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An Autonomous Cyber-Physical Anomaly Detection System Based on Unsupervised Disentangled Representation LearningUn sistema autónomo de detección de anomalías ciberfísicas basado en el aprendizaje no supervisado de representaciones desenmarañadas

Resumen

Los Sistemas Ciberfísicos (CPS) en la industria pesada son una combinación de procesos físicos estrechamente integrados, redes y computación científica. El proceso de producción física es monitoreado y controlado por el CPS en cuestión, a través de sistemas avanzados de redes en tiempo real, donde los bucles de retroalimentación de alta precisión pueden ser modificados cuando se requiere la superposición de componentes de computación y comunicación cooperativa que conforman el proceso industrial. Estos CPS operan de forma independiente pero integran capacidades de interacción así como con el entorno externo, creando la conexión del mundo físico con el digital. El esquema es que el modelado y desarrollo más efectivos de CPS de alta confiabilidad están directamente relacionados con la maximización del proceso de producción, la extroversión y la competencia industrial. En este documento, considerando la alta importancia del estado operativo de los CPS para la industria pesada, se presenta un innovador sistema autónomo de detección de anomalías basado en el aprendizaje de representaciones disentangul

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