Аномальні дані, також відомі як викиди або аномалії, стосуються точок даних або моделей, які не відповідають очікуваній поведінці або середньому сценарію. Ці точки даних суттєво відрізняються від норми, і вони критичні для таких областей, як виявлення шахрайства, виявлення помилок і безпеки мережі, включаючи проксі-сервери.
Генезис концепції аномальних даних
Поняття аномальних даних не є новим і сягає своїм корінням у 19 століття, коли такі статистики, як Френсіс Ґалтон, намагалися зрозуміти та визначити варіації даних. З появою комп’ютерів і цифрових даних у 20-му столітті термін «ненормальні дані» отримав більш широке визнання. Концепція аномальних даних набула значної популярності з появою великих даних і машинного навчання в 21 столітті, де вони широко використовуються для виявлення аномалій.
Розуміння аномальних даних
Аномальні дані зазвичай виникають через мінливість даних або експериментальні помилки. Це може статися в будь-якому процесі збору даних, від фізичних вимірювань до транзакцій клієнтів і даних про мережевий трафік. Виявлення аномальних даних має вирішальне значення в багатьох сферах. У фінансах це може допомогти виявити шахрайські операції; в охороні здоров'я це може допомогти виявити рідкісні захворювання або захворювання; в ІТ-безпеці він може виявляти порушення чи атаки.
Внутрішня робота аномальних даних
Ідентифікація аномальних даних здійснюється за допомогою різних статистичних методів і моделей машинного навчання. Зазвичай це передбачає розуміння розподілу даних, обчислення середнього значення та стандартного відхилення та визначення точок даних, які лежать далеко від середнього. У машинному навчанні для виявлення аномалій використовуються такі алгоритми, як K-найближчі сусіди (KNN), автокодери та опорні векторні машини (SVM).
Основні характеристики аномальних даних
Основні особливості аномальних даних включають:
-
Відхилення: Аномальні дані значно відрізняються від очікуваної або середньої поведінки.
-
Рідкісне явище: ці точки даних є рідкісними, і вони нечасті.
-
Значимість: незважаючи на те, що вони рідкісні, вони часто важливі та несуть важливу інформацію.
-
Складність виявлення: Ідентифікація аномальних даних може бути складною та вимагає спеціальних алгоритмів.
Типи аномальних даних
Основні типи аномальних даних включають:
-
Точкові аномалії: один екземпляр даних є аномальним, якщо він надто далеко від решти. Наприклад, транзакція $1 мільйон у серії транзакцій приблизно $100.
-
Контекстуальні аномалії: аномалія залежить від контексту. Наприклад, витрати $100 на їжу протягом робочого дня можуть бути нормальними, але можуть бути ненормальними у вихідні.
-
Колективні аномалії: колекція екземплярів даних є аномальною щодо всього набору даних. Наприклад, раптовий сплеск даних мережевого трафіку в незвичайний час.
Використання аномальних даних: проблеми та рішення
Аномальні дані в основному використовуються для виявлення аномалій у різних сферах. Однак їх виявлення може бути складним через складність, шум у даних і динамічний характер поведінки даних. Але за допомогою правильних методів попередньої обробки даних, методів вилучення функцій і моделей машинного навчання ці проблеми можна пом’якшити. Рішення часто полягає в поєднанні передових статистичних методів, машинного навчання та методів глибокого навчання.
Порівняння аномальних даних із подібними термінами
| термін | Визначення | використання |
|---|---|---|
| Аномальні дані | Точки даних, які значно відрізняються від норми. | Використовується для виявлення аномалій |
| Шум | Випадкове або непослідовне спотворення даних | Необхідно видалити або зменшити для аналізу даних |
| Викиди | Подібно до аномальних даних, але зазвичай стосується окремих точок даних | Часто видаляється з набору даних, щоб уникнути спотворення результатів |
| Новинка | Новий шаблон даних, якого раніше не було | Вимагає оновлення моделі даних для адаптації до нового шаблону |
Майбутні перспективи та технології з аномальними даними
Майбутнє аномальних даних полягає в розробці більш складних і точних алгоритмів машинного та глибокого навчання. Оскільки такі технології, як IoT та AI, продовжують генерувати величезні обсяги даних, важливість нестандартних даних у виявленні незвичайних шаблонів, загроз безпеці та прихованої інформації буде лише зростати. Квантові обчислення також обіцяють швидше та ефективніше виявлення аномальних даних.
Проксі-сервери та аномальні дані
У контексті проксі-серверів нестандартні дані можуть бути надзвичайно важливими для виявлення та запобігання загрозам безпеки. Наприклад, незвичайний шаблон запитів може означати спробу DDoS-атаки. Або раптовий сплеск трафіку з певної IP-адреси може свідчити про підозрілу активність. Відстежуючи та аналізуючи дані проксі-сервера на наявність відхилень, постачальники послуг можуть значно підвищити рівень безпеки.
