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

Algoritmi di Anomaly Detection non supervisionati

In questo capitolo verrà descritto l’algoritmo di Anomaly Detection non supervisionato con il relativo funzionamento.

L’algoritmo di anomaly detection che si intende sviluppare dovrà essere in grado di apprendere il comportamento regolare del sistema a partire da una situazione iniziale di totale agnosticità. Inoltre, si deve considerare che il livello di conoscenza delle ordinarie oscillazioni del sistema in alcuni casi sarà di difficile acquisizione. Il sistema di monitoraggio che si intende realizzare, come accennato già nel primo capitolo, è concernente problematiche inerenti al monitoraggio, controllo e protezione dei reflui di un sistema fognario afferenti ad una rete idrica urbana.

Tale sistema disporrà di alcune centraline equipaggiate con sensori atti a rilevare:
* grandezze fisico-chimiche come ad il pH e la conduttività di un liquido.
* microfoni, sensori di livello, sensori di pressione, sensori di temperatura, sensori di portata, a cui sarà affidato il compito di rilevare eventuali variazioni dalla linea di riferimento standard.

Essi, sono da considerarsi sotto il profilo logico, come dei veri e propri proxy di tutta serie di fenomeni inerenti allo scenario di interesse, come ad esempio immissione scarichi abusivi su un condotto fognario o l’ostruzione di un canale di scarico, che sono valutabili e indagabili alla luce delle condizioni al contorno del sistema e non immediatamente ricavabili a partire dalla lettura sensoriale. Per questo motivo non è possibile, stabilire a priori dei livelli di guardia, così come viene fatto per i sensori destinati ad impieghi tradizionali di monitoraggio e allarme, dove il normale impiego prevede regole operative basate sul superamento di livelli soglia anomali. Il sistema di rilevazione proposto è da considerarsi fortemente interconnesso con il sistema da controllare sia in ambito spaziale che temporale.

Si rende dunque necessario una opportuna interpretazione dei livelli complessivi registrati da ogni sensore della rete. Si osservi che le rilevazioni di un singolo sensore, registrate in un punto della rete in un preciso istante, non sono in grado di caratterizzare lo stato del sistema in quel preciso tratto: l’alterazione misurata dal sensore potrebbe essere stata causata da un fenomeno originato in un altro punto della rete, anche molto distante dal sensore suddetto o potrebbe essersi manifestata in momenti antecedenti a quelli di osservazione.

Questo brano è tratto dalla tesi:

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

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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

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Parole chiave

anomaly detection
artificial immune system
apprendimento dinamico
processi ciclostazionari

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