يشير اكتشاف الحالات الشاذة، والمعروف أيضًا باسم الكشف الخارجي، إلى عملية تحديد أنماط البيانات التي تنحرف بشكل كبير عن السلوك المتوقع. يمكن أن توفر هذه الحالات الشاذة معلومات مهمة، وحاسمة في كثير من الأحيان، في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك اكتشاف الاحتيال وأمن الشبكة ومراقبة صحة النظام. ونتيجة لذلك، تعد تقنيات الكشف عن الحالات الشاذة ذات أهمية قصوى في المجالات التي تدير كميات هائلة من البيانات، مثل تكنولوجيا المعلومات، والأمن السيبراني، والتمويل، والرعاية الصحية، وما إلى ذلك.
نشأة الكشف عن الشذوذ
يمكن إرجاع مفهوم اكتشاف الشذوذ إلى عمل الإحصائيين في أوائل القرن التاسع عشر. يمكن العثور على أحد الاستخدامات المبكرة لهذا المفهوم في مجال مراقبة الجودة لعمليات التصنيع، حيث يجب اكتشاف الاختلافات غير المتوقعة في السلع المنتجة. انتشر المصطلح نفسه في مجال علوم الكمبيوتر وعلم التحكم الآلي في الستينيات والسبعينيات من القرن الماضي عندما بدأ الباحثون في استخدام الخوارزميات والأساليب الحسابية للكشف عن الأنماط الشاذة في مجموعات البيانات.
تعود الإشارات الأولى لأنظمة الكشف عن الشذوذ الآلية في مجال أمن الشبكات واكتشاف التسلل إلى أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات. أدت الرقمنة المتزايدة للمجتمع والارتفاع اللاحق في التهديدات السيبرانية إلى تطوير أساليب متطورة للكشف عن الحالات الشاذة في حركة مرور الشبكة وسلوك النظام.
فهم متعمق للكشف عن الحالات الشاذة
تركز تقنيات الكشف عن الشذوذ بشكل أساسي على إيجاد أنماط في البيانات لا تتوافق مع السلوك المتوقع. غالبًا ما تُترجم هذه "الحالات الشاذة" إلى معلومات مهمة وقابلة للتنفيذ في العديد من مجالات التطبيق.
وتنقسم الشذوذات إلى ثلاثة أنواع:
-
نقطة الشذوذ: يكون مثيل البيانات الفردية شاذًا إذا كان بعيدًا جدًا عن الباقي.
-
الشذوذات السياقية: الشذوذ خاص بالسياق. هذا النوع من الشذوذ شائع في بيانات السلاسل الزمنية.
-
الشذوذات الجماعية: مجموعة من مثيلات البيانات تساعد بشكل جماعي في اكتشاف الحالات الشاذة.
يمكن تصنيف استراتيجيات الكشف عن الشذوذ إلى ما يلي:
-
أساليب إحصائية: هذه الأساليب تمثل السلوك الطبيعي وتعلن أن أي شيء لا يتناسب مع هذا النموذج هو حالة شاذة.
-
الأساليب القائمة على التعلم الآلي: تتضمن أساليب التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.
الآلية الأساسية للكشف عن الشذوذ
تعتمد عملية اكتشاف الشذوذ بشكل كبير على الطريقة المستخدمة. ومع ذلك، فإن البنية الأساسية للكشف عن الحالات الشاذة تتضمن ثلاث خطوات أساسية:
-
بناء نموذج: الخطوة الأولى هي بناء نموذج لما يعتبر سلوكاً "طبيعياً". يمكن بناء هذا النموذج باستخدام تقنيات مختلفة، بما في ذلك الأساليب الإحصائية، والتجميع، والتصنيف، والشبكات العصبية.
-
إكتشاف عيب خلقي: الخطوة التالية هي استخدام النموذج المدمج لتحديد الحالات الشاذة في البيانات الجديدة. ويتم ذلك عادةً عن طريق حساب انحراف كل نقطة بيانات عن نموذج السلوك الطبيعي.
-
تقييم الشذوذ: الخطوة الأخيرة هي تقييم الحالات الشاذة التي تم تحديدها وتحديد ما إذا كانت حالات شاذة حقيقية أم مجرد نقاط بيانات غير عادية.
الميزات الرئيسية للكشف عن الشذوذ
العديد من الميزات الرئيسية تجعل تقنيات الكشف عن الشذوذ مفيدة بشكل خاص:
- براعه: يمكن تطبيقها عبر مجموعة واسعة من المجالات.
- الكشف المبكر: يمكنهم غالبًا اكتشاف المشكلات مبكرًا قبل أن تتفاقم.
- تقليل الضوضاء: يمكنها المساعدة في تصفية الضوضاء وتحسين جودة البيانات.
- إجراءات وقائية: أنها توفر أساسا للعمل الوقائي من خلال توفير الإنذارات المبكرة.
أنواع طرق الكشف عن الشذوذ
هناك طرق عديدة لتصنيف طرق الكشف عن الشذوذ. فيما يلي بعض من أكثرها شيوعًا:
| طريقة | وصف |
|---|---|
| إحصائية | استخدام الاختبارات الإحصائية للكشف عن الحالات الشاذة. |
| تحت الإشراف | استخدم البيانات المصنفة لتدريب النموذج واكتشاف الحالات الشاذة. |
| شبه خاضعة للرقابة | استخدم مزيجًا من البيانات المصنفة وغير المسماة للتدريب. |
| غير خاضعة للرقابة | لا يتم استخدام أي تسميات للتدريب، مما يجعلها مناسبة لمعظم سيناريوهات العالم الحقيقي. |
التطبيقات العملية لكشف الشذوذ
كشف الشذوذ له تطبيقات واسعة النطاق:
- الأمن الإلكتروني: تحديد حركة مرور الشبكة غير العادية، والتي يمكن أن تشير إلى هجوم إلكتروني.
- الرعاىة الصحية: تحديد الحالات الشاذة في سجلات المرضى للكشف عن المشاكل الصحية المحتملة.
- الكشف عن الغش: الكشف عن معاملات بطاقات الائتمان غير العادية لمنع الاحتيال.
ومع ذلك، فإن استخدام اكتشاف الحالات الشاذة يمكن أن يمثل تحديات، مثل التعامل مع الأبعاد العالية للبيانات، والتعامل مع الطبيعة الديناميكية للأنماط، وصعوبة تقييم جودة الحالات الشاذة المكتشفة. ويجري حاليًا تطوير حلول لهذه التحديات وتتراوح من تقنيات تقليل الأبعاد إلى تطوير نماذج أكثر تكيفًا للكشف عن الشذوذ.
كشف الشذوذ مقابل مفاهيم مماثلة
تشمل المقارنات مع المصطلحات المماثلة ما يلي:
| شرط | وصف |
|---|---|
| إكتشاف عيب خلقي | يحدد الأنماط غير العادية التي لا تتوافق مع السلوك المتوقع. |
| التعرف على الأنماط | يحدد ويصنف الأنماط بطريقة مماثلة. |
| كشف التسلل | نوع من الكشف عن الحالات الشاذة مصمم خصيصًا لتحديد التهديدات السيبرانية. |
وجهات النظر المستقبلية في الكشف عن الشذوذ
من المتوقع أن يستفيد اكتشاف الحالات الشاذة بشكل كبير من التقدم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. قد تتضمن التطورات المستقبلية استخدام تقنيات التعلم العميق لبناء نماذج أكثر دقة للسلوك الطبيعي واكتشاف الحالات الشاذة. هناك أيضًا إمكانية في تطبيق التعلم المعزز حيث تتعلم الأنظمة كيفية اتخاذ القرارات بناءً على عواقب الإجراءات السابقة.
الخوادم الوكيلة والكشف عن الشذوذ
يمكن أن تستفيد الخوادم الوكيلة أيضًا من اكتشاف الحالات الشاذة. نظرًا لأن خوادم الوكيل تعمل كوسيط بين المستخدمين النهائيين ومواقع الويب أو الموارد التي يصلون إليها، فيمكنهم الاستفادة من تقنيات الكشف عن الحالات الشاذة لتحديد الأنماط غير العادية في حركة مرور الشبكة. يمكن أن يساعد ذلك في تحديد التهديدات المحتملة، مثل هجمات DDoS أو أشكال أخرى من الأنشطة الضارة. علاوة على ذلك، يمكن للوكلاء استخدام الكشف عن الحالات الشاذة لتحديد وإدارة أنماط حركة المرور غير العادية، وتحسين موازنة التحميل والأداء العام.
