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Implementação de um framework para a detecção contextual de anomalias em dados de sensores

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Implementação de um framework para a detecção contextual de anomalias em dados de sensores

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Título Implementação de um framework para a detecção contextual de anomalias em dados de sensores
Outro título Implementation of a framework for contextual anomaly detection in sensor data
Autor Gonzaga, Matheus dos Santos
Orientador Galante, Renata de Matos
Data 2017
Nível Graduação
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Curso de Ciência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bacharelado.
Assunto Big data
Sensores
Tolerancia : Falhas
[en] Anomaly detection
[en] Big data
[en] Sensor data
[en] Wireless sensor networks
Resumo Apesar de serem uma solução de monitoramento barata, devido a restrições de processamento, comunicação e energia, redes de sensores estão sujeitas a leituras corrompidas e anômalas. Neste trabalho, o framework para a detecção de anomalias proposto por (HAYES, 2014) foi implementado e avaliado. Foram propostas mudanças em duas etapas do algoritmo e mediu-se o seu impacto no desempenho. O framework implementado foi avaliado em dois conjuntos de dados de redes de sensores sem fio com resultados satisfatórios, detectando 80% das anomalias presentes. Das duas mudanças propostas, apenas uma resultou em uma leve melhoria da capacidade de detecção do framework. Este trabalho fornece uma análise detalhada dos componentes do framework, o que pode ser tomado como base para futuras melhorias.
Abstract Despite being a low cost solution for the monitoring problem, due to processing, communication and energy constraints, wireless sensor networks are subject to corrupt and anomalous readings. In this work, the anomaly detection framework proposed by (HAYES, 2014) has been implemented and evaluated. Changes in two steps of the algorithm were suggested and their impact on the performance was measured. The implemented framework was analyzed on two wireless sensor networks data sets with good results, detecting 80% of the present anomalies. Of the two proposed changes, only one resulted in a slight improvement in the framework’s detection capacity. This work provides a detailed analysis of the framework’s components, that can be a basis for future improvements.
Tipo Trabalho de conclusão de graduação
URI http://hdl.handle.net/10183/169031
Arquivos Descrição Formato
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