Anomáliadetekció

Anomáliadetekció, también conocida como detección de valores atípicos, es el proceso de identificar elementos, eventos o observaciones que se desvían significativamente del patrón esperado o normal de un conjunto de datos. Estos elementos inusuales se denominan anomalías, valores atípicos o excepciones. El objetivo principal de la detección de anomalías es descubrir patrones raros o inusuales que podrían indicar problemas, eventos importantes o información valiosa.

Esta técnica se aplica en una amplia gama de campos. En ciberseguridad, se utiliza para detectar intrusiones en la red o actividades fraudulentas. En el monitoreo de sistemas, ayuda a identificar fallos en equipos o comportamientos anómalos que podrían llevar a una interrupción del servicio. En el sector financiero, se emplea para detectar transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito o manipulación del mercado. También es útil en el diagnóstico médico para identificar patrones de enfermedad inusuales y en el control de calidad de fabricación para detectar defectos en los productos.

Existen diversas metodologías para la detección de anomalías, que a menudo se agrupan en enfoques estadísticos, de aprendizaje automático y basados en reglas. Los métodos estadísticos se basan en la suposición de que los datos normales siguen una distribución conocida, y los puntos que se desvían de esta distribución se consideran anomalías. Los enfoques de aprendizaje automático, como los algoritmos de clustering, máquinas de soporte vectorial (SVM) o redes neuronales, aprenden los patrones de los datos "normales" y marcan cualquier dato que no se ajuste a estos patrones como anómalo. Los métodos basados en reglas utilizan un conjunto predefinido de reglas para identificar datos que violan estas reglas. La elección del método adecuado depende en gran medida de la naturaleza de los datos, el tipo de anomalías esperadas y los requisitos de la aplicación.