异常检测，也称为离群值检测，是指识别与预期行为有显著偏差的数据模式的过程。这些异常可以在各种领域提供重要且往往至关重要的信息，包括欺诈检测、网络安全和系统健康监控。因此，异常检测技术在管理大量数据的领域至关重要，例如信息技术、网络安全、金融、医疗保健等。
异常检测的起源
异常检测的概念可以追溯到 19 世纪初统计学家的工作。这一概念最早的应用之一可以在制造过程的质量控制领域中找到，其中需要检测所生产的产品中的意外变化。该术语本身在 20 世纪 60 年代和 1970 年代的计算机科学和控制论领域流行起来，当时研究人员开始使用算法和计算方法来检测数据集中的异常模式。
网络安全和入侵检测领域首次提到自动异常检测系统可以追溯到 20 世纪 80 年代末和 90 年代初。社会的日益数字化以及随后网络威胁的增加导致了检测网络流量和系统行为异常的复杂方法的发展。
深入了解异常检测
异常检测技术本质上侧重于查找数据中不符合预期行为的模式。这些“异常”通常会转化为多个应用领域中的关键且可操作的信息。
异常分为三类：
-
异常点：如果单个数据实例与其他数据实例相差太远，则属于异常。
-
上下文异常：异常是特定于上下文的。这种类型的异常在时间序列数据中很常见。
-
集体异常：一组数据实例共同有助于检测异常。
异常检测策略可以分为以下几类：
-
统计方法：这些方法对正常行为进行建模，并将任何不符合该模型的行为声明为异常。
-
基于机器学习的方法：这些涉及监督和无监督的学习方法。
异常检测的底层机制
异常检测的过程很大程度上取决于所使用的方法。然而，异常检测的基本结构涉及三个主要步骤：
-
建筑模型：第一步是建立一个被认为是“正常”行为的模型。该模型可以使用各种技术来构建，包括统计方法、聚类、分类和神经网络。
-
异常检测：下一步是使用构建的模型来识别新数据中的异常。这通常是通过计算每个数据点与正常行为模型的偏差来完成的。
-
异常评估：最后一步是评估已识别的异常并确定它们是真正的异常还是仅仅是异常数据点。
异常检测的主要特点
几个关键功能使异常检测技术特别有用：
- 多功能性：它们可以应用于广泛的领域。
- 早期发现：他们通常可以在问题升级之前及早发现问题。
- 降低噪音：它们可以帮助过滤噪音并提高数据质量。
- 预防措施：它们通过提供早期预警为预防行动提供依据。
异常检测方法的类型
异常检测方法有多种分类方法。以下是一些最常见的：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| 统计 | 使用统计测试来检测异常情况。 |
| 监督 | 使用标记数据训练模型并检测异常。 |
| 半监督 | 使用标记和未标记数据混合进行训练。 |
| 无监督 | 训练中不使用任何标签，因此适合大多数实际场景。 |
异常检测的实际应用
异常检测具有广泛的应用：
- 网络安全：识别异常网络流量，这可能表示网络攻击。
- 卫生保健：识别患者记录中的异常情况以检测潜在的健康问题。
- 欺诈识别：检测异常信用卡交易以防止欺诈。
然而，使用异常检测可能会带来挑战，例如处理数据的高维性、应对模式的动态性质以及评估检测到的异常的质量的难度。这些挑战的解决方案正在开发中，范围从降维技术到开发更具适应性的异常检测模型。
异常检测与类似概念
与类似术语的比较包括：
| 学期 | 描述 |
|---|---|
| 异常检测 | 识别不符合预期行为的异常模式。 |
| 模式识别 | 以类似的方式识别和分类模式。 |
| 入侵检测 | 一种专门用于识别网络威胁的异常检测。 |
异常检测的未来前景
异常检测预计将从人工智能和机器学习的进步中受益匪浅。未来的发展可能涉及使用深度学习技术来构建更准确的正常行为模型并检测异常。强化学习的应用也具有潜力，其中系统学会根据过去行为的后果做出决策。
代理服务器和异常检测
代理服务器也可以从异常检测中受益。由于代理服务器充当最终用户与他们访问的网站或资源之间的中介，因此它们可以利用异常检测技术来识别网络流量中的异常模式。这有助于识别潜在威胁，例如 DDoS 攻击或其他形式的恶意活动。此外，代理可以使用异常检测来识别和管理异常流量模式，从而改善其负载平衡和整体性能。
