Anomaly Detection Fog (ADF): A federated approach for internet of things
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Heterogeneous data models and resource constraints are the challenging issues of anomaly detection in Internet of Things. Due to these issues and the complexity of conventional anomaly detection methods, it is necessary to design an anomaly detection approach with IoT-specific concerns. This paper presents a framework for anomaly detection specially designed for IoT called Anomaly Detection Fog(ADF). ADF uses network slicing to present a federation of heterogeneous fog clusters. Federated fog clusters collaborate with each other via anomaly directives (heterogeneous context abstracts) for context-aware and application-independent anomaly detection. Evaluations show that ADF has a higher detection accuracy by detecting 95% of false alarms in comparison to conventional anomaly detection methods. Also, ADF reduces energy consumption by 40%, Moreover, it reduces communication overhead and detection latency by preventing cloud offloading.
Keywords:
Language:
English
Published:
Scientia Iranica, Volume:30 Issue: 2, Mar -Apr 2023
Pages:
465 to 476
magiran.com/p2555344
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!