Anomalieerkennung

Was ist Anomalieerkennung?

Anomalieerkennung ist ein kritischer Teil des Data Mining, der Informationen oder Beobachtungen identifiziert, die signifikant vom allgemeinen Verhaltensmuster des Datensatzes abweichen.

Auch bekannt als Ausreißeranalyse, findet die Anomalieerkennung Fehler wie technische Bugs und identifiziert Änderungen, die durch menschliches Verhalten verursacht werden könnten. Nachdem genügend Daten gesammelt wurden, um eine Basislinie zu bilden, sind Anomalien oder Datenpunkte, die von der Norm abweichen, deutlicher sichtbar, wenn sie auftreten.

Die Fähigkeit, Anomalien korrekt zu finden, ist in vielen Branchen essenziell. Obwohl einige Anomalien falsche Positive sein können, deuten andere auf ein größeres Problem hin.

Hacking und Bankbetrug sind einige der am häufigsten identifizierten Anomalien in Daten, bei denen ungewöhnliches Verhalten mit digitaler Forensik-Software erkannt wird. Viele dieser Systeme nutzen jetzt künstliche Intelligenz (KI), um rund um die Uhr automatisch nach Anomalien zu überwachen.

Anomalieerkennung Software

Software, die anomalieerkennung als Funktion oder Begriff erwähnt.

Anodot

Lacework FortiCNAPP

Dynatrace

Coralogix

CrunchMetrics

Anomalo

Arten der Anomalieerkennung

Während jede Branche ihre eigenen quantitativen Daten hat, die einzigartig für ihre Tätigkeit sind, fällt jede Information, die auf Anomalien untersucht wird, in eine von zwei Kategorien.

• Überwachte Erkennung. Frühere Daten werden verwendet, um KI-gesteuerte Maschinen zu trainieren, Anomalien in ähnlichen Datensätzen zu identifizieren. Das bedeutet, dass die Maschine verstehen kann, welche Muster zu erwarten sind, aber es kann Probleme mit Anomalien geben, die noch nicht gesehen wurden.
• Unüberwachte Erkennung. Die meisten Unternehmen haben nicht genügend Daten, um KI-Systeme für die Anomalieerkennung genau zu trainieren. Stattdessen verwenden sie nicht gekennzeichnete Datensätze, die die Maschine markieren kann, wenn sie glaubt, dass Ausreißer vorhanden sind, ohne sie mit einem bestehenden Datensatz zu vergleichen. Teams können dann manuell der Maschine mitteilen, welches Verhalten normal ist und welches eine echte Anomalie darstellt. Im Laufe der Zeit lernt die Maschine, diese selbst zu identifizieren.

Grundlegende Elemente der Anomalieerkennung

Die Erkennungstechniken, die zur Auffindung von Anomalien verwendet werden, werden durch die Art der Daten bestimmt, die zur Schulung der Maschine verwendet werden, und die Organisation sammelt diese kontinuierlich.

Einige der am häufigsten verwendeten Techniken sind:

• Cluster-basierte Algorithmen. Datenpunkte werden auf einem Diagramm basierend auf gemeinsamen Merkmalen in Cluster eingeteilt. Alles, was nicht in einen Cluster passt, könnte ein Ausreißer sein, wobei diejenigen, die weiter vom Cluster entfernt sind, eher eine Anomalie darstellen. Die am weitesten vom Cluster entfernten Datenpunkte sind die signifikantesten Anomalien.
• Neuronale Netze. Zeitgestempelte Daten prognostizieren erwartete zukünftige Muster; Anomalien stimmen nicht mit den historischen Trends überein, die in frühen Daten zu sehen sind. Sequenzen und Abweichungspunkte werden oft in dieser Art der Erkennung verwendet.
• Dichte-basierte Algorithmen. Ähnlich wie Cluster suchen dichte-basierte Erkennungsmethoden nach Ausreißern basierend darauf, wie nah Datenpunkte an einer etablierten Gruppe anderer Datenpunkte sind. Bereiche mit höherer Dichte zeigen mehr Datenpunkte an, sodass Anomalien außerhalb dieser Bereiche bemerkenswerter sind, da sie von der dichteren Gruppe getrennt sind.
• Bayes'sche Netzwerke. Zukunftsprognosen sind auch in dieser Technik wichtig. Wahrscheinlichkeiten und Wahrscheinlichkeiten werden durch beitragende Faktoren im Datensatz bestimmt und durch das Finden von Beziehungen zwischen Datenpunkten mit derselben Ursache.

Vorteile der Anomalieerkennung

Unternehmen arbeiten jetzt mit Tausenden von verschiedenen Datenstücken. Diese Menge an Informationen manuell zu verfolgen ist unmöglich, was das Finden von Fehlern erschwert. Deshalb ist die Anomalieerkennung nützlich, da sie:

• Verhindert Datenverletzungen oder Betrug. Ohne automatisierte Erkennungssysteme können durch Cyberkriminelle verursachte Ausreißer leicht unentdeckt bleiben. Anomalieerkennungssysteme laufen ständig, scannen nach allem Ungewöhnlichen und markieren es sofort zur Überprüfung.
• Findet neue Möglichkeiten. Nicht jede Anomalie ist schlecht. Ausreißer in bestimmten Datensätzen können auf potenzielle Wachstumswege, neue Zielgruppen oder andere leistungssteigernde Strategien hinweisen, die Teams nutzen können, um ihre Rendite (ROI) und Verkäufe zu verbessern.
• Automatisiert Berichterstattung und Ergebnisanalyse. Mit traditionellen Berichterstattungsmethoden können Anomalien viel Zeit in Anspruch nehmen, um gefunden zu werden. Wenn Unternehmen versuchen, bestimmte Leistungskennzahlen (KPIs) zu erreichen, kann diese Zeit kostspielig sein. Die Automatisierung vieler dieser Systeme zur Anomalieerkennung bedeutet, dass Ergebnisse viel schneller überprüft werden können, sodass Probleme schnell korrigiert werden können, um Unternehmensziele zu erreichen.

Best Practices für die Anomalieerkennung

Wie bei jedem automatisierten System können die Ergebnisse überwältigend werden. Bei der ersten Implementierung der Anomalieerkennung ist es eine gute Idee:

• Verstehen Sie die effektivste Technik für die Art der bewerteten Daten. Bei so vielen Methoden ist es essenziell, etwas auszuwählen, das gut mit der Art der überprüften Daten funktioniert. Recherchieren Sie dies im Voraus, um Komplikationen zu vermeiden.
• Haben Sie eine etablierte Basislinie, von der aus Sie arbeiten können. Selbst saisonale Unternehmen können mit genügend Daten ein durchschnittliches Muster finden. Zu wissen, was normale Verhaltensmuster in Daten sind, ist der einzige Weg, um zu wissen, welche Punkte nicht den Erwartungen entsprechen und Anomalien sein könnten.
• Implementieren Sie einen Plan zur Behandlung von Fehlalarmen. Manuelles Überprüfen möglicher Fehlalarme oder die Verwendung eines Filtersatzes kann verhindern, dass Datensätze verzerrt werden und Zeit mit der Verfolgung falscher Anomalien verschwendet wird.
• Überwachen Sie Systeme kontinuierlich auf Fehler. Anomalieerkennung ist ein fortlaufender Prozess. Je mehr Daten die Maschine verwendet und daraus lernt, desto intelligenter wird sie und desto einfacher ist es, Ausreißer zu identifizieren. Ein Mensch sollte dennoch regelmäßig manuelle Überprüfungen durchführen, um sicherzustellen, dass die Maschine aus genauen Informationen lernt und nicht auf Datensätzen trainiert, die Fehler enthalten.

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