Phát hiện bất thường

Phát hiện bất thường, còn được gọi là phát hiện ngoại lệ, là một loại phân tích dữ liệu được sử dụng để xác định các mục hoặc sự kiện không mong muốn trong bộ dữ liệu. Những điểm bất thường có thể hữu ích trong việc xác định các hành vi gian lận, rủi ro bảo mật tiềm ẩn hoặc các thông tin quan tâm khác.

Tính năng phát hiện bất thường có thể được sử dụng để tìm kiếm các sự kiện hoặc đối tượng không phù hợp với hành vi dự kiến hoặc không phù hợp với các phản hồi thông thường. Điều này cho phép các công ty xác định những rủi ro tiềm ẩn cần được chú ý.

Phát hiện bất thường có thể được áp dụng cho nhiều loại dữ liệu, từ dữ liệu tài chính và liên quan đến khách hàng đến dữ liệu cảm biến hoặc tệp nhật ký. Các cách tiếp cận khác nhau được sử dụng trong các bối cảnh khác nhau. Ví dụ: trong phát hiện gian lận thẻ tín dụng, tính năng phát hiện bất thường được sử dụng để xác định các kiểu sử dụng thẻ và giao dịch không phổ biến mà hành vi thông thường của người dùng không thể giải thích được.

Phát hiện bất thường là một công cụ quan trọng đối với các chuyên gia CNTT, đặc biệt là những người làm trong lĩnh vực an ninh mạng. Biết cách thức và thời điểm sử dụng tính năng phát hiện bất thường có thể giúp bảo vệ khỏi các mối đe dọa trên mạng.

Phát hiện bất thường đôi khi được sử dụng kết hợp với phân tích dự đoán. Sự kết hợp này được sử dụng để xác định khả năng xảy ra một sự kiện cụ thể trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện có, sau đó áp dụng tính năng phát hiện bất thường để phát hiện các mối đe dọa hoặc hoạt động đáng ngờ vượt quá dự đoán của mô hình.

Sự thành công của việc phát hiện sự bất thường phụ thuộc vào chất lượng đầu vào và kỹ thuật xử lý dữ liệu. Biết thời điểm thu thập dữ liệu và loại dữ liệu cần thu thập là điều cần thiết để đạt được kết quả có ý nghĩa. Việc làm sạch và xử lý trước dữ liệu thích hợp là cần thiết để phát triển các mô hình có thể phát hiện chính xác các điểm bất thường.