Satura rādītājs:
Definīcija - ko nozīmē anomāliju noteikšana?
Anomālijas noteikšana ir tādu datu punktu, priekšmetu, novērojumu vai notikumu identificēšana, kuri neatbilst paredzētajam dotās grupas modelim. Šīs anomālijas notiek ļoti reti, bet var norādīt uz lieliem un nozīmīgiem draudiem, piemēram, kiberuzbrukumiem vai krāpšanu.
Anomāliju noteikšana tiek plaši izmantota uzvedības analīzē un citos analīzes veidos, lai palīdzētu uzzināt par šo anomāliju atklāšanu, identificēšanu un prognozēšanu.
Anomālijas atklāšana ir pazīstama arī kā ārējā atklāšana.
Techopedia izskaidro anomāliju noteikšanu
Anomāliju noteikšana galvenokārt ir datu ieguves process, un to izmanto, lai noteiktu anomāliju veidus, kas rodas noteiktā datu kopā, un lai sīki noteiktu to parādības. Tas ir piemērojams tādās jomās kā krāpšanas atklāšana, ielaušanās atklāšana, kļūdu noteikšana, sistēmas veselības uzraudzības un notikumu atklāšanas sistēmas sensoru tīklos. Krāpšanas un ielaušanās atklāšanas kontekstā anomālijas vai interesanti priekšmeti nebūt nav tie reti priekšmeti, bet gan tie negaidītie darbību pārrāvumi. Šie anomāliju veidi neatbilst anomāliju vai noviržu definīcijai kā retas parādības, tāpēc daudzas anomāliju noteikšanas metodes šajos gadījumos nedarbojas, ja vien tās nav atbilstoši apkopotas vai apmācītas. Tātad šajos gadījumos klasteru analīzes algoritms varētu būt piemērotāks, lai noteiktu šo datu punktu izveidotos mikroklasteru modeļus.
Anomāliju noteikšanas paņēmieni ietver:
- Vienas klases atbalsta vektora mašīnas
- Ierakstu noteikšana, kas atšķiras no apgūtajiem asociācijas noteikumiem
- Paņēmieni, kas balstīti uz attālumu
- Replikatoru neironu tīkli
- Uz klasteru analīzi balstītas anomālijas noteikšana
- Profilēšanas metodes
- Statistiskās metodes
- Uz noteikumiem balstītas sistēmas
- Uz modeļiem balstītas pieejas
- Uz attālumu balstītas metodes
