Detecção de anomalias

A detecção de anomalias, também conhecida como detecção de outliers, é um tipo de análise de dados usada para identificar itens ou eventos inesperados em conjuntos de dados. As anomalias podem ser úteis na identificação de possíveis fraudes, riscos de segurança ou outras informações de interesse.

A detecção de anomalias pode ser usada para procurar eventos ou objetos que não estejam em conformidade com o comportamento esperado ou que não estejam alinhados com as respostas típicas. Isso permite que as empresas identifiquem os possíveis riscos que exigem atenção.

A detecção de anomalias pode ser aplicada a muitos tipos de dados, desde dados financeiros e relacionados a clientes até dados de sensores ou arquivos de registro. Diferentes abordagens são usadas em diferentes contextos. Por exemplo, na detecção de fraude de cartão de crédito, a detecção de anomalias é usada para identificar padrões e transações incomuns de uso do cartão que não podem ser explicados pelo comportamento típico do usuário.

A detecção de anomalias é uma ferramenta importante para os profissionais de TI, especialmente os da área de segurança cibernética. Saber como e quando usar a detecção de anomalias pode ajudar na defesa contra ameaças cibernéticas.

A detecção de anomalias às vezes é usada em combinação com a análise preditiva. Essa combinação é usada para determinar a probabilidade de um determinado evento acontecer no futuro com base nos dados existentes e, em seguida, aplicar a detecção de anomalias para detectar ameaças ou atividades suspeitas que excedam a previsão do modelo.

O sucesso da detecção de anomalias depende da qualidade das entradas e das técnicas de manipulação de dados. Saber quando coletar dados e o tipo de dados a serem coletados é essencial para obter resultados significativos. A limpeza e o pré-processamento adequados dos dados são necessários para desenvolver modelos que possam detectar anomalias com precisão.