異常検出とは

異常検出は、セットまたはパターンに属さないデータを識別する自動プロセスです。 一致しないデータはシステムの問題の兆候である可能性があり、大規模なデータストリームでは、ユーザーが異常を検出できない場合があります。 自動化システムはそれを識別し、情報を収集し、レポートを生成できます。 一部のシステムでは、異常が認識可能な問題であり、システムまたはユーザーを保護するために何らかのシステム応答が必要な場合にアクションを実行するように装備されている場合もあります。

いくつかの理由で異常が発生する可能性があります。 1つは、システムのエラーで、文字化け、不完全、または破損したデータが生成されます。 システムには、データが別のソースからのインジェクションまたはシステム内で増殖しているウイルスである可能性がある侵入のために、データの異常値が存在する場合もあります。 不正行為は、コンピューターシステムに異常を引き起こすこともあります。

システムアーキテクチャとセキュリティの観点から、異常検出は貴重なツールです。 自動スキャンは、ユーザーが気付く前に多くの攻撃を識別してブロックすることができ、これによりシステム全体の安全性が大幅に向上します。 エラーが内部の問題によるものであれ、外部からの攻撃によるものであれ、エラーを可能な限り迅速に特定して解決する必要があります。 システムに異常が発生し、応答方法がわからない場合、システム管理者にレポートを送信してさらに処置を依頼できます。

不正の検出も重要です。 保険会社やその他の組織は、クレームやレポートで異常検出スキャンを実行して、目立つものや異常なものがないかどうかを確認できます。 これは、明らかに詐欺の事例を特定するのに役立ちます。 同様に、銀行やその他の金融会社はセキュリティのために異常検出を使用しています。 たとえば、非常に安定した銀行取引履歴を持つ90歳の人が突然奇妙な振る舞いを始めた場合、異常検出システムはフラグを立て、個人情報の盗難の疑いを示す場合があります。

異常検出も科学の有用なツールです。 研究者はこのツールを使用して、サンプル内の不正な微生物、DNA、およびその他のとらえどころのないデータを見つけることができます。 これにより、医療上の問題の原因を特定し、サンプル内の不純物を追跡して除去し、他のタスクを実行できます。 たとえば、疫学では、自動化されたプログラムが医療施設からのレポートをスキャンして、新たな流行の兆候である可能性のある異常値を見つけ、異常が検出された場合は研究者と公的医療関係者にアラートを発行できます。