异常检测涉及广泛的应用，如故障检测，系统监控和事件检测。识别从智能计量系统获得的计量数据的异常是提高电力系统的可靠性，稳定性和效率的关键任务。本文介绍了异常检测过程，以发现在智能计量系统中观察到的异常值。在所提出的方法中，使用双向长短期存储器（BILSTM）的AutoEncoder并找到异常数据点。它通过具有非异常数据的AutoEncoder计算重建错误，并且将分类为异常的异常值通过预定义的阈值与非异常数据分离。基于Bilstm AutoEncoder的异常检测方法用来自985户家庭收集的4种能源电力/水/加热/热水的计量数据进行测试。

Time series anomaly detection has applications in a wide range of research fields and applications, including manufacturing and healthcare. The presence of anomalies can indicate novel or unexpected events, such as production faults, system defects, or heart fluttering, and is therefore of particular interest. The large size and complex patterns of time series have led researchers to develop specialised deep learning models for detecting anomalous patterns. This survey focuses on providing structured and comprehensive state-of-the-art time series anomaly detection models through the use of deep learning. It providing a taxonomy based on the factors that divide anomaly detection models into different categories. Aside from describing the basic anomaly detection technique for each category, the advantages and limitations are also discussed. Furthermore, this study includes examples of deep anomaly detection in time series across various application domains in recent years. It finally summarises open issues in research and challenges faced while adopting deep anomaly detection models.

在能源系统的数字化中，传感器和智能电表越来越多地用于监视生产，运行和需求。基于智能电表数据的异常检测对于在早期阶段识别潜在的风险和异常事件至关重要，这可以作为及时启动适当动作和改善管理的参考。但是，来自能源系统的智能电表数据通常缺乏标签，并且包含噪声和各种模式，而没有明显的周期性。同时，在不同的能量场景中对异常的模糊定义和高度复杂的时间相关性对异常检测构成了巨大的挑战。许多传统的无监督异常检测算法（例如基于群集或基于距离的模型）对噪声不强大，也不完全利用时间序列中的时间依赖性以及在多个变量（传感器）中的其他依赖关系。本文提出了一种基于带有注意机制的变异复发自动编码器的无监督异常检测方法。凭借来自智能电表的“肮脏”数据，我们的方法预示了缺失的值和全球异常，以在训练中缩小其贡献。本文与基于VAE的基线方法和其他四种无监督的学习方法进行了定量比较，证明了其有效性和优势。本文通过一项实际案例研究进一步验证了所提出的方法，该研究方法是检测工业加热厂的供水温度异常。

时间序列的异常提供了各个行业的关键方案的见解，从银行和航空航天到信息技术，安全和医学。但是，由于异常的定义，经常缺乏标签以及此类数据中存在的极为复杂的时间相关性，因此识别时间序列数据中的异常尤其具有挑战性。LSTM自动编码器是基于长期短期内存网络的异常检测的编码器传统方案，该方案学会重建时间序列行为，然后使用重建错误来识别异常。我们将Denoising Architecture作为对该LSTM编码模型模型的补充，并研究其对现实世界以及人为生成的数据集的影响。我们证明了所提出的体系结构既提高了准确性和训练速度，从而使LSTM自动编码器更有效地用于无监督的异常检测任务。

对于由硬件和软件组件组成的复杂分布式系统而言，异常检测是一个重要的问题。对此类系统的异常检测的要求和挑战的透彻理解对于系统的安全性至关重要，尤其是对于现实世界的部署。尽管有许多解决问题的研究领域和应用领域，但很少有人试图对这种系统进行深入研究。大多数异常检测技术是针对某些应用域的专门开发的，而其他检测技术则更为通用。在这项调查中，我们探讨了基于图的算法在复杂分布式异质系统中识别和减轻不同类型异常的重要潜力。我们的主要重点是在分布在复杂分布式系统上的异质计算设备上应用时，可深入了解图。这项研究分析，比较和对比该领域的最新研究文章。首先，我们描述了现实世界分布式系统的特征及其在复杂网络中的异常检测的特定挑战，例如数据和评估，异常的性质以及现实世界的要求。稍后，我们讨论了为什么可以在此类系统中利用图形以及使用图的好处。然后，我们将恰当地深入研究最先进的方法，并突出它们的优势和劣势。最后，我们评估和比较这些方法，并指出可能改进的领域。

存在几种数据驱动方法，使我们的模型时间序列数据能够包括传统的基于回归的建模方法（即，Arima）。最近，在时间序列分析和预测的背景下介绍和探索了深度学习技术。询问的主要研究问题是在预测时间序列数据中的深度学习技术中的这些变化的性能。本文比较了两个突出的深度学习建模技术。比较了经常性的神经网络（RNN）长的短期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）基于基于TCN的时间卷积网络（TCN），并报告了它们的性能和训练时间。根据我们的实验结果，两个建模技术都表现了相当具有基于TCN的模型优于LSTM略微。此外，基于CNN的TCN模型比基于RNN的LSTM模型更快地构建了稳定的模型。

鉴于在现实世界应用中缺乏异常情况，大多数文献一直集中在建模正态上。学到的表示形式可以将异常检测作为正态性模型进行训练，以捕获正常情况下的某些密钥数据规律性。在实际环境中，尤其是工业时间序列异常检测中，我们经常遇到有大量正常操作数据以及随时间收集的少量异常事件的情况。这种实际情况要求方法学来利用这些少量的异常事件来创建更好的异常检测器。在本文中，我们介绍了两种方法来满足这种实际情况的需求，并将其与最近开发的最新技术进行了比较。我们提出的方法锚定在具有自回归（AR）模型的正常运行的代表性学习以及损失组件上，以鼓励表示正常与几个积极示例的表示形式。我们将提出的方法应用于两个工业异常检测数据集，并与文献相比表现出有效的性能。我们的研究还指出了在实际应用中采用此类方法的其他挑战。

现代高性能计算（HPC）系统的复杂性日益增加，需要引入自动化和数据驱动的方法，以支持系统管理员为增加系统可用性的努力。异常检测是改善可用性不可或缺的一部分，因为它减轻了系统管理员的负担，并减少了异常和解决方案之间的时间。但是，对当前的最新检测方法进行了监督和半监督，因此它们需要具有异常的人体标签数据集 - 在生产HPC系统中收集通常是不切实际的。基于聚类的无监督异常检测方法，旨在减轻准确的异常数据的需求，到目前为止的性能差。在这项工作中，我们通过提出RUAD来克服这些局限性，RUAD是一种新型的无监督异常检测模型。 Ruad比当前的半监督和无监督的SOA方法取得了更好的结果。这是通过考虑数据中的时间依赖性以及在模型体系结构中包括长短期限内存单元的实现。提出的方法是根据tier-0系统（带有980个节点的Cineca的Marconi100的完整历史）评估的。 RUAD在半监督训练中达到曲线（AUC）下的区域（AUC）为0.763，在无监督的训练中达到了0.767的AUC，这改进了SOA方法，在半监督训练中达到0.747的AUC，无需训练的AUC和0.734的AUC在无处不在的AUC中提高了AUC。训练。它还大大优于基于聚类的当前SOA无监督的异常检测方法，其AUC为0.548。

The widespread use of information and communication technology (ICT) over the course of the last decades has been a primary catalyst behind the digitalization of power systems. Meanwhile, as the utilization rate of the Internet of Things (IoT) continues to rise along with recent advancements in ICT, the need for secure and computationally efficient monitoring of critical infrastructures like the electrical grid and the agents that participate in it is growing. A cyber-physical system, such as the electrical grid, may experience anomalies for a number of different reasons. These may include physical defects, mistakes in measurement and communication, cyberattacks, and other similar occurrences. The goal of this study is to emphasize what the most common incidents are with power systems and to give an overview and classification of the most common ways to find problems, starting with the consumer/prosumer end working up to the primary power producers. In addition, this article aimed to discuss the methods and techniques, such as artificial intelligence (AI) that are used to identify anomalies in the power systems and markets.

作为智能车辆控制系统的中心神经，车载网络总线对于车辆驾驶的安全至关重要。车载网络的最佳标准之一是控制器区域网络（CAN BUS）协议。但是，由于缺乏安全机制，CAN总线被设计为容易受到各种攻击的影响。为了增强车载网络的安全性并根据大量的CAN网络流量数据和提取的有价值的功能来促进该领域的研究，本研究全面比较了完全监督的机器学习与半监督的机器学习方法可以发信息异常检测。评估了传统的机器学习模型（包括单个分类器和集合模型）和基于神经网络的深度学习模型。此外，这项研究提出了一种基于自动编码器的深度自动编码器的半监督学习方法，该方法适用于CAN传达异常检测，并验证了其优于其他半监督方法的优势。广泛的实验表明，全面监督的方法通常优于半监督者，因为它们使用更多信息作为输入。通常，开发的基于XGBoost的模型以最佳准确性（98.65％），精度（0.9853）和Roc AUC（0.9585）击败了文献中报道的其他方法。

Semiconductor lasers have been rapidly evolving to meet the demands of next-generation optical networks. This imposes much more stringent requirements on the laser reliability, which are dominated by degradation mechanisms (e.g., sudden degradation) limiting the semiconductor laser lifetime. Physics-based approaches are often used to characterize the degradation behavior analytically, yet explicit domain knowledge and accurate mathematical models are required. Building such models can be very challenging due to a lack of a full understanding of the complex physical processes inducing the degradation under various operating conditions. To overcome the aforementioned limitations, we propose a new data-driven approach, extracting useful insights from the operational monitored data to predict the degradation trend without requiring any specific knowledge or using any physical model. The proposed approach is based on an unsupervised technique, a conditional variational autoencoder, and validated using vertical-cavity surface-emitting laser (VCSEL) and tunable edge emitting laser reliability data. The experimental results confirm that our model (i) achieves a good degradation prediction and generalization performance by yielding an F1 score of 95.3%, (ii) outperforms several baseline ML based anomaly detection techniques, and (iii) helps to shorten the aging tests by early predicting the failed devices before the end of the test and thereby saving costs

The Internet of Things (IoT) is a system that connects physical computing devices, sensors, software, and other technologies. Data can be collected, transferred, and exchanged with other devices over the network without requiring human interactions. One challenge the development of IoT faces is the existence of anomaly data in the network. Therefore, research on anomaly detection in the IoT environment has become popular and necessary in recent years. This survey provides an overview to understand the current progress of the different anomaly detection algorithms and how they can be applied in the context of the Internet of Things. In this survey, we categorize the widely used anomaly detection machine learning and deep learning techniques in IoT into three types: clustering-based, classification-based, and deep learning based. For each category, we introduce some state-of-the-art anomaly detection methods and evaluate the advantages and limitations of each technique.

非侵入性负载监控（NILM）是将总功率消耗分为单个子组件的任务。多年来，已经合并了信号处理和机器学习算法以实现这一目标。关于最先进的方法，进行了许多出版物和广泛的研究工作，以涉及最先进的方法。科学界最初使用机器学习工具的尼尔姆问题制定和描述的最初兴趣已经转变为更实用的尼尔姆。如今，我们正处于成熟的尼尔姆时期，在现实生活中的应用程序方案中尝试使用尼尔姆。因此，算法的复杂性，可转移性，可靠性，实用性和普遍的信任度是主要的关注问题。这篇评论缩小了早期未成熟的尼尔姆时代与成熟的差距。特别是，本文仅对住宅电器的尼尔姆方法提供了全面的文献综述。本文分析，总结并介绍了大量最近发表的学术文章的结果。此外，本文讨论了这些方法的亮点，并介绍了研究人员应考虑的研究困境，以应用尼尔姆方法。最后，我们表明需要将传统分类模型转移到一个实用且值得信赖的框架中。

Due to the issue that existing wireless sensor network (WSN)-based anomaly detection methods only consider and analyze temporal features, in this paper, a self-supervised learning-based anomaly node detection method based on an autoencoder is designed. This method integrates temporal WSN data flow feature extraction, spatial position feature extraction and intermodal WSN correlation feature extraction into the design of the autoencoder to make full use of the spatial and temporal information of the WSN for anomaly detection. First, a fully connected network is used to extract the temporal features of nodes by considering a single mode from a local spatial perspective. Second, a graph neural network (GNN) is used to introduce the WSN topology from a global spatial perspective for anomaly detection and extract the spatial and temporal features of the data flows of nodes and their neighbors by considering a single mode. Then, the adaptive fusion method involving weighted summation is used to extract the relevant features between different models. In addition, this paper introduces a gated recurrent unit (GRU) to solve the long-term dependence problem of the time dimension. Eventually, the reconstructed output of the decoder and the hidden layer representation of the autoencoder are fed into a fully connected network to calculate the anomaly probability of the current system. Since the spatial feature extraction operation is advanced, the designed method can be applied to the task of large-scale network anomaly detection by adding a clustering operation. Experiments show that the designed method outperforms the baselines, and the F1 score reaches 90.6%, which is 5.2% higher than those of the existing anomaly detection methods based on unsupervised reconstruction and prediction. Code and model are available at https://github.com/GuetYe/anomaly_detection/GLSL

医学事物互联网（IOMT）允许使用传感器收集生理数据，然后将其传输到远程服务器，这使医生和卫生专业人员可以连续，永久地分析这些数据，并在早期阶段检测疾病。但是，使用无线通信传输数据将其暴露于网络攻击中，并且该数据的敏感和私人性质可能代表了攻击者的主要兴趣。在存储和计算能力有限的设备上使用传统的安全方法无效。另一方面，使用机器学习进行入侵检测可以对IOMT系统的要求提供适应性的安全响应。在这种情况下，对基于机器学习（ML）的入侵检测系统如何解决IOMT系统中的安全性和隐私问题的全面调查。为此，提供了IOMT的通用三层体系结构以及IOMT系统的安全要求。然后，出现了可能影响IOMT安全性的各种威胁，并确定基于ML的每个解决方案中使用的优势，缺点，方法和数据集。最后，讨论了在IOMT的每一层中应用ML的一些挑战和局限性，这些挑战和局限性可以用作未来的研究方向。

日志是确保许多软件系统的可靠性和连续性，尤其是大规模分布式系统的命令。他们忠实地录制运行时信息，以便于系统故障排除和行为理解。由于现代软件系统的大规模和复杂性，日志量已达到前所未有的水平。因此，对于基于逻究的异常检测，常规的手动检查方法甚至传统的基于机器学习的方法变得不切实际，这是一种不切实际的是，作为基于深度学习的解决方案的快速发展的催化剂。然而，目前在诉诸神经网络的代表性日志的异常探测器之间缺乏严格的比较。此外，重新实现过程需要不琐碎的努力，并且可以轻易引入偏差。为了更好地了解不同异常探测器的特性，在本文中，我们提供了六种最先进的方法使用的五种流行神经网络的全面审查和评估。特别是，4种所选方法是无监督的，并且剩下的两个是监督的。这些方法是用两个公开的日志数据集进行评估，其中包含近1600万日志消息和总共有04万个异常实例。我们相信我们的工作可以作为这一领域的基础，为未来的学术研究和工业应用做出贡献。

随着智能建筑应用的增长，住宅建筑中的占用信息变得越来越重要。在智能建筑物的范式的背景下，为了广泛的目的，需要这种信息，包括提高能源效率和乘员舒适性。在这项研究中，使用基于电器技术信息的深度学习实施了住宅建筑中的占用检测。为此，提出了一种新型的智能住宅建筑系统占用方法。通过智能计量系统测量的电器，传感器，光和HVAC的数据集用于模拟。为了对数据集进行分类，使用了支持向量机和自动编码器算法。混淆矩阵用于准确性，精度，召回和F1，以证明所提出的方法在占用检测中的比较性能。拟议的算法使用电器的技术信息达到95.7〜98.4％。为了验证占用检测数据，采用主成分分析和T分布的随机邻居嵌入（T-SNE）算法。通过使用占用检测，智能建筑物中可再生能源系统的功耗降低到11.1〜13.1％。

多元时间序列的异常检测对于系统行为监测有意义。本文提出了一种基于无监督的短期和长期面具表示学习（SLMR）的异常检测方法。主要思想是分别使用多尺度的残余卷积和门控复发单元（GRU）提取多元时间序列的短期局部依赖模式和长期全球趋势模式。此外，我们的方法可以通过结合时空掩盖的自我监督表示和序列分裂来理解时间上下文和特征相关性。它认为功能的重要性是不同的，我们介绍了注意机制以调整每个功能的贡献。最后，将基于预测的模型和基于重建的模型集成在一起，以关注单时间戳预测和时间序列的潜在表示。实验表明，我们方法的性能优于三个现实世界数据集上的其他最先进的模型。进一步的分析表明，我们的方法擅长可解释性。

智能制造系统以越来越多的速度部署，因为它们能够解释各种各样的感知信息并根据系统观察收集的知识采取行动。在许多情况下，智能制造系统的主要目标是快速检测（或预期）失败以降低运营成本并消除停机时间。这通常归结为检测从系统中获取的传感器日期内的异常。智能制造应用域构成了某些显着的技术挑战。特别是，通常有多种具有不同功能和成本的传感器。传感器数据特性随环境或机器的操作点而变化，例如电动机的RPM。因此，必须在工作点附近校准异常检测过程。在本文中，我们分析了从制造测试台部署的传感器中的四个数据集。我们评估了几种基于传统和ML的预测模型的性能，以预测传感器数据的时间序列。然后，考虑到一种传感器的稀疏数据，我们从高数据速率传感器中执行传输学习来执行缺陷类型分类。综上所述，我们表明可以实现预测性故障分类，从而为预测维护铺平了道路。

Semiconductor lasers, one of the key components for optical communication systems, have been rapidly evolving to meet the requirements of next generation optical networks with respect to high speed, low power consumption, small form factor etc. However, these demands have brought severe challenges to the semiconductor laser reliability. Therefore, a great deal of attention has been devoted to improving it and thereby ensuring reliable transmission. In this paper, a predictive maintenance framework using machine learning techniques is proposed for real-time heath monitoring and prognosis of semiconductor laser and thus enhancing its reliability. The proposed approach is composed of three stages: i) real-time performance degradation prediction, ii) degradation detection, and iii) remaining useful life (RUL) prediction. First of all, an attention based gated recurrent unit (GRU) model is adopted for real-time prediction of performance degradation. Then, a convolutional autoencoder is used to detect the degradation or abnormal behavior of a laser, given the predicted degradation performance values. Once an abnormal state is detected, a RUL prediction model based on attention-based deep learning is utilized. Afterwards, the estimated RUL is input for decision making and maintenance planning. The proposed framework is validated using experimental data derived from accelerated aging tests conducted for semiconductor tunable lasers. The proposed approach achieves a very good degradation performance prediction capability with a small root mean square error (RMSE) of 0.01, a good anomaly detection accuracy of 94.24% and a better RUL estimation capability compared to the existing ML-based laser RUL prediction models.