Self-Healing in Cyber–Physical Systems Using Machine Learning: A Critical Analysis of Theories and Tools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rapid advancement of networking, computing, sensing, and control systems has introduced a wide range of cyber threats, including those from new devices deployed during the development of scenarios. With recent advancements in automobiles, medical devices, smart industrial systems, and other technologies, system failures resulting from external attacks or internal process malfunctions are increasingly common. Restoring the system’s stable state requires autonomous intervention through the self-healing process to maintain service quality. This paper, therefore, aims to analyse state of the art and identify where self-healing using machine learning can be applied to cyber–physical systems to enhance security and prevent failures within the system. The paper describes three key components of self-healing functionality in computer systems: anomaly detection, fault alert, and fault auto-remediation. The significance of these components is that self-healing functionality cannot be practical without considering all three. Understanding the self-healing theories that form the guiding principles for implementing these functionalities with real-life implications is crucial. There are strong indications that self-healing functionality in the cyber–physical system is an emerging area of research that holds great promise for the future of computing technology. It has the potential to provide seamless self-organising and self-restoration functionality to cyber–physical systems, leading to increased security of systems and improved user experience. For instance, a functional self-healing system implemented on a power grid will react autonomously when a threat or fault occurs, without requiring human intervention to restore power to communities and preserve critical services after power outages or defects. This paper presents the existing vulnerabilities, threats, and challenges and critically analyses the current self-healing theories and methods that use machine learning for cyber–physical systems.
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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 | 0,001 |
| 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 découle