anomaliatunnistusta

Anomaliatunnistus, tunnetaan myös poikkeavuuksien havaitsemisena, on menetelmä, jolla pyritään tunnistamaan harvinaisia tapahtumia, havaintoja tai havaintoja, jotka poikkeavat merkittävästi muista. Näitä poikkeavia havaintoja kutsutaan anomalioiksi. Tunnistuksen tarkoituksena on löytää tietoa, joka ei vastaa odotettua tai normaalia käyttäytymistä.

Anomaliatunnistusta käytetään monilla eri aloilla. Esimerkiksi finanssialalla sitä hyödynnetään petosten havaitsemisessa, kuten luottokorttipetosten tai rahanpesun tunnistamisessa. Kyberturvallisuudessa anomaliatunnistus auttaa havaitsemaan haitallisia toimia, kuten verkkohyökkäyksiä tai järjestelmien epätavallista käyttöä. Teollisuudessa sitä voidaan käyttää laitteiden ennakoivaan huoltoon havaitsemalla poikkeamia, jotka voivat viitata mahdolliseen vikaan.

Menetelmät anomaliatunnistukseen vaihtelevat. Yksinkertaisimmillaan voidaan käyttää tilastollisia menetelmiä, jotka määrittävät, milloin havainto poikkeaa merkittävästi keskiarvosta tai muista tilastollisista tunnusluvuista. Monimutkaisemmat menetelmät perustuvat koneoppimiseen, jossa malleja koulutetaan tunnistamaan normaali käyttäytyminen ja merkkaamaan kaikki siitä poikkeava anomaliana. Tällaisia koneoppimismenetelmiä ovat esimerkiksi klusterointi, luokittelumallit ja neuroverkot. Anomaliatunnistus on jatkuvasti kehittyvä ala, ja uusia menetelmiä ja sovelluksia ilmestyy jatkuvasti.