Phát hiện dị thường là gì?

Phát hiện dị thường là một quy trình tự động xác định dữ liệu không thuộc về một tập hợp hoặc mẫu.Dữ liệu không khớp có thể là dấu hiệu của một vấn đề với một hệ thống và trong các luồng dữ liệu lớn, người dùng có thể không thể phát hiện sự bất thường.Hệ thống tự động có thể xác định nó, thu thập thông tin và tạo báo cáo.Một số hệ thống cũng có thể được trang bị để hành động nếu sự bất thường là một vấn đề dễ nhận biết và cần một số loại phản ứng hệ thống để bảo vệ hệ thống hoặc người dùng.Một là một lỗi với một hệ thống gây ra việc tạo ra dữ liệu bị cắt xén, không đầy đủ hoặc tham nhũng.Một hệ thống cũng có thể có các ngoại lệ dữ liệu vì sự xâm nhập, trong đó dữ liệu có thể là một sự tiêm từ một nguồn khác hoặc một loại virus đang sinh sôi nảy nở trong hệ thống.Gian lận cũng có thể tạo ra sự bất thường trong hệ thống máy tính. Từ một quan điểm kiến trúc và bảo mật hệ thống, phát hiện dị thường là một công cụ có giá trị.Quét tự động có thể xác định và chặn nhiều cuộc tấn công trước khi người dùng nhận thức được và điều này có thể làm cho hệ thống tổng thể an toàn hơn nhiều.Cho dù lỗi là kết quả của một vấn đề nội bộ hoặc một cuộc tấn công bên ngoài, chúng cần được xác định và giải quyết càng nhanh càng tốt.Nếu hệ thống gặp phải sự bất thường và không biết cách trả lời, nó có thể gửi báo cáo cho quản trị viên hệ thống để có thêm hành động. Phát hiện gian lận cũng có thể quan trọng.Các công ty bảo hiểm và các tổ chức khác có thể chạy quét phát hiện bất thường trên các khiếu nại và báo cáo để xem liệu có nổi bật hay xuất hiện bất thường.Điều này có thể giúp họ xác định các trường hợp gian lận rõ ràng.Tương tự như vậy, các ngân hàng và các công ty tài chính khác sử dụng phát hiện bất thường để bảo mật.Nếu một người 90 tuổi có lịch sử ngân hàng rất ổn định đột nhiên bắt đầu cư xử kỳ lạ, ví dụ, hệ thống phát hiện bất thường có thể gắn cờ nó và chỉ ra hành vi trộm cắp danh tính bị nghi ngờ. Phát hiện bất thường cũng là một công cụ hữu ích trong khoa học.Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng công cụ này để phát hiện các vi sinh vật lừa đảo, DNA và các bit dữ liệu khó nắm bắt khác trong một mẫu.Điều này có thể giúp họ xác định nguồn gốc của một vấn đề y tế, theo dõi và loại bỏ tạp chất trong một mẫu và thực hiện các nhiệm vụ khác.Ví dụ, trong dịch tễ học, các chương trình tự động quét các báo cáo từ các cơ sở chăm sóc sức khỏe đến các ngoại lệ có thể là dấu hiệu cảnh báo của một dịch bệnh mới nổi và có thể đưa ra các cảnh báo cho các nhà nghiên cứu và các quan chức y tế Pubic nếu có bất cứ điều gì bất thường được phát hiện.