Pengesanan anomali

Pengesanan anomali, juga dikenali sebagai pengesanan terpencil, ialah sejenis analisis data yang digunakan untuk mengenal pasti item atau peristiwa yang tidak dijangka dalam set data. Anomali boleh berguna dalam mengenal pasti potensi penipuan, risiko keselamatan atau maklumat lain yang menarik.

Pengesanan anomali boleh digunakan untuk mencari peristiwa atau objek yang tidak mematuhi gelagat yang dijangkakan atau tidak selaras dengan respons biasa. Ini membolehkan syarikat mengenal pasti potensi risiko yang memerlukan perhatian.

Pengesanan anomali boleh digunakan pada banyak jenis data, daripada data kewangan dan berkaitan pelanggan kepada data penderia atau fail log. Pendekatan yang berbeza digunakan dalam konteks yang berbeza. Contohnya, dalam pengesanan penipuan kad kredit, pengesanan anomali digunakan untuk mengenal pasti corak penggunaan kad dan urus niaga luar biasa yang tidak dapat dijelaskan oleh tingkah laku pengguna biasa.

Pengesanan anomali ialah alat penting untuk profesional IT, terutamanya mereka dalam bidang keselamatan siber. Mengetahui cara dan masa untuk menggunakan pengesanan anomali boleh membantu mempertahankan diri daripada ancaman siber.

Pengesanan anomali kadangkala digunakan dalam kombinasi dengan analitik ramalan. Gabungan ini digunakan untuk menentukan kemungkinan peristiwa tertentu berlaku pada masa hadapan berdasarkan data sedia ada dan kemudian menggunakan pengesanan anomali untuk mengesan ancaman atau aktiviti mencurigakan yang melebihi ramalan model.

Kejayaan pengesanan anomali bergantung kepada kualiti input dan teknik manipulasi data. Mengetahui masa untuk mengumpul data dan jenis data untuk mengumpul adalah penting untuk mencapai hasil yang bermakna. Pembersihan dan prapemprosesan data yang betul diperlukan untuk membangunkan model yang boleh mengesan anomali dengan tepat.