Dağıtım dışı algılama

Dağıtım dışı algılama, makine öğrenimi ve yapay zekada kullanılan ve konuşlandırılmış bir sistemin, veri girişinin sistemin eğitildiği veya "normal" olarak kabul edilenden büyük ölçüde farklı olduğunu tespit etmesini sağlayan bir süreçtir. Bu süreç, sistemin dağılım dışı veri aldığını fark etmesini ve buna göre tepki vermesini sağlar.

Makine öğrenimi güvenlik uygulamalarında giderek daha sık kullanıldığından, dağıtım dışı tespit bilgisayar güvenliği alanında giderek daha önemli bir konu haline gelmiştir. Örneğin, kötü amaçlı yazılımlar ve diğer saldırılar, makine öğrenimi tabanlı güvenlik sistemlerinin tespitinden kaçmak için dağıtım dışı verileri kullanabilir. Dağıtım dışı algılama, insanları veya diğer sistemleri bir durumun şüpheli olabileceği konusunda uyararak bu tür saldırıların önlenmesine yardımcı olabilir.

Dağılım dışı algılama birkaç şekilde uygulanabilir. Bir yol, veriler eğitim verilerinden önemli ölçüde farklı olduğunda sistemi uyaracak bir "kavram sapması dedektörü" tanımlamak ve sisteme beslemektir. Bu, sistemin normal sınırlarını belirlemek için eğitim verilerinin manuel olarak etiketlenmesini gerektirir. Başka bir yol da, sistemin manuel etiketleme yapmadan dağılım dışı verileri tespit etmesini sağlayan "etiket-gürültüsüz sağlam öğrenme" kullanmaktır. Ayrıca, bir sınıflandırma eşiği belirleyerek dağılım dışı verileri tanımlamak için "tek sınıflı sınıflandırma" kullanılabilir.

Dağıtım dışı algılama, makine öğrenimi sistemlerini dağıtmanın önemli bir parçasıdır. Bu sistemlerin potansiyel olarak zarar verici durumları çok ciddi hale gelmeden önce daha iyi tespit edebilmesini ve bunlara tepki verebilmesini sağlamaya yardımcı olacaktır. Güvenlik alanında makine öğreniminin kullanımı artmaya devam ettikçe, diğer önleyici güvenlik tedbirleriyle birlikte dağıtım dışı tespitin uygulanması önemlidir.