Оцінка алгоритмів виявлення аномалій за допомогою методів машинного навчання

Анотація

Розглянуто значення виявлення аномалій як важливої проблеми у різних сферах діяльності програмних продуктів сучасного світу, виявлення аномалій може бути у нагоді в кібербезпеці, роботі інтернету речей, аналізі фінансових операцій. Насамперед аномалії можуть сигналізувати про необхідність вчинення будь-яких дій задля уникнення негативних наслідків. Крім того, досліджено значення виявлення аномалій для бізнес-аналітики та ризик-менеджменту. Приділено багато уваги дослідженню різних типів аномалій, зокрема точковим, контекстуальним та колективним, з наведенням прикладів у різних контекстах. Вказано на важливість використання інтелектуальних алгоритмів машинного навчання для виявлення аномалій у великих обсягах даних та швидкого опрацювання інформації з попередженням персоналу. Виявлення аномалій за допомогою машинного навчання є актуальною проблемою в сучасному світі при роботі з великими обсягами даних і постійно зростаючими загрозами у сфері кібербезпеки, фінансових шахрайств, медичної діагностики, виробничої безпеки та інших галузях. Завдяки поширенню інтернету речей (IoT) та великому обсягу даних, які вони генерують, виявлення незвичайних, аномальних або підозрілих подій стає все більш складною задачею для традиційних методів обробки даних. Машинне навчання уможливлює автоматизувати процес виявлення аномалій, використовуючи алгоритми для аналізу і класифікації даних. Це допомагає покращити ефективність і швидкість виявлення аномалій, зменшити витрати на ручний аналіз та сприяти більш точному і швидкому реагуванню на потенційні загрози або проблеми. З поглибленим розвитком технологій машинного навчання, таких як нейронні мережі, алгоритми глибокого навчання та постійне зростання моделей для навчання машини, можливості виявлення аномалій стають все більш точними та різноманітними. Це дає змогу виявляти аномалії у реальному часі та забезпечувати надійний рівень безпеки в різних сферах діяльності, що є надзвичайно важливим у сучасному цифровому світі. Виокремлюють три ситуації, в яких може застосовуватися алгоритм: контрольоване навчання, напівконтрольоване навчання та навчання без нагляду. Класифікація базується на алгоритмічному доступі, включаючи методи імовірнісні, методи вимірювання відстані та щільності, методи кластеризації, методи, що базуються на заняттях, методи реконструкції та спектральні методи. Для вибору оптимального підходу до виявлення аномалій важливо враховувати різні фактори. У статті наведено ілюстративні приклади роботи алгоритмів виявлення аномалій на основі реальних даних.