Turinys:
Apibrėžimas - ką reiškia anomalijos nustatymas?
Anomalijos aptikimas - tai duomenų taškų, elementų, stebėjimų ar įvykių, neatitinkančių numatomos tam tikros grupės struktūros, identifikavimas. Šios anomalijos pasitaiko labai retai, tačiau gali reikšti didelę ir didelę grėsmę, pavyzdžiui, kibernetinį įsilaužimą ar sukčiavimą.
Anomalijų aptikimas yra plačiai naudojamas elgesio analizėje ir kitose analizės formose, siekiant padėti sužinoti apie šių anomalijų aptikimą, identifikavimą ir numatymą.
Anomalijos nustatymas taip pat žinomas kaip išorinis aptikimas.
„Techopedia“ paaiškina anomalijų aptikimą
Anomalijų aptikimas iš esmės yra duomenų gavybos procesas ir yra naudojamas tam tikroje duomenų grupėje atsirandančių anomalijų tipams nustatyti ir išsamiai apie jų atsiradimą apibūdinti. Tai taikoma tokiose srityse kaip sukčiavimo aptikimas, įsibrovimų aptikimas, gedimų aptikimas, sistemos sveikatos stebėjimo ir įvykių aptikimo sistemos jutiklių tinkluose. Sukčiavimo ir įsibrovimų aptikimo kontekste anomalijos ar įdomūs daiktai nebūtinai yra reti daiktai, bet tie netikėti veiklos pliūpsniai. Šie anomalijų tipai neatitinka anomalijų ar pašalinių reiškinių, kaip retų reiškinių, apibrėžimo, todėl daugelis anomalijų nustatymo metodų neveikia, nebent jie būtų tinkamai apibendrinti ar išmokyti. Taigi šiais atvejais klasterio analizės algoritmas gali būti tinkamesnis aptikti šių duomenų taškų sukurtus mikroklasterių modelius.
Anomalijos nustatymo būdai yra šie:
- Vienos klasės atraminių vektorių mašinos
- Įrašų, kurie nukrypsta nuo išmoktų asociacijų taisyklių, nustatymas
- Nuotolinis metodas
- Replikatoriaus neuroniniai tinklai
- Klasterių analize pagrįstas anomalijos nustatymas
- Profiliavimo metodai
- Statistiniai metodai
- Taisyklėmis pagrįstos sistemos
- Modeliais grįsti metodai
- Nuotolinis metodas
