Floresta de isolamento

Isolation Forest (também conhecido como iForest) é um algoritmo para detecção de anomalias desenvolvido por Fei Tony Liu, Kai Ming Ting e Zhi-Hua Zhou em 2008. Ele usa modelos baseados em árvore para identificar anomalias ou valores discrepantes em um conjunto de dados. Este tipo de modelo auxilia na análise do comportamento dos dados observados para gerar as classes normais e anômalas. O Isolation Forest é usado principalmente para detectar dados fraudulentos em um grande conjunto de dados e para identificar atividades do usuário que possam ser indicativas de ataque ou intenção maliciosa.

O algoritmo Isolation Forest funciona dividindo e isolando aleatoriamente pontos de dados dentro de um conjunto de dados. Isso é feito criando grupos de nós e isolando-os com base em seus atributos. Esses atributos podem ser valores preditivos, valores categóricos, valores booleanos ou qualquer outro tipo de dados. O algoritmo então atribui uma pontuação aos pontos de dados isolados. Uma pontuação mais alta indica que o ponto de dados é uma anomalia.

Uma vez identificadas as anomalias, é possível investigar mais detalhadamente os pontos de dados em questão. Isso ajuda os usuários a entender melhor quais características tornam esse ponto de dados específico incomum. Além disso, pode ajudar a identificar atividades do usuário que possam ser indicativas de ataque ou intenção maliciosa.

Ao contrário de muitos outros métodos de aprendizado de máquina, a Floresta de Isolamento não exige que um conjunto de dados seja limpo e pré-processado. Isso o torna uma ferramenta útil para detectar anomalias de forma rápida e confiável em grandes conjuntos de dados que podem não ter sido completamente limpos. Além disso, não requer um conhecimento profundo da estrutura de dados; em vez disso, utiliza um algoritmo simples que pode ser aplicado diretamente a um conjunto de dados.

O Isolation Forest pode ser aplicado a uma ampla variedade de conjuntos de dados, incluindo registros financeiros, registros médicos, registros de atividades do usuário e tráfego de rede. É uma ferramenta valiosa para mineração de dados e detecção de anomalias, pois pode identificar padrões e comportamentos que podem não ser aparentes quando se observam os dados isoladamente. Além disso, este algoritmo ajuda a reduzir a quantidade de falsos positivos na detecção de anomalias.