異常検知システムの設計は、エラー、不正、またはセキュリティの脅威が発生したデータに異常なパターンを示すために不可欠です。 ラベル付きデータが利用できなくなったり、傷つくときには、監視されていない方法が特に有用です。 この記事では、主要な監視されていない技術と実際のアプリケーションを探索します。

異常検知のための監視されていない方法

未指示の異常検知方式は、あらかじめ定義されたラベルなしでデータを分析します。 それらは、通常のパターンから大幅に悪化するデータポイントを特定することに焦点を当てています。 一般的な技術には、クラスタリング、密度推定、および距離ベースの方法が含まれます。

クラスタリングベースのテクニック

K-Means や DBSCAN のグループのようなデータポイントなどのクラスタリングアルゴリズム。異常はクラスタに属さないポイントとして識別されるか、クラスタ センターから遠くにある。これらの方法は、明確なグループ化でデータセットで有効である。

密度推定方法

ローカル・アウターファクター(LOF)のような密度ベースの技術は、データポイントのローカル密度を評価します。 隣人よりも大幅に低い密度のポイントは異常としてフラグを立てています。 これらの方法は、データ分布の変化によく適応します。

リアルワールド・ケース・スタディ

多くの業界は、異常な異常検知を利用しています。 財務では、アルゴリズムは異常な支出パターンを特定することで不正な取引を検出します。 サイバーセキュリティでは、システムではネットワークトラフィックを監視し、潜在的な侵入をスポット化します。 製造プロセスは、故障が発生する前に、機器の故障を特定するために、これらの方法を使用します。

  • 金融不正検知
  • ネットワークセキュリティ監視
  • 予測メンテナンス
  • ヘルスケア異常検知