Co je detekce anomálie?

Detekce anomálie je automatizovaný proces, který identifikuje data, která nepatří do sady nebo vzoru. Data, která se neshodují, mohou být známkou problému se systémem a ve velkých datových tocích nemusí být uživatelé schopni detekovat anomálii. Automatizovaný systém jej může identifikovat, shromažďovat informace a generovat zprávu. Některé systémy mohou být také vybaveny tak, aby podnikly kroky, pokud je anomálie rozpoznatelným problémem a potřebuje nějakou reakci systému na ochranu systému nebo uživatelů.

Anomálie mohou nastat z mnoha důvodů. Jeden je chyba se systémem, který způsobuje generování zkomolených, neúplných nebo zkorumpovaných dat. Systém může mít také datová odchodná hodnota kvůli vniknutí, kde data mohou být injekcí z jiného zdroje nebo viru, který se v systému proliferuje. Podvod může také generovat anomálie v počítačovém systému.

Z systému architektury a bezpečnosti systémů je detekce anomálie cenným nástrojem. Automatizované skenování může identifikovat aBlokujte mnoho útoků před tím, než si uživatel bude ještě vědom, a to může celkový systém mnohem bezpečnější. Ať už jsou chyby výsledkem vnitřního problému nebo vnějšího útoku, je třeba je identifikovat a vyřešit co nejrychleji. Pokud systém narazí na anomálii a neví, jak reagovat, může poslat zprávu správci systému k další akci.

Detekce podvodu může být také důležitá. Pojišťovací společnosti a další organizace mohou provést detekci anomálie na skenování nároků a zpráv, aby zjistily, zda někdo vyniká nebo je neobvyklý. To jim může pomoci identifikovat zjevné případy podvodu. Stejně tak banky a další finanční společnosti používají pro bezpečnost detekce anomálie. Pokud se například 90letá osoba s velmi stabilní historií bankovnictví najednou začne chovat, mohl by ho systém detekce anomálie označit a naznačovat podezření na krádež identity.

anomálie detektiOn je také užitečným nástrojem ve vědách. Vědci mohou tento nástroj použít k nalezení nepoctivých mikroorganismů, DNA a dalších nepolapitelných kousků údajů o vzoru. To jim může pomoci identifikovat zdroj zdravotního problému, vystopovat a eliminovat nečistoty ve vzorku a provádět další úkoly. Například v epidemiologii například automatizované programy skenují zprávy ze zdravotnických zařízení, aby spatřily odlehlé hodnoty, které by mohly být varovnými signály vznikající epidemie, a mohou vydávat upozornění vědcům a ochlupení zdraví, pokud bude detekováno něco neobvyklého.