Обнаружение аномалий в машинном обучении: методы и преимущества

Обнаружение аномалий в машинном обучении имеет решающее значение для выявления необычных закономерностей, которые не соответствуют ожидаемому поведению. Этот метод широко используется в различных областях, таких как обнаружение мошенничества, сетевая безопасность и мониторинг работоспособности. Используя алгоритмы машинного обучения, обнаружение аномалий помогает оперативно выявлять и устранять потенциальные проблемы, повышая надежность и безопасность системы. В этой статье рассматриваются ключевые методы и существенные преимущества обнаружения аномалий в машинном обучении.

Что такое аномалия?

Прежде чем мы обсудим, что такое обнаружение аномалий, мы должны сначала дать определение аномалии. В общем, аномалия – это нечто, отклоняющееся от нормы: отклонение, исключение. В разработке программного обеспечения аномалия — это редкое явление или событие, которое не вписывается в закономерность и поэтому выглядит подозрительно. Вот некоторые примеры:

• внезапный всплеск или снижение активности;
• ошибка в тексте;
• внезапная резкая слабость или повышение температуры.

Соmmоn reаsоns fоr оutliers аre:

• dаtа рreрrосessing errоrs;
• шум;
• мошенничество;
• атаки.

Обычно вам хочется поймать их всех; Программное обеспечение должно работать плавно и предсказуемо, поэтому каждое отклонение создает риск для его надежности и безопасности. Обнаружение аномалий или выбросов — это процесс обнаружения и идентификации аномалий.

Например, если вы тратите большие суммы денег подряд в один и тот же день, и это не ваша обычная практика, ваш банк может заблокировать вашу карту. Они заметят необычную закономерность в ваших повседневных операциях. Эта аномалия обычно связана с мошенничеством, поскольку похитители личных данных пытаются украсть как можно больше денег, пока они могут. Как только аномалия обнаружена; это необходимо расследовать, иначе возникнут проблемы.

Обнаружение аномалий в машинном обучении

Обнаружение аномалий, также называемое обнаружением выбросов, является важнейшим элементом анализа данных в рамках машинного обучения, направленным на выявление шаблонов данных, которые отклоняются от нормы. Эти отклонения, часто называемые аномалиями, выбросами или исключениями, играют жизненно важную роль в различных приложениях, включая обнаружение мошенничества, сетевую безопасность, обнаружение неисправностей и мониторинг состояния систем.

1. Понимание аномалий

Аномалии могут возникать в различных формах и контекстах:

• Точечные аномалии. Один экземпляр данных считается аномальным, если он находится слишком далеко от остальных. Например, крупная транзакция по кредитной карте, которая в противном случае постоянно используется для мелких покупок.
• Контекстуальные аномалии. Это аномалии, которые зависят от контекста, в котором они происходят. Например, использование отопления летом может считаться аномальным, если лето обычно жаркое.
• Коллективные аномалии: совокупность точек данных, аномальных для всего набора данных. Примером могут быть неожиданные закономерности в трафике сервера, которые могут указывать на кибератаку.

2. Методы обнаружения аномалий

Методы обнаружения аномалий в целом делятся на контролируемые, неконтролируемые и полуконтролируемые методы:

• Контролируемое обнаружение аномалий: для этого метода требуется помеченный набор данных, содержащий как нормальные, так и аномальные образцы. Он включает в себя обучение классификатора (например, деревьев решений, нейронных сетей) для изучения различий между аномалиями и типичными случаями.
• Неконтролируемое обнаружение аномалий. Большинство усилий по обнаружению аномалий подпадают под эту категорию, поскольку иметь идеально размеченный набор данных для аномалий часто непрактично. Такие методы, как кластеризация (K-средние, DBSCAN) и изоляционные леса, используются для обнаружения выбросов на основе предположения, что аномалий мало и они отличаются от нормальной группы.
• Полуконтролируемое обнаружение аномалий. Этот подход основан на изучении того, как выглядят средние данные из набора данных, где все экземпляры помечены как нормальные. Любое отклонение от этого определения во время тестирования считается аномалией. Одним из распространенных методов является использование архитектур нейронных сетей, таких как автокодировщики.

3. Применение обнаружения аномалий

• Обнаружение мошенничества. Компании, выпускающие кредитные карты, используют обнаружение аномалий для выявления мошеннических транзакций, которые отклоняются от структуры расходов пользователя.
• Мониторинг здравоохранения. Алгоритмы обнаружения аномалий могут помочь отслеживать состояние здоровья пациентов и прогнозировать критические события до того, как они произойдут.
• Предотвращение промышленных повреждений. На производстве датчики могут обнаруживать аномалии в работе оборудования, чтобы предотвратить повреждения и продлить срок службы оборудования.
• Кибербезопасность. Обнаружение аномалий имеет решающее значение для выявления подозрительных действий, которые могут указывать на нарушение безопасности или кибератаки.

4. Проблемы обнаружения аномалий

Несмотря на свою важность, обнаружение аномалий сопряжено с рядом проблем:

• Высокий уровень ложных тревог. Отличить шум от истинных аномалий может быть сложно, что приводит к высокому уровню ложных тревог.
• Динамические данные. Во многих областях определение нормального поведения может со временем меняться, что усложняет процесс обнаружения.
• Несбалансированные данные. Аномалии по определению редки, что затрудняет точное выявление аномальных случаев моделями, обученными преимущественно на средних данных.

5. Будущие направления

Область обнаружения аномалий развивается вместе с достижениями в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Например, интеграция методов глубокого обучения предлагает многообещающие улучшения в возможностях обнаружения, особенно в сложных наборах данных с высокой размерностью. Кроме того, растущая тенденция к использованию технологий больших данных и устройств Интернета вещей, вероятно, увеличит потребность в более надежных и масштабируемых системах обнаружения аномалий.

Виды аномалий

Теперь давайте посмотрим, с какими аномалиями или отклонениями обычно приходится сталкиваться инженерам машинного обучения.

Глобальные выбросы

А glоbаl аnоmаly оссurs when а dаtа роint аssumes а vаlue thаt is fаr оutside аll оf the оther dаtа роint vаlue rаnges in the dаtаset. In оther wоrds, it’s а оnсe-in-а-lifetime оссurrenсe.

Fоr exаmрle, if yоu reсeive аn аverаge Аmeriсаn sаlаry intо yоur bаnk ассоunt eасh mоnth but оne dаy reсeive а milliоn dоllаrs, the bаnk’s аnаlytiсs teаm wоuld соnsider this а glоbаl аnоmаly.

Контекстные выбросы

Когда выброс называется контекстуальным, это означает, что его значение отличается от того, что мы ожидали бы увидеть для аналогичной точки данных в том же контексте. Контексты, как правило, временны, и одна и та же ситуация, наблюдаемая в разное время, не может считаться выбросом.

Например, для магазинов вполне нормально видеть увеличение числа покупателей в период отпусков. Однако если внезапное увеличение происходит вне праздников или распродаж, это можно рассматривать как контекстуальный выброс.

Коллективные выбросы

Подмножество точек данных, которые отклоняются от нормального поведения, используется для представления коллективных выбросов. В целом технологические компании продолжают расширяться. Некоторые предприятия могут потерпеть неудачу, но это не общая тенденция. Однако, если большое количество компаний испытывают одновременное снижение выручки, мы можем выявить коллективный выброс.

Методы обнаружения аномалий

Методы обнаружения аномалий в машинном обучении имеют решающее значение для выявления точек данных, которые значительно отклоняются от нормы. Эти методы применяются в различных областях, таких как обнаружение мошенничества, сетевая безопасность и мониторинг работоспособности системы. Вот обзор некоторых основных методов, используемых при обнаружении аномалий:

1. Статистические методы

Статистические методы являются одними из старейших методов, используемых для обнаружения аномалий. Они предполагают, что нормальные точки данных следуют определенному статистическому распределению. Любая точка данных, которая значительно отклоняется от этого распределения, считается аномалией. Общие статистические методы включают:

• Z-показатель: измеряет количество стандартных отклонений точки данных от среднего значения. Точки с высоким абсолютным Z-показателем являются потенциальными выбросами.
• Тест Граббса: используется для обнаружения одного выброса в одномерном наборе данных, который соответствует примерно нормальному распределению.

2. Методы машинного обучения

Машинное обучение обеспечивает более гибкий подход к обнаружению аномалий посредством как контролируемого, так и неконтролируемого обучения:

• Контролируемое обнаружение аномалий: использование помеченных данных для обучения модели различению нормальных и аномальных случаев. Обычно используются такие методы, как логистическая регрессия, SVM и нейронные сети.
• Неконтролируемое обнаружение аномалий. Поскольку аномалии редки или неизвестны во время обучения, широко используются неконтролируемые методы. Они включают в себя:
• Кластеризация: такие алгоритмы, как кластеризация K-средних или DBSCAN, группируют схожие точки данных вместе. Аномалиями считаются точки, не принадлежащие ни одному кластеру.
• Изоляционный лес: этот алгоритм изолирует аномалии вместо профилирования нормальных точек данных. Он работает по принципу, что аномалий меньше и они различны, что облегчает их изолирование.
• SVM одного класса: он изучает границу принятия решений вокруг обычных точек данных. Любая новая точка данных, выходящая за пределы этой границы, считается аномалией.

3. Нейронные сети и глубокое обучение

Глубокое обучение предлагает мощные инструменты для обнаружения аномалий, особенно в сложных наборах данных:

• Автоэнкодеры: это нейронные сети, обученные реконструировать входные данные. Они учатся улавливать наиболее важные аспекты данных. Точки данных с высокими ошибками реконструкции, скорее всего, являются аномалиями во время обнаружения аномалий.
• Генеративно-состязательные сети (GAN): GAN можно использовать для моделирования нормального распределения данных. Любой новый экземпляр, который дискриминатор может легко классифицировать как фальшивый, может оказаться аномалией.

4. Уменьшение размерности

Для обнаружения аномалий также можно использовать методы уменьшения размерности, такие как PCA (анализ главных компонентов). Они уменьшают размерность данных, фиксируя основные компоненты. Затем аномалии можно обнаружить в пространстве нижних измерений, часто потому, что они имеют значительные отклонения от нормальных проекций.

5. Гибридные модели

Гибридные модели сочетают в себе несколько методов обнаружения аномалий для повышения точности и надежности. Например, можно использовать как кластеризацию для обнаружения локальных выбросов, так и изолирующий лес для обнаружения глобальных выбросов.

Проблемы и соображения

• Качество данных. Плохое качество данных может привести к множеству ложноположительных или ложноотрицательных результатов при обнаружении аномалий.
• Динамическое поведение. Во многих реальных приложениях поведение данных может меняться со временем (дрейф концепции), что требует динамической адаптации моделей.
• Масштабируемость. С увеличением объема данных масштабируемость метода обнаружения аномалий становится решающей.

С нетерпением жду успешной карьеры в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Зарегистрируйтесь в нашей программе последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения в сотрудничестве с Университетом Пердью прямо сейчас.

Зачем вам машинное обучение для обнаружения аномалий?

Это процесс, который обычно выполняется с помощью статистики и инструментов машинного обучения. Причина этого в том, что большинство предприятий, которым сегодня требуется обнаружение выбросов, работают с огромными объемами данных: транзакциями, текстом, изображениями, видеоконтентом и так далее. Вам придется потратить дни на изучение всех переходов, которые происходят в банке каждый час, и каждую секунду создаются новые. Просто невозможно вручную извлечь значимую информацию из этого объема данных.

Другая проблема заключается в том, что данные зачастую неструктурированы, а это означает, что информация не была организована каким-либо особым образом для анализа данных. К неструктурированным данным относятся такие вещи, как деловые документы, электронные письма и изображения.

Чтобы собирать, очищать, структурировать, анализировать и хранить данные, вы должны использовать инструменты, которые не боятся больших объемов данных. На самом деле методы машинного обучения дают наилучшие результаты при работе с большими наборами данных. Большинство типов данных можно обрабатывать с помощью алгоритмов машинного обучения. Более того, вы можете выбрать алгоритм, основанный на вашей задаче, и даже комбинировать различные методы для достижения наилучших результатов.

Машинное обучение, используемое в реальных приложениях, помогает оптимизировать процесс обнаружения аномалий и экономить ресурсы. Это может произойти не только постфактум, но и в реальном времени. Обнаружение аномалий в режиме реального времени используется для повышения безопасности и надежности в таких областях, как обнаружение мошенничества и кибербезопасность.

Обязательно прочтите: основные тенденции искусственного интеллекта и машинного обучения, которые изменят мир в 2024 году

Проблемы обнаружения аномалий

Обнаружение аномалий в машинном обучении включает в себя выявление точек данных, событий или наблюдений, которые отклоняются от нормального поведения набора данных. Хотя это мощный инструмент в различных отраслях, реализация эффективных стратегий обнаружения аномалий сопряжена с рядом серьезных проблем:

1. Определение нормальности

Одной из основных задач при обнаружении аномалий является определение того, что представляет собой «нормальное» поведение. Во многих областях нормальность не определена четко, а граница между нормой и аномалией может быть очень тонкой или меняться со временем.

• Динамические данные. В таких областях, как финансы или веб-трафик, то, что считается нормальным, может измениться, что усложняет обнаружение аномалий.
• Высокая размерность. Многомерные данные затрудняют определение нормальных областей из-за проклятия размерности, когда точки данных разрежены и разбросаны.

2. Наличие этикетки

Обнаружение аномалий часто страдает из-за отсутствия размеченных данных, что имеет решающее значение для моделей обучения с учителем. Аномалии встречаются редко, что затрудняет получение репрезентативного набора образцов аномалий.

Неконтролируемые проблемы. В большинстве случаев обнаружение аномалий основано на неконтролируемых методах, которые могут с трудом отличить шум от истинных аномалий без меток, направляющих процесс обучения.

3. Шум и изменчивость

Отличить шум от реальных аномалий представляет собой серьезную проблему. В реальных данных шум часто может имитировать характеристики аномалий, что приводит к высокому уровню ложноположительных результатов.

Ложные срабатывания/негативы. Высокий уровень ложных срабатываний может привести к «усталости от оповещений», когда слишком большое количество ложных срабатываний снижает доверие к системе. И наоборот, ложноотрицательные результаты могут означать отсутствие критических аномалий.

4. Адаптивность

Многие системы обнаружения аномалий с трудом адаптируются к новым аномалиям или изменениям в процессе генерации данных. Эта проблема известна как дрейф концепции.

Смещение концепции: по мере изменения основного распределения данных ранее обученные модели могут перестать работать адекватно без переобучения или точной настройки.

5. Масштабируемость

Объем данных во многих приложениях огромен и постоянно растет, что делает масштабируемость критически важным требованием для систем обнаружения аномалий.

Большие данные. Обработка больших объемов данных в режиме реального времени требует высокоэффективных алгоритмов, которые могут горизонтально масштабироваться на современных архитектурах.

6. Интерпретируемость

Интерпретация результатов систем обнаружения аномалий, особенно тех, которые используют сложные модели, такие как глубокие нейронные сети, может оказаться сложной задачей. Пользователи должны понимать, почему определенные точки считаются аномалиями, чтобы предпринять соответствующие действия.

Модели «черного ящика». Модели, которые не дают достаточного понимания процесса принятия решений, могут препятствовать доверию и применимости в таких важных приложениях, как здравоохранение или финансы.

7. Проблемы, специфичные для предметной области

Каждая область приложения может иметь уникальные проблемы, требующие индивидуальных решений по обнаружению аномалий.

Требования, специфичные для отрасли. Например, в сфере кибербезопасности аномалии представляют собой враждебные угрозы, которые активно пытаются замаскироваться под норму, тогда как в здравоохранении аномалии могут представлять собой редкие заболевания с опасными для жизни последствиями.

Для чего используется обнаружение аномалий?

Теперь давайте посмотрим, как обнаружение аномалий можно использовать на практике.

Обнаружение вторжений