METHOD FOR PREDICTING INTERNET OF THINGS (IOT) DATA INCONSISTENCY

The disclosure relates to a method and apparatus for predicting Internet of Things (IoT) data inconsistency. The method comprises obtaining labelled IoT data, the IoT data being collected from a plurality of IoT devices by a monitoring system. The method comprises analyzing characteristics of the labelled IoT data and identifying features of IoT data inconsistency. The method comprises training, using the labelled IoT devices data and the features of IoT data inconsistency, a ML model to predict the IoT data inconsistency. The method comprises generating, using the labelled IoT data and the features of IoT data inconsistency, a set of inconsistency rules to be applied to live IoT data predicted as inconsistent by the ML model. La divulgation concerne un procédé et un appareil pour prédire une incohérence de données de l'Internet des objets (IdO). Le procédé consiste à obtenir des données IdO étiquetées, les données IdO étant collectées à partir d'une pluralité de dispositifs IdO par un système de surveillance. Le procédé consiste à analyser des caractéristiques des données IdO étiquetées et à identifier des caractéristiques d'incohérence de données IdO. Le procédé consiste à entraîner, à l'aide des données de dispositifs IdO étiquetées et des caractéristiques d'incohérence de données IdO, un modèle ML pour prédire l'incohérence de données IdO. Le procédé consiste à générer, à l'aide des données IdO étiquetées et des caractéristiques d'incohérence de données IdO, un ensemble de règles d'incohérence à appliquer à des données IdO en direct prédites comme étant incohérentes par le modèle ML.