Detecting Anomalies in Data Streams using Statecharts (Demo)

Vasile-Marian Scuturici 1, 2 Dan-Mircea Suciu Romain Vuillemot 2, 1 Aris Ouksel Lionel Brunie 1
1 DRIM - Distribution, Recherche d'Information et Mobilité
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
2 BD - Base de Données
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : The environment around us is progressively equipped with various sensors, producing data continuously. The applications using these data face many challenges, such as data stream integration over an attribute (such as time) and knowledge extraction from raw data. In this paper we propose one approach to face those two challenges. First, data streams integration is performed using statecharts which represents a resume of data produced by the corresponding data producer. Second, we detect anomalous events over temporal relations among statecharts. We describe our approach in a demonstration scenario, that is using a visual tool called Patternator.
Type de document :
Communication dans un congrès
Extraction et Gestion des Connaissances (EGC'10), Jan 2010, Hammamet, Tunisie. Cépaduès-Éditions, pp.635-636, 2010
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01381632
Contributeur : Équipe Gestionnaire Des Publications Si Liris <>
Soumis le : vendredi 14 octobre 2016 - 14:50:43
Dernière modification le : vendredi 10 novembre 2017 - 01:19:35

Identifiants

  • HAL Id : hal-01381632, version 1

Collections

Citation

Vasile-Marian Scuturici, Dan-Mircea Suciu, Romain Vuillemot, Aris Ouksel, Lionel Brunie. Detecting Anomalies in Data Streams using Statecharts (Demo). Extraction et Gestion des Connaissances (EGC'10), Jan 2010, Hammamet, Tunisie. Cépaduès-Éditions, pp.635-636, 2010. 〈hal-01381632〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

96