Інформація є критично важливою для функціонування будь-якого бізнесу або організації, але її цінність виявляється лише тоді, коли вона належним чином організована та оброблена.
Згідно зі статистичними даними, понад 90% сучасних компаній стикаються з труднощами в управлінні та структуруванні даних, які не мають чіткої організації.
У цьому контексті аналіз даних стає незамінним інструментом. Це процес, який дозволяє знаходити, досліджувати та витягувати значущі закономірності та цінну інформацію з великих обсягів неструктурованих даних.
Підприємства використовують спеціалізоване програмне забезпечення для виявлення закономірностей у великих наборах даних, що допомагає їм краще розуміти своїх клієнтів та цільову аудиторію. Це дозволяє розробляти ефективні бізнес- та маркетингові стратегії, спрямовані на збільшення продажів та оптимізацію витрат.
Окрім цього, виявлення шахрайських дій та аномальної поведінки є одним з найважливіших застосувань аналізу даних.
У цій статті ми детальніше розглянемо поняття виявлення аномалій та дослідимо, як воно може допомогти захистити дані від витоку та запобігти вторгненням у мережу.
Що таке виявлення аномалій та їхні види?
Аналіз даних, хоча й зосереджений на виявленні взаємозв’язків, кореляцій і тенденцій, також є ефективним способом ідентифікації аномалій або винятків у мережі.
Аномалії в аналізі даних – це точки даних, які суттєво відрізняються від інших у наборі та не відповідають стандартній поведінці, притаманній цьому набору.
Аномалії можна класифікувати на різні види, включаючи:
- Зміни у подіях: раптові або послідовні відхилення від попередньої нормальної поведінки.
- Викиди: невеликі аномальні патерни, які з’являються нерегулярно під час збору даних. Їх додатково можна розділити на глобальні, контекстуальні та колективні.
- Зсуви: поступові, непередбачувані та довгострокові зміни у даних.
Виявлення аномалій є надзвичайно корисним методом обробки даних для ідентифікації шахрайських операцій, аналізу складних кейсів із дисбалансом даних та діагностики захворювань, що допомагає створювати надійні моделі для науки про дані.
Наприклад, компанія може проаналізувати свій грошовий потік для виявлення незвичних або повторюваних переказів на невідомий банківський рахунок з метою виявлення шахрайства та подальшого розслідування.
Переваги виявлення аномалій
Виявлення аномалій у поведінці користувачів сприяє зміцненню систем безпеки та підвищенню їхньої точності.
Воно допомагає аналізувати та інтерпретувати різноманітну інформацію, що надходить від систем безпеки, з метою виявлення загроз і потенційних ризиків у мережі.
Ось основні переваги виявлення аномалій для компаній:
- Виявлення загроз кібербезпеці та витоків даних в режимі реального часу завдяки постійному скануванню даних алгоритмами штучного інтелекту (ШІ) для виявлення нетипової поведінки.
- Прискорення процесу відстеження аномальних дій та патернів порівняно з ручним виявленням, що зменшує обсяг роботи та час, необхідний для усунення загроз.
- Мінімізація операційних ризиків через виявлення операційних помилок, таких як різке падіння продуктивності, ще до їхнього виникнення.
- Запобігання значних збитків для бізнесу завдяки швидкому виявленню аномалій, оскільки без системи виявлення аномалій компаніям може знадобитися від кількох тижнів до місяців для виявлення потенційних загроз.
Отже, виявлення аномалій є цінним активом для компаній, які працюють з великими обсягами даних про клієнтів та бізнес, оскільки допомагає знаходити можливості для зростання та усувати загрози безпеці та операційні вузькі місця.
Методи виявлення аномалій
Для моніторингу даних та виявлення загроз виявлення аномалій використовує різноманітні процедури та алгоритми машинного навчання.
Ось основні методи виявлення аномалій:
#1. Методи машинного навчання
Методи машинного навчання використовують алгоритми машинного навчання для аналізу даних та ідентифікації аномалій. Існують різні типи алгоритмів машинного навчання, що використовуються для виявлення аномалій, включаючи:
- Алгоритми кластеризації
- Алгоритми класифікації
- Алгоритми глибокого навчання
Стандартні методи машинного навчання для виявлення аномалій та загроз включають машини опорних векторів (SVM), кластеризацію k-середніх та автокодери.
#2. Статистичні методи
Статистичні методи застосовують статистичні моделі для виявлення нетипових патернів у даних, наприклад, незвичайних коливань у продуктивності конкретного обладнання. Вони допомагають ідентифікувати значення, які виходять за межі очікуваних діапазонів.
Поширені статистичні методи виявлення аномалій включають перевірку гіпотез, IQR (міжквартильний діапазон), Z-показник, модифікований Z-показник, оцінку щільності, діаграми розмаху, аналіз екстремальних значень та гістограми.
#3. Методи інтелектуального аналізу даних
Методи інтелектуального аналізу даних використовують техніки класифікації та кластеризації даних для виявлення аномалій у наборі даних. Деякі поширені методи включають спектральну кластеризацію, кластеризацію на основі щільності та аналіз головних компонентів.
Алгоритми кластеризації інтелектуального аналізу даних групують різні точки даних у кластери на основі їхньої подібності. Це допомагає виявляти точки даних і аномалії, які виходять за межі цих кластерів.
З іншого боку, алгоритми класифікації розподіляють точки даних за конкретними заздалегідь визначеними класами та виявляють точки даних, які не належать до жодного з цих класів.
#4. Методи, засновані на правилах
Методи виявлення аномалій на основі правил використовують набір заздалегідь визначених правил для виявлення аномалій у даних.
Ці методи є відносно простими та легкими у налаштуванні, але вони можуть бути негнучкими та неефективними у адаптації до мінливої поведінки та патернів даних.
Наприклад, можна запрограмувати систему на основі правил для позначення транзакцій, що перевищують певну суму, як шахрайські.
#5. Доменно-специфічні методи
Для виявлення аномалій у специфічних системах даних можуть застосовуватися доменно-специфічні методи. Хоча вони можуть бути дуже ефективними у виявленні аномалій у конкретних областях, їхня ефективність може знижуватися у інших областях.
Наприклад, ви можете розробити методи, спеціально призначені для виявлення аномалій у фінансових операціях. Однак, вони можуть бути менш ефективними для виявлення аномалій або зниження продуктивності обладнання.
Необхідність машинного навчання для виявлення аномалій
Машинне навчання відіграє важливу роль у процесі виявлення аномалій.
Сьогодні більшість компаній та організацій, що потребують виявлення викидів, працюють з великими обсягами даних, від текстової інформації про клієнтів та транзакцій до медіафайлів, таких як зображення та відео.
Перегляд всіх банківських транзакцій та даних, що генеруються щосекунди, вручну для отримання значущої інформації практично неможливий. Більшість компаній також стикаються з проблемами та великими труднощами у структуруванні неструктурованих даних та їхній організації для ефективного аналізу.
Саме тут інструменти та методи, як машинне навчання (ML), відіграють значну роль у зборі, очищенні, структуруванні, організації, аналізі та зберіганні великих обсягів неструктурованих даних.
Методи та алгоритми машинного навчання дозволяють обробляти великі набори даних та надають гнучкість у застосуванні та комбінуванні різних технік для досягнення найкращих результатів.
Крім того, машинне навчання допомагає оптимізувати процеси виявлення аномалій для реальних застосувань та економить цінні ресурси.
Ось ще кілька переваг та важливості машинного навчання для виявлення аномалій:
- Спрощення масштабування виявлення аномалій через автоматизацію ідентифікації патернів та аномалій без потреби явного програмування.
- Алгоритми машинного навчання добре адаптуються до змін патернів у наборах даних, що робить їх високоефективними та надійними з часом.
- Легка обробка великих та складних наборів даних, що робить виявлення аномалій ефективним, незалежно від складності даних.
- Забезпечення ранньої ідентифікації та виявлення аномалій у міру їх виникнення, що заощаджує час та ресурси.
- Системи виявлення аномалій на основі машинного навчання досягають вищого рівня точності порівняно з традиційними методами.
Отже, виявлення аномалій у поєднанні з машинним навчанням сприяє швидшому та ранньому виявленню аномалій, що допомагає запобігти загрозам безпеці та зловмисним діям.
Алгоритми машинного навчання для виявлення аномалій
Існує безліч алгоритмів аналізу даних, які можна використовувати для виявлення аномалій та викидів у даних, включаючи методи класифікації, кластеризації або вивчення асоціативних правил.
Загалом, ці алгоритми аналізу даних поділяються на дві основні категорії: алгоритми навчання з учителем та без учителя.
Навчання з учителем
Навчання з учителем – це поширений тип алгоритму, що включає такі методи, як машини опорних векторів, логістичну та лінійну регресію та багатоклітинну класифікацію. Цей тип алгоритму навчається на розмічених даних, тобто його навчальний набір даних містить як нормальні вхідні дані, так і відповідні правильні вихідні або аномальні приклади, для створення прогностичної моделі.
Метою є прогнозування вихідних даних для невидимих і нових даних на основі закономірностей у навчальному наборі. Застосування алгоритмів навчання з учителем включає розпізнавання зображень та мовлення, прогнозне моделювання та обробку природної мови (NLP).
Навчання без учителя
Навчання без учителя не навчається на розмічених даних. Замість цього воно виявляє складні процеси та базові структури даних, не надаючи вказівок щодо навчання алгоритму. Воно не робить конкретних прогнозів.
Застосування алгоритмів навчання без учителя включає виявлення аномалій, оцінку щільності та стиснення даних.
Тепер розглянемо деякі популярні алгоритми виявлення аномалій на основі машинного навчання.
Фактор локального викиду (LOF)
Фактор локального викиду (LOF) – це алгоритм виявлення аномалій, який враховує локальну щільність даних для визначення того, чи є певна точка даних аномалією.
Він порівнює локальну щільність об’єкта з локальною щільністю його сусідів, щоб ідентифікувати області з подібною щільністю та елементи з відносно нижчою щільністю, що є нічим іншим як аномаліями або викидами.
Отже, щільність навколо вибраного або аномального елемента відрізняється від щільності навколо його сусідів. Тому цей алгоритм також називають алгоритмом виявлення викидів на основі щільності.
K-найближчий сусід (K-NN)
K-NN – це простий алгоритм класифікації та контрольованого виявлення аномалій, що легко реалізується. Він зберігає всі доступні приклади та дані та класифікує нові приклади на основі подібності у показниках відстані.
Цей алгоритм класифікації також називають “ледачим учнем”, оскільки він зберігає лише розмічені навчальні дані, не виконуючи жодних дій під час процесу навчання.
Коли з’являється нова нерозмічена точка навчальних даних, алгоритм аналізує K-найближчі точки даних, щоб використовувати їх для класифікації та визначення класу нової нерозміченої точки.
Алгоритм K-NN використовує такі методи для визначення найближчих точок даних:
- Евклідова відстань для вимірювання відстані між безперервними даними.
- Відстань Гемінга для вимірювання близькості між двома текстовими рядками для дискретних даних.
Наприклад, уявімо, що ваш набір навчальних даних містить два класи – A і B. Якщо з’являється нова точка даних, алгоритм обчислить відстань між нею та кожною точкою даних у наборі, вибираючи ті, які є найближчими до нової точки.
Припустимо, що K = 3, і 2 із 3 точок даних позначені як A, тоді нова точка даних буде позначена як клас A.
Алгоритм K-NN найкраще підходить для динамічних середовищ, що потребують частого оновлення даних.
Це популярний алгоритм виявлення аномалій та аналізу тексту, який використовується у фінансах та бізнесі для виявлення шахрайських транзакцій та підвищення ефективності боротьби з шахрайством.
Машина опорних векторів (SVM)
Машина опорних векторів (SVM) – це керований алгоритм виявлення аномалій, що переважно застосовується у задачах регресії та класифікації.
Він використовує багатовимірну гіперплощину для розділення даних на дві групи – нові та нормальні. Гіперплощина діє як межа для прийняття рішень, розділяючи нормальні дані спостережень від нових.
Відстань між цими двома точками даних називають “полями”.
Оскільки метою є збільшення відстані між двома точками, SVM визначає найкращу або оптимальну гіперплощину з максимальним запасом для забезпечення якомога більшої відстані між двома класами.
Для виявлення аномалій SVM обчислює відстань між новою точкою даних і гіперплощиною, щоб класифікувати її.
Якщо відстань перевищує встановлений поріг, нове спостереження класифікується як аномалія. Якщо ж відстань менша за поріг, спостереження класифікується як нормальне.
Алгоритми SVM є високоефективними при обробці великорозмірних та складних наборів даних.
Ізольований ліс
Ізольований ліс – це алгоритм виявлення аномалій на основі машинного навчання без учителя, який базується на концепції класифікатора випадкового лісу.
Цей алгоритм обробляє дані шляхом випадкового вибору даних з набору даних у структурі дерева на основі випадкових атрибутів. Він створює кілька дерев рішень для ізоляції спостережень та вважає конкретне спостереження аномалією, якщо воно ізольовано на меншій кількості дерев на основі рівня забруднення.
Отже, алгоритм ізольованого лісу розбиває точки даних на різні дерева рішень, забезпечуючи ізоляцію кожного спостереження від інших.
Аномалії зазвичай знаходяться далеко від кластера точок даних, що спрощує їхню ідентифікацію порівняно зі звичайними точками.
Алгоритми ізольованого лісу можуть легко обробляти категоріальні та числові дані. Вони швидко навчаються та є високоефективними у виявленні аномалій у великих наборах даних.
Міжквартильний діапазон (IQR)
Міжквартильний діапазон (IQR) використовується для вимірювання статистичної варіабельності або статистичної дисперсії для виявлення аномальних точок у наборах даних шляхом їхнього розподілу на квартилі.
Алгоритм сортує дані за зростанням та розбиває набір на чотири рівні частини. Значення, що розділяють ці частини, є Q1, Q2 та Q3 – перший, другий та третій квартилі.
Ось процентильний розподіл цих квартилів:
- Q1 – 25-й процентиль даних.
- Q2 – 50-й процентиль даних.
- Q3 – 75-й процентиль даних.
IQR – це різниця між третім (75-м) та першим (25-м) процентилями наборів даних, що охоплює 50% даних.
Використання IQR для виявлення аномалій передбачає обчислення IQR вашого набору даних та визначення нижньої та верхньої меж для пошуку аномалій.
- Нижня межа: Q1 – 1,5 * IQR
- Верхня межа: Q3 + 1,5 * IQR
Зазвичай спостереження, що виходять за межі цих меж, вважаються аномаліями.
Алгоритм IQR ефективний для наборів даних з нерівномірним розподілом даних, коли розподіл не є чітко визначеним.
Заключні слова
Ризики кібербезпеки та витоку даних, імовірно, не зменшаться в найближчі роки. Очікується, що ця небезпечна сфера продовжить розвиватися у 2023 році. Згідно з прогнозами, кількість кібератак на IoT подвоїться до 2025 року.
Крім того, до 2025 року кіберзлочини коштуватимуть глобальним компаніям та організаціям близько 10,3 трильйона доларів США щорічно.
Тому сьогодні методи виявлення аномалій стають все більш важливими та необхідними для виявлення шахрайства та запобігання вторгненням у мережу.
Ця стаття має допомогти вам зрозуміти, що таке аномалії в аналізі даних, які існують типи аномалій та як запобігти вторгненням у мережу, використовуючи методи виявлення аномалій на основі машинного навчання.
Далі ви можете дослідити тему матриці плутанини у машинному навчанні.