Hva er anomalideteksjon?

anomalideteksjon er en automatisert prosess som identifiserer data som ikke hører hjemme i et sett eller mønster. Data som ikke stemmer overens kan være et tegn på et problem med et system, og i store datastrømmer kan det hende at brukere ikke kan oppdage anomalien. Det automatiserte systemet kan identifisere det, samle informasjon og generere en rapport. Noen systemer kan også være utstyrt for å iverksette tiltak hvis en anomali er et gjenkjennelig problem og trenger en slags systemrespons for å beskytte systemet eller brukerne.

anomalier kan oppstå av flere årsaker. Den ene er en feil med et system som forårsaker generering av forvirrede, ufullstendige eller korrupte data. Et system kan også ha data outliers på grunn av en inntrenging, der dataene kan være en injeksjon fra en annen kilde eller et virus som sprer seg i systemet. Svindel kan også generere anomalier i et datasystem.

Fra et systemarkitektur og sikkerhetssynspunkt er anomalideteksjon et verdifullt verktøy. Automatisert skanning kan identifisere seg ogBlokker mange angrep før brukeren er til og med klar, og dette kan gjøre det generelle systemet mye tryggere. Enten feil er et resultat av et internt spørsmål eller et angrep utenfor, må de identifiseres og løses så raskt som mulig. Hvis systemet møter en anomali og ikke vet hvordan de skal svare, kan det sende en rapport til en systemadministrator for videre handling.

Deteksjon av svindel kan også være viktig. Forsikringsselskaper og andre organisasjoner kan kjøre anomalideteksjonsskanninger på krav og rapporter for å se om noen skiller seg ut eller fremstår som uvanlige. Dette kan hjelpe dem med å identifisere åpenbare tilfeller av svindel. På samme måte bruker banker og andre økonomiske selskaper anomalideteksjon for sikkerhet. Hvis en 90 år gammel person med en veldig jevn bankhistorie plutselig begynner å oppføre seg underlig, for eksempel, kan anomalideteksjonssystemet flagge det og indikere mistenkt identitetstyveri

anomali detektiON er også et nyttig verktøy i vitenskapene. Forskere kan bruke dette verktøyet til å oppdage useriøse mikroorganismer, DNA og andre unnvikende biter av data av interesse i et utvalg. Dette kan hjelpe dem med å identifisere kilden til et medisinsk problem, spore opp og eliminere urenheter i en prøve og utføre andre oppgaver. I epidemiologi, for eksempel, skanner automatiserte programmer rapporter fra helsetjenester for å oppdage outliers som kan være advarselstegn på en ny epidemi, og kan utstede varsler til forskere og pubiske helsetjenestemenn hvis noe uvanlig blir oppdaget.