Il rilevamento delle anomalie, noto anche come rilevamento dei valori anomali, si riferisce al processo di identificazione di modelli di dati che si discostano in modo significativo dal comportamento previsto. Queste anomalie possono fornire informazioni importanti, spesso critiche, in una varietà di ambiti, tra cui il rilevamento delle frodi, la sicurezza della rete e il monitoraggio dello stato del sistema. Di conseguenza, le tecniche di rilevamento delle anomalie sono della massima importanza nei settori che gestiscono grandi quantità di dati, come l’informatica, la sicurezza informatica, la finanza, la sanità, ecc.
La genesi del rilevamento delle anomalie
Il concetto di rilevamento delle anomalie può essere fatto risalire al lavoro degli statistici all’inizio del XIX secolo. Uno dei primi utilizzi di questo concetto si trova nel campo del controllo qualità dei processi produttivi, dove era necessario rilevare variazioni impreviste nei beni prodotti. Il termine stesso è diventato popolare nel campo dell’informatica e della cibernetica negli anni ’60 e ’70, quando i ricercatori hanno iniziato a utilizzare algoritmi e metodi computazionali per rilevare modelli anomali nei set di dati.
Le prime menzioni di sistemi automatizzati di rilevamento delle anomalie nel campo della sicurezza della rete e del rilevamento delle intrusioni risalgono alla fine degli anni '80 e all'inizio degli anni '90. La crescente digitalizzazione della società e il conseguente aumento delle minacce informatiche hanno portato allo sviluppo di metodi sofisticati per il rilevamento di anomalie nel traffico di rete e nel comportamento del sistema.
Una comprensione approfondita del rilevamento delle anomalie
Le tecniche di rilevamento delle anomalie si concentrano essenzialmente sulla ricerca di modelli nei dati che non sono conformi al comportamento previsto. Queste “anomalie” spesso si traducono in informazioni critiche e utilizzabili in diversi domini applicativi.
Le anomalie vengono classificate in tre tipologie:
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Anomalie dei punti: Una singola istanza di dati è anomala se è troppo distante dal resto.
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Anomalie contestuali: L'anomalia è specifica del contesto. Questo tipo di anomalia è comune nei dati di serie temporali.
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Anomalie collettive: un insieme di istanze di dati aiuta collettivamente a rilevare le anomalie.
Le strategie di rilevamento delle anomalie possono essere classificate come segue:
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Metodi statistici: Questi metodi modellano il comportamento normale e dichiarano come anomalia tutto ciò che non si adatta a questo modello.
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Metodi basati sull'apprendimento automatico: Si tratta di metodi di apprendimento supervisionati e non supervisionati.
Il meccanismo sottostante del rilevamento delle anomalie
Il processo di rilevamento delle anomalie dipende in modo significativo dal metodo utilizzato. Tuttavia, la struttura fondamentale del rilevamento delle anomalie prevede tre passaggi principali:
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Costruzione di modelli: Il primo passo è costruire un modello di quello che è considerato un comportamento “normale”. Questo modello può essere costruito utilizzando varie tecniche, inclusi metodi statistici, clustering, classificazione e reti neurali.
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Rilevamento anomalie: Il passaggio successivo consiste nell'utilizzare il modello creato per identificare le anomalie nei nuovi dati. Questo viene in genere fatto calcolando la deviazione di ciascun punto dati dal modello di comportamento normale.
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Valutazione delle anomalie: L'ultimo passo è valutare le anomalie identificate e decidere se si tratta di vere anomalie o semplicemente di dati insoliti.
Caratteristiche principali del rilevamento delle anomalie
Diverse caratteristiche chiave rendono le tecniche di rilevamento delle anomalie particolarmente utili:
- Versatilità: Possono essere applicati in un'ampia gamma di domini.
- Rilevazione precoce: Spesso riescono a rilevare i problemi prima che si intensifichino.
- Riduzione del rumore: Possono aiutare a filtrare il rumore e migliorare la qualità dei dati.
- Azione preventiva: Forniscono una base per un'azione preventiva fornendo avvisi tempestivi.
Tipi di metodi di rilevamento delle anomalie
Esistono molti modi per classificare i metodi di rilevamento delle anomalie. Ecco alcuni dei più comuni:
| Metodo | Descrizione |
|---|---|
| Statistico | Utilizzare test statistici per rilevare anomalie. |
| Supervisionato | Utilizza dati etichettati per addestrare un modello e rilevare anomalie. |
| Semi-supervisionato | Utilizzare una combinazione di dati etichettati e non etichettati per l'addestramento. |
| Senza supervisione | Per l'addestramento non vengono utilizzate etichette, il che lo rende adatto alla maggior parte degli scenari del mondo reale. |
Applicazioni pratiche del rilevamento delle anomalie
Il rilevamento delle anomalie ha applicazioni ad ampio raggio:
- Sicurezza informatica: Identificazione del traffico di rete insolito, che potrebbe segnalare un attacco informatico.
- Assistenza sanitaria: Identificazione di anomalie nelle cartelle cliniche dei pazienti per rilevare potenziali problemi di salute.
- Intercettazione di una frode: rilevamento di transazioni insolite con carta di credito per prevenire frodi.
Tuttavia, l’utilizzo del rilevamento delle anomalie può presentare sfide, come gestire l’elevata dimensionalità dei dati, far fronte alla natura dinamica dei modelli e alla difficoltà di valutare la qualità delle anomalie rilevate. Le soluzioni a queste sfide sono in fase di sviluppo e spaziano dalle tecniche di riduzione della dimensionalità allo sviluppo di modelli di rilevamento delle anomalie più adattivi.
Rilevamento di anomalie e concetti simili
I confronti con termini simili includono:
| Termine | Descrizione |
|---|---|
| Rilevamento anomalie | Identifica modelli insoliti che non sono conformi al comportamento previsto. |
| Riconoscimento di modelli | Identifica e classifica i modelli in modo simile. |
| Rilevamento delle intrusioni | Un tipo di rilevamento delle anomalie progettato specificamente per identificare le minacce informatiche. |
Prospettive future nel rilevamento delle anomalie
Si prevede che il rilevamento delle anomalie trarrà notevoli benefici dai progressi nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico. Gli sviluppi futuri potrebbero comportare l’uso di tecniche di deep learning per costruire modelli più accurati di comportamento normale e rilevare anomalie. Esiste anche un potenziale nell’applicazione dell’apprendimento per rinforzo in cui i sistemi imparano a prendere decisioni in base alle conseguenze delle azioni passate.
Server proxy e rilevamento anomalie
Anche i server proxy possono trarre vantaggio dal rilevamento delle anomalie. Poiché i server proxy fungono da intermediari tra gli utenti finali e i siti Web o le risorse a cui accedono, possono sfruttare le tecniche di rilevamento delle anomalie per identificare modelli insoliti nel traffico di rete. Ciò può aiutare a identificare potenziali minacce, come attacchi DDoS o altre forme di attività dannose. Inoltre, i proxy possono utilizzare il rilevamento delle anomalie per identificare e gestire modelli di traffico insoliti, migliorando il bilanciamento del carico e le prestazioni complessive.
