Hendelsesdeteksjon

Hendelsesdeteksjon er prosessen med å identifisere hendelser eller avvik i sanntidsdata eller historiske datasett fra sensorer, loggfiler og kommunikasjonskilder. Målet er å oppdage hendelser som krever tiltak, for eksempel sikkerhetsbrudd, maskinfeil, naturhendelser eller helserelaterte nødsituasjoner. Områder som vanligvis omfatter hendelsesdeteksjon, inkluderer cybersikkerhet, industriell overvåking, miljømonitorering og transport.

Et typisk arbeidsforløp består av innsamling av data, rensing og preprosessering, beskrivelse av data ved hjelp av funksjoner eller trekk, modellbasert inferens og varsling eller automatisert respons. Systemet kan operere i sanntid eller i batch, og benytter ofte en blanding av regelbaserte tilnærminger, statistiske metoder og maskinlæring.

Vanlige metoder inkluderer regelbasert deteksjon basert på terskler, statistiske anomalideteksjonsteknikker, tidsserieklassifisering og clustering. Mer avanserte løsninger bruker maskinlæring og dyp læring, eventuelt i kombinasjon med sensorfusjon og kontekstuell informasjon for å forbedre nøyaktighet og robusthet.

Utfordringer inkluderer datakvalitet, mangel på merkede data for trening, falske alarmer, latency, skalerbarhet og forklarbarhet. Evaluering bruker mål som presisjon, recall, F1-score, ROC-AUC, samt deteksjonstid og antall falske posivitiver i praksis.

Hendelsesdeteksjon er ofte en komponent i overvåknings- og beredskapssystemer og kan kobles til hendelsesstyring og responsprosesser. Relasjoner til relaterte felt inkluderer hendelsesforutsigelse og situasjonsbevissthet. Vanlige domenelementer inkluderer sikkerhetsovervåkning, infrastrukturmonitorering og katastrofevarsling.