تشير البيانات غير الطبيعية، والمعروفة أيضًا بالقيم المتطرفة أو الحالات الشاذة، إلى نقاط البيانات أو الأنماط التي لا تتوافق مع السلوك المتوقع أو السيناريو المتوسط. تختلف نقاط البيانات هذه بشكل كبير عن القاعدة، وهي ضرورية لمجالات مثل اكتشاف الاحتيال، واكتشاف الأخطاء، وأمن الشبكة، بما في ذلك الخوادم الوكيلة.
نشأة مفهوم البيانات غير الطبيعية
إن مفهوم البيانات غير الطبيعية ليس جديدًا، وله جذوره في القرن التاسع عشر، حيث حاول الإحصائيون مثل فرانسيس جالتون فهم وتحديد الاختلافات داخل البيانات. ومع ظهور أجهزة الكمبيوتر والبيانات الرقمية في القرن العشرين، أصبح مصطلح "البيانات غير الطبيعية" معروفًا على نطاق واسع. اكتسب مفهوم البيانات غير الطبيعية اهتمامًا كبيرًا مع ظهور البيانات الضخمة والتعلم الآلي في القرن الحادي والعشرين، حيث يتم استخدامه على نطاق واسع للكشف عن الحالات الشاذة.
فهم البيانات غير الطبيعية
تحدث البيانات غير الطبيعية عمومًا بسبب التباين في البيانات أو الأخطاء التجريبية. يمكن أن يحدث ذلك في أي عملية جمع بيانات، بدءًا من القياسات المادية وحتى معاملات العملاء وحتى بيانات حركة مرور الشبكة. يعد اكتشاف البيانات غير الطبيعية أمرًا بالغ الأهمية في العديد من المجالات. وفي مجال التمويل، يمكن أن يساعد في اكتشاف معاملات الاحتيال؛ وفي مجال الرعاية الصحية، يمكن أن يساعد في تحديد الأمراض النادرة أو الحالات الطبية؛ وفي مجال أمن تكنولوجيا المعلومات، يمكنه اكتشاف الخروقات أو الهجمات.
الأعمال الداخلية للبيانات غير الطبيعية
يتم تحديد البيانات غير الطبيعية باستخدام طرق إحصائية مختلفة ونماذج التعلم الآلي. وعادةً ما يتضمن فهم توزيع البيانات، وحساب المتوسط والانحراف المعياري، وتحديد نقاط البيانات التي تقع بعيدًا عن المتوسط. في التعلم الآلي، يتم استخدام خوارزميات مثل أقرب جيران K (KNN) وأجهزة التشفير التلقائي وأجهزة ناقل الدعم (SVM) للكشف عن الحالات الشاذة.
الميزات الرئيسية للبيانات غير الطبيعية
تشمل السمات الرئيسية للبيانات غير الطبيعية ما يلي:
-
انحراف: البيانات غير الطبيعية تنحرف بشكل كبير عن السلوك المتوقع أو المتوسط.
-
نادر الحدوث: نقاط البيانات هذه نادرة، وتكرار حدوثها غير متكرر.
-
دلالة: على الرغم من كونها نادرة، إلا أنها غالبًا ما تكون مهمة وتحمل معلومات مهمة.
-
تعقيد الكشف: يمكن أن يكون تحديد البيانات غير الطبيعية معقدًا ويتطلب خوارزميات محددة.
أنواع البيانات غير الطبيعية
تشمل الأنواع الرئيسية للبيانات غير الطبيعية ما يلي:
-
نقطة الشذوذ: يكون مثيل واحد من البيانات شاذًا إذا كان بعيدًا جدًا عن الباقي. على سبيل المثال، معاملة بقيمة $1 مليون في سلسلة من المعاملات تبلغ حوالي $100.
-
الشذوذات السياقية: الشذوذ خاص بالسياق. على سبيل المثال، قد يكون إنفاق $100 على وجبة خلال أحد أيام الأسبوع أمرًا طبيعيًا، ولكنه قد يكون غير طبيعي في عطلة نهاية الأسبوع.
-
الشذوذات الجماعية: تعتبر مجموعة مثيلات البيانات غير طبيعية بالنسبة لمجموعة البيانات بأكملها. على سبيل المثال، زيادة مفاجئة في بيانات حركة مرور الشبكة في وقت غير عادي.
استخدام البيانات غير الطبيعية: المشكلات والحلول
تُستخدم البيانات غير الطبيعية بشكل أساسي للكشف عن الحالات الشاذة في مختلف المجالات. ومع ذلك، قد يكون اكتشافها أمرًا صعبًا بسبب التعقيد والتشويش في البيانات والطبيعة الديناميكية لسلوك البيانات. ولكن باستخدام تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات الصحيحة، وطرق استخلاص الميزات، ونماذج التعلم الآلي، يمكن التخفيف من هذه التحديات. غالبًا ما يكون الحل عبارة عن مزيج من الأساليب الإحصائية المتقدمة والتعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق.
مقارنة البيانات غير الطبيعية بمصطلحات مماثلة
| شرط | تعريف | يستخدم |
|---|---|---|
| بيانات غير طبيعية | نقاط البيانات التي تنحرف بشكل كبير عن القاعدة. | تستخدم للكشف عن الشذوذ |
| ضوضاء | تشويه عشوائي أو غير متناسق في البيانات | يجب إزالتها أو تقليلها لتحليل البيانات |
| القيم المتطرفة | تشبه البيانات غير الطبيعية، ولكنها تشير عادةً إلى نقاط بيانات فردية | غالبًا ما تتم إزالتها من مجموعة البيانات لتجنب انحراف النتائج |
| بدعة | نمط بيانات جديد لم يسبق له مثيل | يتطلب تحديث نموذج البيانات لاستيعاب النمط الجديد |
وجهات النظر والتقنيات المستقبلية مع البيانات غير الطبيعية
يكمن مستقبل البيانات غير الطبيعية في تطوير خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق الأكثر تطوراً ودقة. مع استمرار تقنيات مثل إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي في توليد كميات هائلة من البيانات، فإن أهمية البيانات غير الطبيعية في تحديد الأنماط غير العادية والتهديدات الأمنية والرؤى المخفية سوف تتزايد باستمرار. تبشر الحوسبة الكمومية أيضًا بالكشف الأسرع والأكثر كفاءة عن البيانات غير الطبيعية.
الخوادم الوكيلة والبيانات غير الطبيعية
في سياق الخوادم الوكيلة، يمكن أن تكون البيانات غير الطبيعية بالغة الأهمية في تحديد التهديدات الأمنية ومنعها. على سبيل المثال، قد يشير نمط غير عادي من الطلبات إلى محاولة هجوم DDoS. أو قد يشير الارتفاع المفاجئ في حركة المرور من عنوان IP معين إلى نشاط مشبوه. من خلال مراقبة وتحليل بيانات الخادم الوكيل بحثًا عن أي خلل، يمكن لمقدمي الخدمة تعزيز وضعهم الأمني بشكل كبير.
