Forêt d'isolement

Isolation Forest (également connu sous le nom de iForest) est un algorithme de détection des anomalies développé par Fei Tony Liu, Kai Ming Ting et Zhi-Hua Zhou en 2008. Il utilise des modèles arborescents pour identifier les anomalies ou les valeurs aberrantes dans un ensemble de données. Ce type de modèle permet d'analyser le comportement des données observées afin de générer des classes normales et anormales. La forêt d'isolation est principalement utilisée pour détecter les données frauduleuses dans un grand ensemble de données et pour identifier les activités des utilisateurs qui peuvent être indicatives d'une attaque ou d'une intention malveillante.

L'algorithme de la forêt d'isolement fonctionne en divisant et en isolant de manière aléatoire les points de données d'un ensemble de données. Pour ce faire, il crée des groupes de nœuds et les isole en fonction de leurs attributs. Ces attributs peuvent être des valeurs prédictives, des valeurs catégorielles, des valeurs booléennes ou tout autre type de données. L'algorithme attribue ensuite un score aux points de données isolés. Un score élevé indique que le point de données est une anomalie.

Une fois les anomalies identifiées, il est possible d'étudier plus en détail les points de données en question. Cela permet aux utilisateurs de mieux comprendre quelles sont les caractéristiques qui rendent ce point de données particulier inhabituel. En outre, cela peut aider à identifier l'activité de l'utilisateur qui peut indiquer une attaque ou une intention malveillante.

Contrairement à de nombreuses autres méthodes d'apprentissage automatique, la forêt d'isolation ne nécessite pas le nettoyage et le prétraitement d'un ensemble de données. Cela en fait un outil utile pour détecter rapidement et de manière fiable des anomalies dans de grands ensembles de données qui n'ont peut-être pas été nettoyés en profondeur. En outre, elle ne nécessite pas une compréhension approfondie de la structure des données ; elle utilise un algorithme simple qui peut être appliqué directement à un ensemble de données.

La forêt d'isolement peut être appliquée à un large éventail d'ensembles de données, y compris les dossiers financiers, les dossiers médicaux, les journaux d'activité des utilisateurs et le trafic réseau. Il s'agit d'un outil précieux pour l'exploration de données et la détection d'anomalies, car il permet d'identifier des schémas et des comportements qui ne seraient pas apparents si l'on examinait les données isolément. En outre, cet algorithme permet de réduire le nombre de faux positifs lors de la détection d'anomalies.