Mar, 2020

基于深度学习的物联网系统异常检测：进展与机遇

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TL;DR本文提出了基于深度学习的异常检测（Deep Learning-based Anomaly Detection，DLAD）方法，对当前 CPS 领域内的 DLAD 现有方法进行了分类和总结，探讨了其设计特点、局限性和未来研究方向。
发现论文，激发创造
  • 基于诊断的工控系统异常检测

    在基于深度学习的异常检测的基础上，提出了一种用于一体化诊断的方法，通过生成输入数据来解决在网络物理系统研究中的异常检测和诊断问题。针对模拟和真实的网络物理系统数据集进行评估，结果表明该模型相对于其他最新技术模型表现出较强的性能。

    Nov, 2023

  • 数据驱动和知识驱动的物理网络系统异常检测的鲁棒性测试

    本文旨在评估基于机器学习方法的异常检测算法对于两种意外和恶意干扰的鲁棒性，在结合领域知识的前提下实验结果表明，基于领域知识训练的机器学习算法能够有效地降低鲁棒性误差并提高透明度。

    Apr, 2022

  • 学习增强的网络物理系统中的实时异常检测

    本论文研究了如何在物理控制系统中高效检测数据分布的异常点，提出了利用归纳式一致性预测和异常检测方法进行检测的方案，并通过仿真实验在自动驾驶和紧急制动系统中得到了良好的实验结果。

    Jan, 2020

  • 使用生成对抗网络进行多元时间序列异常检测

    利用生成对抗网络（GAN）进行复杂的网络型智能物理系统的异常检测，通过多个传感器和执行器的多元时间序列模型以及强化学习的方法识别出攻击行为，针对六级安全水处理系统实验结果表明在高检测率和低误报率方面具有较高的效率和准确性。

    Sep, 2018

  • 深度学习用于异常检测：调研

    本文针对深度学习异常检测问题进行了系统综述，将研究方法划分为不同的类别并探讨其在应用领域的适用性和效果，同时讨论了现有研究的局限性和未来研究的方向。

    Jan, 2019

  • 深度学习模型在网络物理系统中的鲁棒性和泛化性能比较研究

    本研究评估了深度学习模型在多变量时间序列数据方面的稳健性和泛化性能，发现某些 DL 模型体系结构和训练技术在处理各种干扰和超出分布样本时表现更为出色，这为开发在实际 CPS 应用中能够提供可靠且鲁棒性能的 DL 模型带来了重要的启示。

    Jun, 2023

  • 深度学习中的异常例检测：综述

    本文介绍了关于深度学习中的异常检测技术的研究，旨在提供现有技术的分类及其相对优缺点，强调在应用异常检测技术的深度学习系统中仍存在的未解决研究挑战，并提出了未来重要的研究方向。

    Mar, 2020

  • 基于课程学习的数字孪生在网络物理系统中的异常检测

    基于数字孪生的课程学习的异常检测方法 LATTICE 通过引入课程学习来优化 ATTAIN 的学习过程，并在五个真实世界的 CPS 测试平台上的评估结果显示，LATTICE 在 F1 得分方面优于三个基准模型和 ATTAIN，并且平均减少 4.2% 的 ATTAIN 训练时间和检测延迟时间与基准模型相当。

    Sep, 2023

  • 一个无监督的时空图模型方法用于分布式 CPS 中的异常检测

    本文提出了一种新的基于数据驱动的系统范围异常检测框架，其基于符号动力学的概念构建了一种时空特征提取方案，用于发现和表示 CPS 子系统之间因果相互作用，结果表明，该框架可以用于捕获多种正常模式并检测若干的从低级子系统到高级子系统的故障传播路径。

    Dec, 2015

  • 图像 / 视频深度异常检测：综述

    本篇论文探讨了基于深度神经网络的图像 / 视频异常检测方法，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。

    Mar, 2021