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Algoritmi di Anomaly Detection non supervisionati per applicazioni in Smart Cyber-Physical Systems

Informazioni tesi

  Autore: Stefano Guerra
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2013-14
  Università: Università degli Studi di Napoli - Federico II
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Giorgio Ventre
Coautore: Stefano Guerra
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 115

La finalità principale di tale lavoro è da ricercarsi nell'utilizzo di algoritmi di Anomaly Detection non supervisionati per il rilevamento delle anomalie dinamiche, basato su un sistema immunitario artificiale adattativo e scalabile per reti di sensori wireless intelligenti. Quindi, l'impiego di una metodologia di anomaly detection basata sugli AIS (Artificial Immune system) ha consentito, a partire da uno stato di completa agnosticità del sistema, di sviluppare un algoritmo che sia in grado di adattarsi alla dinamica ciclostazionaria del sistema e quindi applicabile sia su risorse limitate che per gestire grandi flussi di dati in impianti centralizzati di elaborazione dati. Infatti, un'approccio non supervisionato utilizzato ha consentito di ottenere un orientamento scarsamente "demanding", rendendolo più adattativo ai vari contesti applicativi e consentendone un utilizzo anche su nodi mobili.

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Algoritmi di Anomaly Detection non supervisionati per applicazioni in Smart Cyber Physical Systems 5 Introduzione Il presente lavoro è incentrato sugli Algoritmi di Anomaly Detection non supervisionati nell’ ambito applicativo di sistemi Smart Cyber-Physical. L’Anomaly Detection si occupa della ricerca di pattern dati non conformi al comportamento atteso. Rientrano in tale classificazione le anomalie, outlier 1 , le eccezioni, gli errori e le eventuali contaminazioni inerenti al dominio applicativo. Tale metodologia analitica è applicabile ad un vasto ed eterogeneo insieme di problematiche che possono spaziare, a titolo di esempio, dalla sicurezza delle reti informatiche al monitoraggio ambientale (si pensi ai sistemi fognari, al controllo delle acque) o a contesti inerenti all’efficienza energetica. Nell’ambito della tesi ci si concentrerà solo su alcuni specifici scenari applicativi, delineando altresì alcuni algoritmi inerenti a peculiari sistemi “cyber-fisici 2 ”. Nel primo capitolo della tesi saranno discusse alcune problematiche inerenti ad un possibile scenario applicativo: monitoraggio, protezione e controllo delle acque, mentre il secondo capitolo sarà incentrato sulla classificazione delle Anomaly Detection, fornendo contestualmente un’ampia panoramica sulle varie tipologie di algoritmi supervisionati, semi-supervisionati e non supervisionati, nonché sarà attuato un breve excursus sullo stato dell’arte. Il terzo capitolo sarà dedicato alle tecnologie adottate: Artificial Immune System (AIS); sistemi 1 Termine utilizzato in statistica per definire, in un insieme di osservazioni, un valore anomalo e aberrante; un valore quindi chiaramente distante dalle altre osservazioni disponibili. 2 Un cyber-physical system è un sistema informatico che interagisce con continuità con il sistema fisico a cui è asservito, esponendo elevate prestazioni in termini di capacità computazionale, comunicazione e controllo.

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Parole chiave

anomaly detection
artificial immune system
apprendimento dinamico
processi ciclostazionari

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