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Réseau de capteurs - IOT

Solution AI (swarm intelligence) pour la détection d'attaques dans l'environnement IoT

Conception de produits à l'aide de l'IA
Pour:
Ingénieurs de conception, équipe de développement de produits
Objectif:
Amélioration du développement de produits / R&D
Représentation des connaissances - Réseau bayésien
Pour:
Ingénieurs procédés.
But:
Application des réseaux bayésiens à l'analyse des causes profondes des processus industriels.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
AI-dispatcher (opérateur) d'une infrastructure de système d'énergie distribuée à grande échelle
Pour:
Les entreprises énergétiques se concentrent sur les solutions d'IA pour stimuler la production, la transition et la distribution d'énergie dans de vastes territoires
But:
Surveillance, optimisation et contrôle des systèmes énergétiques distribués à grande échelle à l'aide de l'apprentissage par renforcement profond (systèmes d'infrastructure de transmission et de distribution de gaz, de pétrole, d'électricité, de chaleur et d'eau).
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations, augmenter les revenus, réduire les coûts
Grandes entreprises
Opérations - Surveillance intelligente des infrastructures
Pour:
Opérateurs d'usine
But:
Optimisation de l'efficacité thermique d'une centrale électrique à l'aide de Machine Learning.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations, améliorer l'efficacité des employés, réduire les coûts
Réduire les rappels d'aliments avec AI-Dri
Pour:
Entreprises alimentaires, magasins de détail, restaurants
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
Analyse prédictive du comportement et des conditions psycho-émotionnelles des joueurs d'eSports à l'aide de données hétérogènes et de l'intelligence artificielle
Pour:
Les utilisateurs finaux
But:
Prédiction des conditions psycho-émotionnelles des joueurs d'eSports. Pour former des prédictions, nous recueillons des données physiologiques à partir de wearables/caméras vidéo/eye trackers, des données de télémétrie de jeu à partir de fichiers clavier/souris/démo et des conditions environnementales suivies de l'application de méthodes d'apprentissage automatique pour l'analyse des données collectées.
Objectif:
Autre
Conscience robotique
But:
Un robot pour les visites de musées doté des principales capacités de la conscience fonctionnelle, accepté et transparent pour les utilisateurs non formés.
Objectif:
Autre
Ontologies pour bâtiments intelligents
Pour:
Ceux qui peuvent affecter le système d'IA : puisqu'il est sous la tutelle d'une université
But:
Rénovation d'un immeuble, amélioration de la qualité de vie des habitants (limité aux problématiques de données dans l'immeuble), public : citoyens, acteurs publics et privés, entreprises impliquées dans le système TIC gérant l'immeuble. Le champ d'application ne se limite pas au système de gestion technique du bâtiment (BMS). Nous souhaitons l'ouvrir aux données produites par les habitants, couplées aux données issues de la BMS.
Objectif:
Autre
Véhicule de protection sans pilote pour les travaux routiers sur les autoroutes
But:
Fonctionnement sans pilote d'un véhicule de protection afin de réduire le risque pour les travailleurs de la route lors de travaux routiers à court terme et mobiles effectués dans un trafic en mouvement.
Objectif:
Autre
Composants IA pour le pelotonnage de véhicules sur la voie publique
But:
Trains de véhicules roulant très près les uns des autres à vitesse quasi égale (pelotons) sur la voie publique, en particulier pelotons de camions sur les autoroutes.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Utilisation d'une solution robotique pour la police et le contrôle du trafic
But:
Système de régulation de la circulation basé sur la robotique.
Objectif:
Autre
Analyse comportementale et sentimentale
Pour:
Organisations, utilisateurs finaux, communauté
But:
Déterminez l'état émotionnel et l'objectif d'une personne à partir de ses gestes, de son expression faciale et de ses actions.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Des semaines aux heures : comment les assureurs innovent avec l'IA pour raccourcir le temps de traitement des sinistres et améliorer l'expérience client
Pour:
- Gestion des réclamations - Expérience client.
Objectif:
Expérience client améliorée
Solution AI (swarm intelligence) pour la détection d'attaques dans l'environnement IoT
Pour:
Utilisateurs finaux des compteurs intelligents, entreprises de services publics
But:
Détection d'attaques basée sur les anomalies dans un environnement IoT à l'aide de Swarm Intelligence.
Objectif:
Autre
Solution robotique pour remplacer le travail humain dans des conditions dangereuses
But:
Construire une solution robotique basée sur l'IA pour remplacer le travail humain dans des conditions dangereuses.
Objectif:
Autre
Détection des maladies animales
Pour:
Producteurs laitiers, Producteurs industriels
Objectif:
Anticiper les risques
Gestion des écosystèmes à partir de l'inférence de relation causale à partir de données d'observation
Pour:
Environnement, écosystème
But:
Déduisez des variables latentes importantes pour contrôler tout un écosystème à l'aide d'une base de données comprenant des données d'observation humaine et de capteurs.
Objectif:
Amélioration du développement de produits / R&D, amélioration de l'efficacité opérationnelle
Prévisions météorologiques dans l'agriculture
Pour:
Les agriculteurs
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
Conscience de scène de vision robotique
Pour:
Clients, tiers, utilisateurs finaux, communauté
But:
Déterminer l'environnement dans lequel se trouve le robot et les actions qui lui sont disponibles.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
L'IA pour comprendre l'adultération dans les aliments couramment utilisés
Pour:
Consommateurs, agriculteurs, agences de veille sanitaire
But:
Comprendre les modèles d'imagerie hyperspectrale / proche infrarouge (NIR) ou visuelle spécifiquement pour l'adultération dans le lait, les bananes et les mangues.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Services de synthèse vocale basés sur l'IA avec des voix personnelles pour les personnes ayant des troubles de la parole
Pour:
Les personnes ayant des troubles de la parole
But:
Toutes les personnes qui ont une sorte de trouble de la parole, y compris, mais sans s'y limiter, trois types de base : les troubles de l'articulation, les troubles de la fluidité et les troubles de la voix.
Objectif:
Expérience client améliorée
Fabrication et usines - Maintenance prédictive
Pour:
Exploitation, R&D
But:
Éviter les arrêts non planifiés dans la fabrication en utilisant l'apprentissage automatique pour prédire les états de défaillance des équipements.
Objectif:
Anticiper les risques, améliorer l'efficacité des opérations
Véhicule de remorquage d'avion autonome
But:
Véhicule tracteur autonome pour aéronefs, opérant sur un aérodrome de manière autonome.
Objectif:
Améliorer l'efficacité des opérations
Amélioration de la productivité pour l'exploitation de l'entrepôt
Pour:
Directeur d'entrepôt
But:
Analyse de données volumineuses pour améliorer la productivité.
Objectif:
Autre

Solution AI (swarm intelligence) pour la détection d'attaques dans l'environnement IoT

Pour:
Utilisateurs finaux des compteurs intelligents, entreprises de services publics
Objectif:
Autre
Problème adressé
Éléments donnés : Compteurs intelligents de l'infrastructure de mesure avancée (AMI) dans les bâtiments intelligents des villes intelligentes. Détecter : Détecter le vol d'énergie/la falsification des compteurs par les consommateurs dans l'AMI ou les attaques de piratage par des agents externes (l'homme au milieu) dans les scénarios de sécurité informatique de pointe avec déconnexion intermittente, réponse en temps quasi réel sans utiliser d'analyses basées sur le serveur ou le cloud.
But du cas d'usage
Détection d'attaques basée sur les anomalies dans un environnement IoT à l'aide de Swarm Intelligence.
Description
Cette description est une introduction à la détection d'attaques basée sur les anomalies à l'aide de l'intelligence en essaim. Motivation : les statistiques mondiales montrent que la base installée de l'IdO devrait atteindre 12,86 milliards d'euros dans le secteur de la consommation d'ici 2020. Dans l'industrie de la ville intelligente, la sécurité intelligente devrait représenter 13,5 % de la ville intelligente mondiale. marché. On s'attend à ce que plus d'un milliard d'appareils soient installés dans des maisons intelligentes. L'Inde prévoit de développer une centaine de villes intelligentes dans les 5 ans à venir, et la sécurité est d'une importance primordiale. La sécurisation de l'infrastructure de mesure avancée (AMI) devrait être l'élément clé de la sécurisation de l'infrastructure de la ville intelligente. Un aspect important de la sécurisation d'AMI est la sécurisation des compteurs Smart Energy et la détection des attaques sur ces compteurs intelligents. Bien qu'il existe de nombreuses solutions traditionnelles de détection d'anomalies et d'intrusions basées sur des règles/politiques prédéfinies statiques, ces solutions ne sont pas efficaces pour détecter de futures attaques qui ne sont pas encore connues. Une solution de sécurité plus robuste et plus sécurisée pour détecter les attaques dans le réseau périphérique est essentielle. Par conséquent, une nouvelle approche innovante consistant à utiliser l'intelligence en essaim avec la détection basée sur les anomalies a été un choix technologique pour résoudre ce problème d'une manière unique. Énoncé du problème : Détecter le vol d'énergie/la falsification des compteurs par le consommateur dans l'AMI ou l'attaque de piratage par un agent externe (homme au milieu) pour les scénarios de sécurité informatique de pointe avec déconnexion intermittente, réponse en temps quasi réel sans utiliser de serveur ou d'analyses basées sur le cloud. Situation actuelle : de nombreuses solutions centralisées basées sur des services cloud sont disponibles à l'aide de règles statiques/politiques configurées capables de détecter uniquement les attaques connues existantes. Le traitement dans un service cloud centralisé implique le transfert des données des capteurs/actionneurs vers le service cloud, ce qui en soi est une préoccupation en termes de confidentialité, de sécurité, de réglementation et de conformité pour certains secteurs verticaux clés de l'industrie. Approche de la solution : Swarm Intelligence est une branche spécifique de l'IA. Il s'agit d'une nouvelle approche innovante utilisant une solution basée sur l'intelligence en essaim (IA) pour la détection des attaques. Ce cas d'utilisation a utilisé le comportement collectif de l'essaim auto-organisé décentralisé de nœuds avec des règles de calcul simples, interagissant localement. Résultat : Algorithmes collectifs simples pour la détection d'attaques man-in-the-middle sur les données/réseaux. Les algorithmes de détection d'attaque basés sur les anomalies suivants ont été utilisés : 1. basés sur la moyenne mobile ; 2. Mahalanobis basé sur la distance ; 3. basé sur l'entropie. Cas d'utilisation : Détection d'attaques sur le réseau de comptage intelligent AMI. Il comprend deux volets : 1. le vol d'énergie par les consommateurs ; 2. attaque lancée par une entité externe (hacker) à l'aide d'une attaque man in-the-middle. Technologie : Swarm intelligence et détection d'attaques basée sur les anomalies à l'aide des données de consommation d'énergie des compteurs intelligents pour détecter les attaques à l'aide d'algorithmes de détection d'anomalies basés sur le consensus. Les éléments suivants sont des étapes de solution. Étape 1 : chaque nœud de compteur intelligent lit ses données de consommation d'énergie Étape 2 : le nœud partage les données de consommation d'énergie avec ses nœuds voisins Étape 3 : le nœud calcule l'indice d'anomalie en fonction de l'algorithme de détection d'anomalie Étape 4 : les nœuds voisins détectent le ou les nœuds anormaux en fonction de l'anomalie indexation par consensus Étape 5 : les nœuds voisins déclenchent une alarme indiquant un nœud attaqué/compromis Étape 6 : signale l'alarme à l'hôte principal Étape 7 : affiche l'état de la surveillance sur l'interface utilisateur de l'hôte
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