Phát hiện bất thường, còn được gọi là phát hiện ngoại lệ, đề cập đến quá trình xác định các mẫu dữ liệu sai lệch đáng kể so với hành vi dự kiến. Những điểm bất thường này có thể cung cấp thông tin quan trọng, thường là quan trọng, trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phát hiện gian lận, an ninh mạng và theo dõi tình trạng hệ thống. Do đó, các kỹ thuật phát hiện sự bất thường có tầm quan trọng hàng đầu trong các lĩnh vực quản lý lượng dữ liệu khổng lồ, như công nghệ thông tin, an ninh mạng, tài chính, chăm sóc sức khỏe, v.v.
Nguồn gốc của phát hiện bất thường
Khái niệm phát hiện sự bất thường có thể bắt nguồn từ công việc của các nhà thống kê vào đầu thế kỷ 19. Một trong những ứng dụng sớm nhất của khái niệm này có thể được tìm thấy trong lĩnh vực kiểm soát chất lượng cho các quy trình sản xuất, nơi cần phát hiện những biến thể không mong đợi trong hàng hóa được sản xuất. Bản thân thuật ngữ này đã được phổ biến rộng rãi trong lĩnh vực khoa học máy tính và điều khiển học vào những năm 1960 và 1970 khi các nhà nghiên cứu bắt đầu sử dụng thuật toán và phương pháp tính toán để phát hiện các mẫu bất thường trong bộ dữ liệu.
Những đề cập đầu tiên về hệ thống phát hiện sự bất thường tự động trong lĩnh vực an ninh mạng và phát hiện xâm nhập có từ cuối những năm 1980 và đầu những năm 1990. Sự gia tăng số hóa của xã hội và sự gia tăng tiếp theo của các mối đe dọa trên mạng đã dẫn đến sự phát triển của các phương pháp tinh vi để phát hiện những điểm bất thường trong lưu lượng mạng và hành vi của hệ thống.
Hiểu biết sâu sắc về phát hiện bất thường
Các kỹ thuật phát hiện bất thường về cơ bản tập trung vào việc tìm kiếm các mẫu dữ liệu không phù hợp với hành vi dự kiến. Những “sự bất thường” này thường chuyển thành thông tin quan trọng và có thể xử lý được trong một số lĩnh vực ứng dụng.
Các bất thường được chia thành ba loại:
-
Điểm dị thường: Một phiên bản dữ liệu riêng lẻ sẽ bất thường nếu nó quá xa so với phần còn lại.
-
Sự bất thường về ngữ cảnh: Sự bất thường tùy theo ngữ cảnh cụ thể. Loại bất thường này thường gặp trong dữ liệu chuỗi thời gian.
-
Tập thể dị thường: Một tập hợp các trường hợp dữ liệu giúp phát hiện các điểm bất thường.
Các chiến lược phát hiện sự bất thường có thể được phân loại thành các loại sau:
-
Phương pháp thống kê: Các phương thức này mô hình hóa hành vi bình thường và khai báo bất kỳ điều gì không phù hợp với mô hình này là bất thường.
-
Phương pháp dựa trên Machine Learning: Chúng liên quan đến các phương pháp học tập có giám sát và không giám sát.
Cơ chế cơ bản của việc phát hiện sự bất thường
Quá trình phát hiện sự bất thường phụ thuộc đáng kể vào phương pháp được sử dụng. Tuy nhiên, cấu trúc cơ bản của việc phát hiện sự bất thường bao gồm ba bước chính:
-
Xây dựng mô hình: Bước đầu tiên là xây dựng mô hình về hành vi được coi là “bình thường”. Mô hình này có thể được xây dựng bằng nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm các phương pháp thống kê, phân cụm, phân loại và mạng lưới thần kinh.
-
Phát hiện bất thường: Bước tiếp theo là sử dụng mô hình đã xây dựng để xác định những điểm bất thường trong dữ liệu mới. Điều này thường được thực hiện bằng cách tính toán độ lệch của từng điểm dữ liệu so với mô hình hành vi bình thường.
-
Đánh giá bất thường: Bước cuối cùng là đánh giá các điểm bất thường đã được xác định và quyết định xem chúng là điểm bất thường thực sự hay chỉ đơn thuần là các điểm dữ liệu bất thường.
Các tính năng chính của phát hiện bất thường
Một số tính năng chính làm cho kỹ thuật phát hiện sự bất thường trở nên đặc biệt hữu ích:
- Tính linh hoạt: Chúng có thể được áp dụng trên nhiều lĩnh vực.
- Phát hiện sớm: Họ thường có thể phát hiện vấn đề sớm trước khi chúng leo thang.
- Giảm tiếng ồn: Chúng có thể giúp lọc nhiễu và cải thiện chất lượng dữ liệu.
- Hành động phòng ngừa: Chúng cung cấp cơ sở cho hành động phòng ngừa bằng cách đưa ra những cảnh báo sớm.
Các loại phương pháp phát hiện bất thường
Có nhiều cách để phân loại các phương pháp phát hiện bất thường. Dưới đây là một số trong những cái phổ biến nhất:
| Phương pháp | Sự miêu tả |
|---|---|
| Thống kê | Sử dụng các bài kiểm tra thống kê để phát hiện sự bất thường. |
| Giám sát | Sử dụng dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện mô hình và phát hiện các điểm bất thường. |
| Bán giám sát | Sử dụng hỗn hợp dữ liệu có nhãn và không nhãn để huấn luyện. |
| Không được giám sát | Không có nhãn nào được sử dụng để đào tạo, khiến nó phù hợp với hầu hết các tình huống thực tế. |
Ứng dụng thực tế của phát hiện bất thường
Phát hiện bất thường có ứng dụng rộng rãi:
- An ninh mạng: Xác định lưu lượng truy cập mạng bất thường, có thể báo hiệu một cuộc tấn công mạng.
- Chăm sóc sức khỏe: Xác định những bất thường trong hồ sơ bệnh nhân để phát hiện các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn.
- Phát hiện gian lận: Phát hiện các giao dịch thẻ tín dụng bất thường để ngăn chặn gian lận.
Tuy nhiên, việc sử dụng tính năng phát hiện điểm bất thường có thể đặt ra những thách thức, chẳng hạn như xử lý dữ liệu có nhiều chiều, đối phó với tính chất động của các mẫu và khó đánh giá chất lượng của các điểm bất thường được phát hiện. Các giải pháp cho những thách thức này đang được phát triển và bao gồm từ các kỹ thuật giảm kích thước đến phát triển các mô hình phát hiện dị thường thích ứng hơn.
Phát hiện bất thường so với các khái niệm tương tự
So sánh với các điều khoản tương tự bao gồm:
| Thuật ngữ | Sự miêu tả |
|---|---|
| Phát hiện bất thường | Xác định các mẫu bất thường không phù hợp với hành vi dự kiến. |
| Nhận dạng mẫu | Xác định và phân loại các mẫu theo cách tương tự. |
| Phát hiện xâm nhập | Một loại phát hiện bất thường được thiết kế đặc biệt để xác định các mối đe dọa trên mạng. |
Quan điểm tương lai trong phát hiện bất thường
Việc phát hiện bất thường dự kiến sẽ được hưởng lợi đáng kể từ những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo và học máy. Những phát triển trong tương lai có thể liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật học sâu để xây dựng các mô hình chính xác hơn về hành vi bình thường và phát hiện những điểm bất thường. Ngoài ra còn có tiềm năng trong việc áp dụng học tăng cường trong đó các hệ thống học cách đưa ra quyết định dựa trên hậu quả của các hành động trong quá khứ.
Máy chủ proxy và phát hiện bất thường
Máy chủ proxy cũng có thể được hưởng lợi từ việc phát hiện sự bất thường. Vì máy chủ proxy đóng vai trò trung gian giữa người dùng cuối và các trang web hoặc tài nguyên mà họ truy cập nên chúng có thể tận dụng các kỹ thuật phát hiện bất thường để xác định các mẫu bất thường trong lưu lượng truy cập mạng. Điều này có thể giúp xác định các mối đe dọa tiềm ẩn, chẳng hạn như các cuộc tấn công DDoS hoặc các dạng hoạt động độc hại khác. Hơn nữa, proxy có thể sử dụng tính năng phát hiện bất thường để xác định và quản lý các mẫu lưu lượng truy cập bất thường, cải thiện khả năng cân bằng tải và hiệu suất tổng thể của chúng.
