Thiết kế hệ thống phát hiện bất thường là thiết yếu để nhận diện các mẫu bất thường trong dữ liệu có thể chỉ ra lỗi, gian lận hoặc đe dọa an ninh. Phương pháp không giám sát đặc biệt hữu ích khi không có hoặc khan hiếm dữ liệu. Bài này khám phá các kỹ thuật khóa không giám sát và ứng dụng thế giới thực.

Những phương pháp không có giám sát để phát hiện bất thường

Các phương pháp phát hiện không được giám sát bất thường phân tích dữ liệu mà không có nhãn đã xác định sẵn. Họ tập trung vào các điểm nhận diện dữ liệu làm lệch đáng kể từ mẫu chuẩn. Các kỹ thuật thông thường bao gồm cụm, đánh giá mật độ và các phương pháp dựa trên khoảng cách.

Kĩ thuật viên lộn xộn

Các thuật toán xếp chồng như K-Means hoặc DBSCAN nhóm dữ liệu tương tự điểm. Anomlies được xác định là điểm không thuộc về bất kỳ cụm nào hoặc xa các trung tâm cụm. Những phương pháp này hiệu quả trong bộ dữ liệu với các nhóm rõ ràng.

Phương pháp ước lượng mật độ

Những kỹ thuật dựa trên mật độ từ xa như erlier er er erer er er ererer erer (LOF) đánh giá mật độ điểm dữ liệu địa phương. Điểm có mật độ thấp hơn nhiều so với những người lân cận của họ bị đánh dấu là dị thường. Những phương pháp này thích nghi tốt với sự phân phối dữ liệu khác nhau.

Nghiên cứu trường hợp trên thế giới

Trong tài chính, thuật toán phát hiện các giao dịch giả bằng cách xác định các kiểu chi tiêu bất thường. Trong hệ thống an ninh mạng, theo dõi lưu thông mạng để phát hiện các khả năng xâm nhập.

  • Phát hiện gian lận tài chính
  • Bộ theo dõi an ninh mạng
  • Bảo trì dự đoán
  • Phát hiện bất thường về chăm sóc sức khỏe