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HoWatcher: Semantics-Aware Anomaly Detection for Appified Smart Homes
时间:2018-12-17 16:47    点击:   所属单位:通信工程学院
讲座名称 HoWatcher: Semantics-Aware Anomaly Detection for Appified Smart Homes
讲座时间 2018-12-21 10:00:00
讲座地点 西安电子科技大学北校区新科技楼 1012会议室
讲座人 Prof. Xiaojiang Du
讲座人介绍 杜小江现任美国天普大学(Temple University )计算机系的终身教授。他从清华大学获得学士,硕士学位,从美国马里兰大学获得博士学位。杜博士的研究方向主要包括无线系统安全、物联网安全、计算机网络安全、和无线网络与通信等。他在无线系统安全、计算机通信和在异构传感器网络等方面做出了开创性的研究。杜博士在Springer出版专著一本. 目前已在国际顶级期刊和会议上发表论文200多篇,其中SCI收录70余篇和EI收录200余篇,其中三篇文章获得了国际会议的最佳论文奖。是三个国际期刊的编委,多次担任过IEEE/ACM国际会议的主席,并多次在国际学术会议作特邀报告。多次参加美国科学基金会的科研项目书评审会。杜博士已经获得超过5百万美元的科研经费。他已经主持/承担了16项美国政府的科研项目,其中7项是由美国国家科学基金会资助,3项是由美国陆军研究局资助, 2项是由美国空军研究局资助. 杜博士目前是IEEE高级会员(Senior Member),以及ACM终身会员(Life Member)。
讲座内容 With the large-scale deployment of Internet of Things, smart home has become a reality to enable pervasive interactions among home electronic devices. Home automation IoT platforms further enhance the benefit by adding a high degree of interoperability among heterogeneous devices and introducing automation programs (also called smart apps). However, anomalies occur in smart homes. Without timely detection, they may lead to severe consequences. Past researches mainly apply data mining to anomaly detection, but they suffer from a high false alarm rate in an appified home. Our observation is that data mining based approaches miss a large chunk of information about smart apps. We thus propose semantics-aware data mining for anomaly detection to greatly mitigate the limitation and design a system, named Home Automation Watcher (HAWATCHER). We evaluate our design with an implementation on Samsung SmartThings platform and test it against three categories of anomalies and 16 cases. The results suggest that HoWatcher achieves a high accuracy on detecting anomalies with the false alarm rate dramatically reduced.
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