Изоляционный лес

Isolation Forest (также известный как iForest) - это алгоритм обнаружения аномалий, разработанный Фей Тони Лю, Кай Минг Тингом и Чжи-Хуа Чжоу в 2008 году. Он использует древовидные модели для выявления аномалий или выбросов в наборе данных. Этот тип модели помогает в анализе поведения наблюдаемых данных для создания нормальных и аномальных классов. Isolation Forest в основном используется для обнаружения мошеннических данных в большом наборе данных и выявления действий пользователя, которые могут свидетельствовать об атаке или злом умысле.

Алгоритм Isolation Forest работает путем случайного разбиения и изоляции точек данных в наборе данных. Для этого он создает группы узлов и изолирует их на основе их атрибутов. Эти атрибуты могут быть предикативными, категориальными, булевыми или любыми другими типами данных. Затем алгоритм присваивает балл изолированным точкам данных. Более высокий балл указывает на то, что данная точка данных является аномалией.

После выявления аномалий можно продолжить изучение соответствующих точек данных. Это поможет пользователям лучше понять, какие характеристики делают конкретную точку данных необычной. Кроме того, это может помочь выявить действия пользователя, которые могут свидетельствовать об атаке или злом умысле.

В отличие от многих других методов машинного обучения, "Лес изоляции" не требует очистки и предварительной обработки набора данных. Это делает его полезным инструментом для быстрого и надежного обнаружения аномалий в больших наборах данных, которые, возможно, не были тщательно очищены. Кроме того, он не требует глубокого понимания структуры данных; вместо этого он использует простой алгоритм, который может быть применен непосредственно к набору данных.

Лес изоляции можно применять к широкому спектру наборов данных, включая финансовые отчеты, медицинские записи, журналы действий пользователей и сетевой трафик. Это ценный инструмент для поиска данных и обнаружения аномалий, поскольку он позволяет выявить закономерности и поведение, которые могут быть неочевидны при изолированном рассмотрении данных. Кроме того, этот алгоритм помогает снизить количество ложных срабатываний при обнаружении аномалий.