İzolasyon Ormanı

İzolasyon Ormanı (iForest olarak da bilinir), Fei Tony Liu, Kai Ming Ting ve Zhi-Hua Zhou tarafından 2008 yılında geliştirilen anormallik tespitine yönelik bir algoritmadır. Bir veri kümesindeki anormallikleri veya aykırı değerleri tanımlamak için ağaç tabanlı modeller kullanır. Bu tür bir model, normal ve anormal sınıfları oluşturmak için gözlemlenen verilerin davranışını analiz etmeye yardımcı olur. İzolasyon Ormanı öncelikle büyük bir veri kümesindeki sahte verileri tespit etmek ve saldırı veya kötü niyetli niyetin göstergesi olabilecek kullanıcı etkinliğini tanımlamak için kullanılır.

İzolasyon Ormanı algoritması, bir veri kümesi içindeki veri noktalarını rastgele bölerek ve izole ederek çalışır. Bunu, düğüm grupları oluşturarak ve bunları niteliklerine göre izole ederek yapar. Bu nitelikler tahmine dayalı değerler, kategorik değerler, boole değerleri veya başka herhangi bir veri türü olabilir. Algoritma daha sonra izole edilmiş veri noktalarına bir puan atar. Daha yüksek bir puan, veri noktasının bir anormallik olduğunu gösterir.

Anormallikler belirlendikten sonra söz konusu veri noktalarını daha ayrıntılı olarak araştırmak mümkündür. Bu, kullanıcıların hangi özelliklerin söz konusu veri noktasını alışılmadık hale getirdiğini daha iyi anlamalarına yardımcı olur. Ayrıca, saldırı veya kötü niyetli niyetin göstergesi olabilecek kullanıcı etkinliklerinin belirlenmesine de yardımcı olabilir.

Diğer birçok makine öğrenimi yönteminin aksine, İzolasyon Ormanı bir veri kümesinin temizlenmesini ve önceden işlenmesini gerektirmez. Bu, onu, tamamen temizlenmemiş olabilecek büyük veri kümelerindeki anormallikleri hızlı ve güvenilir bir şekilde tespit etmek için kullanışlı bir araç haline getirir. Ayrıca veri yapısının derinlemesine anlaşılmasını gerektirmez; bunun yerine doğrudan bir veri kümesine uygulanabilecek basit bir algoritma kullanır.

Isolation Forest, finansal kayıtlar, tıbbi kayıtlar, kullanıcı etkinliği günlükleri ve ağ trafiği dahil olmak üzere çok çeşitli veri kümelerine uygulanabilir. Verilere tek başına bakıldığında görünmeyebilecek kalıpları ve davranışları tanımlayabildiğinden, veri madenciliği ve anormallik tespiti için değerli bir araçtır. Ek olarak bu algoritma, anormallikleri tespit ederken yanlış pozitiflerin miktarının azaltılmasına yardımcı olur.