ADDAI：基于分布式人工智能的异常检测
分布式、并行与集群计算
2022-05-04 v1 人工智能
摘要
在处理物联网（IoT）尤其是工业物联网（IIoT）时，两个显著挑战跃然眼前。其一是往返于 IoT 设备的大规模数据流，其二是这些系统必须运行的高速度。以边/云结构形式的分布式计算是克服这两大挑战的流行技术。本文提出 ADDAI（基于分布式人工智能的异常检测），其可轻松在地理上扩展以覆盖大量 IoT 数据源。由于其分布式特性，它保证了 IIoT 的关键需求，如高速、对单点故障的鲁棒性、低通信开销、隐私性与可扩展性。通过实证证明，我们展示了通信成本被最小化，且性能显著提升，同时在本地层保持原始数据的隐私。ADDAI 对新随机样本提供预测，平均成功率达 98.4%，同时与传统将所有原始传感器数据卸载至云的技术相比，通信开销减半。
引用
@article{arxiv.2205.01231,
title = {ADDAI: Anomaly Detection using Distributed AI},
author = {Maede Zolanvari and Ali Ghubaish and Raj Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.01231},
year = {2022}
}