Hierarchical Attention-Based Anomaly Detection Model for Embedded Operating Systems
Notice bibliographique
Résumé
Real-time embedded system applications have become pervasive, and with the increasing reliance on automated systems for both critical and non-critical tasks, the trend is set to continue. This growing reliance on real-time embedded systems, as well as the rise in the complexity of these systems, demands an efficient monitoring tool that takes the complex interactions in the system into consideration. These systems are well-specified, and there exists standard error or fault detection mechanism to detect when an anomaly occurs in the applications controlling the operation. Nonetheless, these anomaly detection mechanisms gather information about the behavior of the software against its intended goals through the use of plausibility checks which rely on a priori knowledge of the application behavior. This kind of test raises two issues: (1) there should be a complete characterization of the software to derive the redundant information needed for plausibility checks, (2) this test focuses mainly on detecting errors/faults/anomalies in a single application with no regard to other entities in the integrated system. On the other hand, an embedded real-time system (fitted with an operating system) usually has the operating system and the integrated application statically linked to produce a single executable image. This bespoke nature of the embedded real-time system design means that the kernel traces reflect the behavior of the application and the associated hardware components at every point in time. Consequently, detecting deviations in the kernel trace invariably imply system-wide anomaly detection in the associated application and hardware. Thus, this paper targets anomaly not just in the application layer, but also in other layers that make up the real-time embedded system. Therefore, we introduce a hierarchical attention-based anomaly detection (HAbAD) model based on stacked Long Short-Term Memory (LSTM) Networks with Attention. It is a closed-world prediction-classification model which uses the reconstruction error from a non-parametric kernel density estimator to detect when an anomaly has occurred. We show the effectiveness of this approach using publicly available dataset, and the results confirm that this is a robust means of detecting anomalies in real-time embedded systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».