Ad Hoc Federated Learning, namely "WAFL-Autoencoder". We introduce the concept of Global Anomaly which sample is not only rare to the local device but rare to all the devices in the target domain. We also propose a distributed threshold-finding algorithm for Global Anomaly detection. With our standard benchmark-based evaluation, we have confirmed that our scheme trained anomaly detectors perfectly across the devices. We have also confirmed that the devices collaboratively found thresholds for Global Anomaly detection with low false positive rates while achieving high true positive rates with few exceptions.

Autoren: Hideya Ochiai, Riku Nishihata, Eisuke Tomiyama, Yuwei Sun, Hiroshi Esaki

Letzte Aktualisierung: 2024-07-15 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2407.11308

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.11308

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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