Зміст:
Визначення - Що означає виявлення аномалії?
Виявлення аномалії - це ідентифікація точок даних, предметів, спостережень чи подій, які не відповідають очікуваній схемі даної групи. Ці аномалії трапляються дуже рідко, але можуть означати велику та значну загрозу, таку як кібер-вторгнення чи шахрайство.
Виявлення аномалії широко використовується в поведінковому аналізі та інших формах аналізу, щоб допомогти дізнатися про виявлення, ідентифікацію та прогнозування виникнення цих аномалій.
Виявлення аномалії також відоме як зовнішнє виявлення.
Техопедія пояснює виявлення аномалії
Виявлення аномалії є переважно процесом обміну даними та використовується для визначення типів аномалій, що виникають у даному наборі даних, та для визначення деталей про їх виникнення. Він застосований у таких сферах, як виявлення шахрайства, виявлення вторгнень, виявлення несправностей, моніторинг стану здоров'я системи та системи виявлення подій у сенсорних мережах. В умовах виявлення шахрайства та вторгнення аномалії чи цікаві предмети - це не обов'язково рідкісні предмети, а ті несподівані сплески діяльності. Ці типи аномалій не відповідають визначенню аномалій чи пережитків як рідкісних явищ, тому багато методів виявлення аномалій не працюють у цих випадках, якщо вони не були належним чином агреговані чи навчені. Отже, у цих випадках алгоритм кластерного аналізу може бути більш підходящим для виявлення шаблонів мікрокластерів, створених цими точками даних.
Методи виявлення аномалії включають:
- Однокласні підтримуючі векторні машини
- Визначення записів, які відхиляються від вивчених правил асоціації
- Методики на відстані
- Нейронні мережі реплікатора
- Виявлення аномалії на основі кластерного аналізу
- Методи профілювання
- Статистичні методи
- Системи на основі правил
- Модельні підходи
- Методи, засновані на відстані
