이상 감지

이상 감지는 예상 패턴이나 데이터 세트의 다른 항목과 일치하지 않는 항목, 이벤트 또는 관찰을 식별하는 것입니다. 일반적으로 이상 항목은 은행 사기, 구조적 결함, 의료 문제, 텍스트 오류 등으로 나타납니다.

이상 탐지 기술 응용

이상 탐지 기술은 침입 탐지, 사기 탐지, 오류 탐지, 시스템 상태 모니터링, 센서 네트워크 이벤트 탐지, 생태계 교란 탐지 등 다양한 분야에 적용됩니다. 이는 전처리 과정에서 데이터 세트에서 이상치를 제거하는 데 자주 사용되며, 이를 통해 지도 학습의 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

이상 탐지 방법의 분류

비지도 이상 탐지 방법은 다른 데이터와 가장 일치하지 않는 인스턴스를 찾아 레이블이 지정되지 않은 테스트 데이터에서 이상을 탐지할 수 있습니다.

지도 학습을 통한 이상 탐지 방법에는 "정상"과 "비정상"으로 분류된 데이터 세트가 필요하며 분류기를 훈련해야 합니다.

반지도적 이상 탐지 방법은 주어진 정상적인 학습 데이터 세트를 기반으로 정상적인 동작을 나타내는 모델을 생성한 다음 학습된 모델에서 생성된 테스트 인스턴스의 가능성을 탐지합니다.

• 모델 기반 기술: 많은 이상 탐지 기술은 먼저 데이터 모델을 구축하는데, 이상이란 모델에 완벽하게 맞지 않는 객체를 말합니다.
• 근접성 기반 기술: 종종 근접성 측정은 객체들 사이에서 정의될 수 있으며, 이상치 객체는 대부분의 다른 객체로부터 멀리 떨어져 있는 객체입니다.
• 밀도 기반 기술: 객체의 밀도 추정치는 특히 객체 간에 근접성 측정이 있는 경우 비교적 직접적으로 계산될 수 있습니다.

응용 프로그램 시나리오

• 사기 감지: 카드 보안 감지
• 침입 탐지: 컴퓨터 시스템에 대한 침입 탐지
• 의료 분야: 인체 건강 검사