Статистические методы обнаружения аномалий
Статистические методы обнаружения аномалий основываются на предположении, что большинство данных в выборке являются нормальными или обычными, а аномалии являются редкими и необычными событиями.
Один из самых простых статистических методов для обнаружения аномалий — это метод 3 сигма. Он основан на правиле трех сигм, которое гласит, что при нормальном распределении данных, около 99, 7% выборки находятся в пределах трех стандартных отклонений от среднего значения. Соответственно, любое значение, находящееся за пределами этого диапазона, может быть классифицировано как аномальное.
Другим статистическим методом обнаружения аномалий является квантильный анализ. Этот метод основан на вычислении квантилей распределения данных и определении значения, которое находится за пределами 95-го или 99-го процентиля. Любое значение, находящееся за пределами этого порога, считается аномальным.
Еще одним статистическим методом обнаружения аномалий является модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) . ARIMA используется для прогнозирования временных рядов и может быть применен для обнаружения аномалий в данных. Модель ARIMA оценивает, насколько близки наблюдаемые данные к предыдущим значениям временного ряда, и если значение сильно отличается от ожидаемого, оно может быть классифицировано как аномальное.
Хотя статистические методы обнаружения аномалий просты в использовании и понимании, они могут быть неэффективными в обработке больших объемов данных или в случае, если данные не имеют нормального распределения. Также стоит учитывать, что статистические методы обнаружения аномалий могут быть чувствительны к выбросам и шуму в данных.
Машинное обучение для обнаружения аномалий
Машинное обучение является мощным инструментом для обнаружения аномалий, особенно когда данные имеют сложную структуру или когда аномалии имеют многомерную природу.
Одним из методов машинного обучения для обнаружения аномалий является метод k-ближайших соседей (k-NN) . Этот метод основывается на идее, что близкие объекты имеют похожие свойства, а аномалии имеют свойства, отличающие их от других объектов в выборке. Метод k-NN находит k ближайших соседей для каждого объекта в выборке и использует их для определения того, является ли объект аномальным или нет.
Другим методом машинного обучения для обнаружения аномалий является метод опорных векторов (SVM) . SVM находит гиперплоскость, которая разделяет нормальные и аномальные объекты, минимизируя ошибку классификации. Таким образом, SVM может быть использован для обнаружения аномалий в выборке, которые не могут быть разделены линейно.
Еще одним методом машинного обучения для обнаружения аномалий является метод глубокого обучения. Глубокие нейронные сети могут обнаруживать аномалии в данных, используя скрытые слои, которые изучают сложные свойства данных. Например, автокодировщики — это тип нейронных сетей, которые могут быть использованы для обнаружения аномалий. Они обучаются на нормальных данных и затем используются для определения того, является ли новый объект аномальным или нет.
Машинное обучение является более мощным и гибким методом для обнаружения аномалий, чем статистические методы. Однако, для его использования требуется больше данных и вычислительных ресурсов, чем для статистических методов. Также стоит учитывать, что машинное обучение может быть чувствительным к переобучению и требует тщательного подбора гиперпараметров.
Применение обнаружения аномалий в реальном мире
Обнаружение аномалий имеет широкий спектр применения в различных областях, включая финансы, медицину, производство, информационную безопасность и другие.
В финансовой сфере обнаружение аномалий используется для обнаружения мошенничества, анализа кредитных рисков, прогнозирования финансовых кризисов и других задач. Например, банки могут использовать обнаружение аномалий для выявления необычных транзакций на счетах клиентов.
В медицине обнаружение аномалий может использоваться для диагностики заболеваний и мониторинга здоровья пациентов. Например, обнаружение аномалий может быть использовано для выявления необычных изменений в результатах анализов крови или для обнаружения необычных образований на медицинских изображениях.
В производственной сфере обнаружение аномалий может использоваться для обнаружения дефектов на производственной линии и предотвращения отказов оборудования. Например, обнаружение аномалий может быть использовано для выявления необычных шумов или вибраций на оборудовании, что может свидетельствовать о возможных проблемах.
В информационной безопасности обнаружение аномалий используется для обнаружения необычных активностей на компьютерных системах, таких как взломы или вредоносные атаки. Например, системы обнаружения аномалий могут быть использованы для выявления необычных попыток входа в систему или для обнаружения необычного трафика на сети.
Обнаружение аномалий также может быть применено в других областях, таких как маркетинг, транспорт и геология, где необходимо выявлять необычные тенденции и аномалии.