Spisu treści:
Definicja - Co oznacza wykrywanie anomalii?
Wykrywanie anomalii to identyfikacja punktów danych, przedmiotów, obserwacji lub zdarzeń, które nie są zgodne z oczekiwanym wzorcem danej grupy. Te anomalie zdarzają się bardzo rzadko, ale mogą oznaczać duże i znaczące zagrożenie, takie jak cyber włamania lub oszustwa.
Wykrywanie anomalii jest szeroko stosowane w analizie behawioralnej i innych formach analizy, aby pomóc w nauce wykrywania, identyfikacji i prognozowania występowania tych anomalii.
Wykrywanie anomalii jest również znane jako wykrywanie wartości odstających.
Techopedia wyjaśnia wykrywanie anomalii
Wykrywanie anomalii jest głównie procesem eksploracji danych i służy do określania rodzajów anomalii występujących w danym zbiorze danych oraz do określania szczegółów dotyczących ich występowania. Ma zastosowanie w takich dziedzinach, jak wykrywanie oszustw, wykrywanie włamań, wykrywanie uszkodzeń, monitorowanie stanu systemu i systemy wykrywania zdarzeń w sieciach czujników. W kontekście wykrywania oszustw i włamań anomalie lub interesujące przedmioty niekoniecznie są rzadkimi przedmiotami, ale niespodziewanymi seriami działań. Tego rodzaju anomalie nie są zgodne z definicją anomalii lub wartości odstających jako rzadkich przypadków, dlatego wiele metod wykrywania anomalii nie działa w tych przypadkach, chyba że zostały odpowiednio zagregowane lub przeszkolone. W takich przypadkach algorytm analizy skupień może być bardziej odpowiedni do wykrywania wzorców mikroklastra tworzonych przez te punkty danych.
Techniki wykrywania anomalii obejmują:
- Jednej klasy maszyny wektorowe wsparcia
- Określanie zapisów odbiegających od wyuczonych reguł asocjacyjnych
- Techniki oparte na odległości
- Sieci neuronowe replikatora
- Wykrywanie anomalii na podstawie analizy skupień
- Metody profilowania
- metody statystyczne
- Systemy oparte na regułach
- Podejścia oparte na modelach
- Metody oparte na odległości
