異常検出は外れ値検出とも呼ばれ、予想される動作から大きく逸脱するデータ パターンを識別するプロセスを指します。これらの異常は、不正検出、ネットワーク セキュリティ、システム ヘルス監視など、さまざまな領域で重要な、多くの場合は重大な情報を提供します。その結果、異常検出技術は、情報技術、サイバー セキュリティ、金融、医療など、膨大な量のデータを管理する分野で極めて重要になります。
異常検出の起源
異常検出の概念は、19 世紀初頭の統計学者の研究にまで遡ることができます。この概念の最も初期の使用例の 1 つは、製造工程の品質管理の分野で、生産された製品の予期しない変動を検出する必要があったことです。この用語自体は、研究者がデータセット内の異常なパターンを検出するためにアルゴリズムと計算方法を使用し始めた 1960 年代と 1970 年代に、コンピューター サイエンスとサイバネティクスの分野で普及しました。
ネットワーク セキュリティと侵入検出の分野で自動異常検出システムについて最初に言及されたのは、1980 年代後半から 1990 年代前半に遡ります。社会のデジタル化の進展とそれに伴うサイバー脅威の増大により、ネットワーク トラフィックやシステム動作の異常を検出するための高度な方法が開発されました。
異常検出についての深い理解
異常検出技術は、基本的に、データ内で予想される動作に従わないパターンを見つけることに重点を置いています。これらの「異常」は、多くの場合、複数のアプリケーション ドメインで重要かつ実用的な情報に変換されます。
異常は次の 3 つのタイプに分類されます。
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点の異常: 個々のデータ インスタンスが他のデータ インスタンスからあまりにも離れている場合、異常です。
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文脈の異常: 異常はコンテキスト固有です。このタイプの異常は時系列データでよく見られます。
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集団的異常: データ インスタンスのセットは、集合的に異常の検出に役立ちます。
異常検出戦略は次のように分類できます。
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統計的手法: これらのメソッドは通常の動作をモデル化し、このモデルに適合しないものはすべて異常として宣言します。
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機械学習ベースの手法これらには、教師あり学習法と教師なし学習法が含まれます。
異常検出の基礎となるメカニズム
異常検出のプロセスは、使用される方法に大きく依存します。ただし、異常検出の基本的な構造には、次の 3 つの主要なステップが含まれます。
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モデル構築最初のステップは、「正常な」動作と見なされるもののモデルを構築することです。このモデルは、統計的手法、クラスタリング、分類、ニューラル ネットワークなど、さまざまな手法を使用して構築できます。
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異常検出次のステップは、構築されたモデルを使用して新しいデータの異常を特定することです。これは通常、各データ ポイントの通常の動作モデルからの偏差を計算することによって行われます。
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異常の評価: 最後のステップは、特定された異常を評価し、それらが真の異常なのか、それとも単なる異常なデータ ポイントなのかを判断することです。
異常検出の主な機能
いくつかの重要な機能により、異常検出テクニックが特に役立ちます。
- 多用途性幅広い分野に適用できます。
- 早期発見: 多くの場合、問題が深刻化する前に早期に検出できます。
- ノイズの低減: ノイズを除去し、データ品質を向上させるのに役立ちます。
- 予防処置早期警告を提供することで、予防措置の基礎を提供します。
異常検出方法の種類
異常検出方法を分類する方法は数多くあります。最も一般的な方法をいくつか紹介します。
| 方法 | 説明 |
|---|---|
| 統計的 | 統計テストを使用して異常を検出します。 |
| 監督あり | ラベル付きデータを使用してモデルをトレーニングし、異常を検出します。 |
| 半監視付き | トレーニングにはラベル付きデータとラベルなしデータを混合して使用します。 |
| 監督されない | トレーニングにはラベルが使用されないため、ほとんどの実際のシナリオに適しています。 |
異常検出の実用的応用
異常検出には幅広い用途があります。
- サイバーセキュリティ: サイバー攻撃の兆候となる可能性のある異常なネットワーク トラフィックを特定します。
- 健康管理: 患者記録の異常を特定して、潜在的な健康上の問題を検出します。
- 不正行為の検出: 不正行為を防止するために異常なクレジットカード取引を検出します。
ただし、異常検出を使用すると、データの高次元性への対応、パターンの動的な性質への対処、検出された異常の品質の評価の難しさなどの課題が生じる可能性があります。これらの課題に対する解決策が開発されており、次元削減技術からより適応性の高い異常検出モデルの開発まで多岐にわたります。
異常検出と同様の概念
類似の用語との比較には次のようなものがあります。
| 学期 | 説明 |
|---|---|
| 異常検出 | 予想される動作に適合しない異常なパターンを特定します。 |
| パターン認識 | 同様の方法でパターンを識別し、分類します。 |
| 侵入検知 | サイバー脅威を識別するために特別に設計された異常検出の一種。 |
異常検出の将来の展望
異常検出は、人工知能と機械学習の進歩から大きな恩恵を受けると予想されています。将来の開発では、ディープラーニング技術を使用して、より正確な正常動作モデルを構築し、異常を検出することが考えられます。また、システムが過去の行動の結果に基づいて意思決定を行うことを学習する強化学習の応用にも可能性があります。
プロキシサーバーと異常検出
プロキシ サーバーも異常検出の恩恵を受けることができます。プロキシ サーバーは、エンド ユーザーとエンド ユーザーがアクセスする Web サイトまたはリソースとの間の仲介者として機能するため、異常検出技術を利用してネットワーク トラフィックの異常なパターンを特定できます。これは、DDoS 攻撃やその他の形式の悪意のあるアクティビティなどの潜在的な脅威を特定するのに役立ちます。さらに、プロキシは異常検出を使用して異常なトラフィック パターンを特定および管理し、負荷分散と全体的なパフォーマンスを向上させることができます。
