Co je detekce anomálií?

Detekce anomálií je automatizovaný proces, který identifikuje data, která nepatří do sady nebo vzoru. Data, která se neshodují, mohou být příznakem problému se systémem a ve velkých datových tocích nemusí být uživatelé schopni anomálie detekovat. Automatizovaný systém je může identifikovat, shromažďovat informace a generovat zprávu. Některé systémy mohou být také vybaveny, aby mohly jednat, pokud je anomálie rozpoznatelným problémem a pro ochranu systému nebo uživatelů potřebuje nějaký druh systémové reakce.

Anomálie mohou vzniknout z mnoha důvodů. Jedním z nich je chyba systému, která způsobuje generování zkomolených, neúplných nebo poškozených dat. Systém může mít také odlehlé hodnoty dat z důvodu vniknutí, kde data mohou být injekce z jiného zdroje nebo virus, který se šíří v systému. Podvod může také generovat anomálie v počítačovém systému.

Z hlediska systémové architektury a zabezpečení je cenová detekce anomálie. Automatické skenování dokáže identifikovat a blokovat mnoho útoků, než si je uživatel vůbec vědom, a tím může být celý systém mnohem bezpečnější. Ať už jsou chyby důsledkem interního problému nebo vnějšího útoku, je třeba je identifikovat a vyřešit co nejrychleji. Pokud systém narazí na anomálii a neví, jak reagovat, může odeslat zprávu správci systému k další akci.

Důležité může být také odhalování podvodů. Pojišťovací společnosti a další organizace mohou provádět anomálie detekčních skenů na pohledávkách a zprávách, aby zjistily, zda některý z nich vyniká nebo je neobvyklý. To jim může pomoci odhalit zjevné případy podvodu. Podobně banky a další finanční společnosti používají pro zajištění detekce anomálie. Pokud se například 90letý člověk s velmi stabilní bankovní historií náhle začne chovat podivně, může to například systém detekce anomálií označit a naznačit podezření na krádež identity.

Detekce anomálií je také užitečným nástrojem ve vědách. Vědci mohou tento nástroj použít k odhalení nepoctivých mikroorganismů, DNA a dalších nepolapitelných bitů dat, která jsou předmětem zájmu ve vzorku. To jim může pomoci identifikovat zdroj zdravotního problému, sledovat a odstranit nečistoty ve vzorku a provádět další úkoly. Například v epidemiologii skenují automatizované programy zprávy ze zdravotnických zařízení, aby zjistily odlehlé hodnoty, které by mohly být varovnými příznaky vznikající epidemie, a mohou v případě zjištění neobvyklého stavu vydat varování výzkumným pracovníkům a funkcionářům veřejného zdraví.