داده‌های غیرعادی که به نام‌های پرت یا ناهنجاری نیز شناخته می‌شوند، به نقاط داده یا الگوهایی اطلاق می‌شوند که با رفتار مورد انتظار یا سناریوی متوسط همخوانی ندارند. این نقاط داده به طور قابل توجهی با معمول متفاوت است و برای مناطقی مانند تشخیص تقلب، تشخیص خطا و امنیت شبکه، از جمله سرورهای پروکسی، حیاتی هستند.
پیدایش مفهوم داده های غیرعادی
مفهوم داده های غیرعادی جدید نیست و ریشه در قرن نوزدهم دارد، با آماردانانی مانند فرانسیس گالتون که سعی در درک و شناسایی تغییرات درون داده ها داشتند. با ظهور رایانه ها و داده های دیجیتال در قرن بیستم، اصطلاح "داده های غیرعادی" به طور گسترده ای شناخته شد. مفهوم داده های غیرعادی با ظهور کلان داده و یادگیری ماشین در قرن بیست و یکم، جایی که به طور گسترده برای تشخیص ناهنجاری استفاده می شود، جذابیت قابل توجهی پیدا کرد.
درک داده های غیر عادی
داده های غیرعادی عموماً به دلیل تنوع در داده ها یا خطاهای تجربی رخ می دهد. این می تواند در هر فرآیند جمع آوری داده، از اندازه گیری های فیزیکی گرفته تا تراکنش های مشتری تا داده های ترافیک شبکه رخ دهد. تشخیص داده‌های غیرعادی در بسیاری از زمینه‌ها از اهمیت حیاتی برخوردار است. در امور مالی، می تواند به شناسایی تراکنش های تقلب کمک کند. در مراقبت های بهداشتی، می تواند به شناسایی بیماری های نادر یا شرایط پزشکی کمک کند. در امنیت فناوری اطلاعات، می تواند رخنه ها یا حملات را شناسایی کند.
عملکرد درونی داده های غیر عادی
شناسایی داده های غیرعادی با استفاده از روش های مختلف آماری و مدل های یادگیری ماشینی انجام می شود. معمولاً شامل درک توزیع داده ها، محاسبه میانگین و انحراف استاندارد و شناسایی نقاط داده ای است که از میانگین فاصله دارند. در یادگیری ماشینی، الگوریتم‌هایی مانند K-nearest همسایگان (KNN)، رمزگذارهای خودکار، و ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای تشخیص ناهنجاری استفاده می‌شوند.
ویژگی های کلیدی داده های غیر طبیعی
ویژگی های کلیدی داده های غیرعادی عبارتند از:
-
انحراف: داده های غیرعادی به طور قابل توجهی از رفتار مورد انتظار یا متوسط انحراف دارند.
-
اتفاق نادر: این نقاط داده نادر هستند و وقوع آنها مکرر نیست.
-
اهمیت: علیرغم نادر بودن، اغلب مهم هستند و حاوی اطلاعات مهمی هستند.
-
پیچیدگی تشخیص: شناسایی داده های غیرعادی می تواند پیچیده باشد و نیاز به الگوریتم های خاصی دارد.
انواع داده های غیر عادی
انواع اصلی داده های غیرعادی عبارتند از:
-
ناهنجاری های نقطه ای: یک نمونه از داده ها اگر خیلی دور از بقیه باشد غیرعادی است. به عنوان مثال، یک تراکنش $1 میلیون در یک سری تراکنش های حدود $100.
-
ناهنجاری های متنی: ناهنجاری مربوط به زمینه خاص است. برای مثال، صرف $100 برای یک وعده غذایی در طول یک روز هفته ممکن است طبیعی باشد، اما ممکن است در آخر هفته غیر طبیعی باشد.
-
ناهنجاری های جمعی: مجموعه ای از نمونه های داده با توجه به کل مجموعه داده غیرعادی است. به عنوان مثال، افزایش ناگهانی داده های ترافیک شبکه در یک زمان غیر معمول.
استفاده از داده های غیرعادی: مسائل و راه حل ها
داده های غیرعادی عمدتاً برای تشخیص ناهنجاری در زمینه های مختلف استفاده می شود. با این حال، تشخیص آنها به دلیل پیچیدگی، نویز در داده ها و ماهیت پویای رفتار داده می تواند چالش برانگیز باشد. اما با تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها، روش‌های استخراج ویژگی و مدل‌های یادگیری ماشینی، می‌توان این چالش‌ها را کاهش داد. راه حل اغلب ترکیبی از روش های آماری پیشرفته، یادگیری ماشینی و تکنیک های یادگیری عمیق است.
مقایسه داده های غیرعادی با اصطلاحات مشابه
| مدت، اصطلاح | تعریف | استفاده کنید |
|---|---|---|
| داده های غیر عادی | نقاط داده ای که به طور قابل توجهی از هنجار منحرف می شوند. | برای تشخیص ناهنجاری استفاده می شود |
| سر و صدا | اعوجاج تصادفی یا ناسازگار در داده ها | برای تجزیه و تحلیل داده ها باید حذف یا کاهش یابد |
| موارد پرت | شبیه به داده های غیرعادی است، اما معمولاً به نقاط داده فردی اشاره دارد | اغلب از مجموعه داده‌ها حذف می‌شود تا از تغییر نتایج جلوگیری شود |
| تازگی | الگوی داده جدیدی که قبلاً دیده نشده بود | نیاز به به روز رسانی مدل داده برای تطبیق با الگوی جدید دارد |
چشم اندازها و فناوری های آینده با داده های غیرعادی
آینده داده های غیرعادی در توسعه الگوریتم های یادگیری ماشینی پیچیده تر و دقیق تر و یادگیری عمیق نهفته است. از آنجایی که فناوری‌هایی مانند اینترنت اشیا و هوش مصنوعی به تولید مقادیر زیادی داده ادامه می‌دهند، اهمیت داده‌های غیرعادی در شناسایی الگوهای غیرعادی، تهدیدات امنیتی و بینش‌های پنهان بیشتر می‌شود. محاسبات کوانتومی همچنین نویدبخش تشخیص سریعتر و کارآمدتر داده های غیرعادی است.
سرورهای پروکسی و داده های غیر عادی
در زمینه سرورهای پروکسی، داده های غیرعادی می توانند در شناسایی و جلوگیری از تهدیدات امنیتی بسیار مهم باشند. به عنوان مثال، یک الگوی غیرمعمول از درخواست‌ها می‌تواند نشانه تلاش برای حمله DDoS باشد. یا افزایش ناگهانی ترافیک از یک IP خاص می تواند نشان دهنده فعالیت مشکوک باشد. با نظارت و تجزیه و تحلیل داده های سرور پروکسی برای ناهنجاری ها، ارائه دهندگان خدمات می توانند وضعیت امنیتی خود را به طور قابل توجهی افزایش دهند.
