異常検出は、セキュリティ上の脅威や悪意のある攻撃に関連する可能性のある疑わしいデータやアクティビティを検出および特定するために使用されるコンピュータ セキュリティ技術の一種です。これは教師なし機械学習の一種で、既存のデータに依存して、潜在的に疑わしいデータ内の未知の予期しない異常を検出します。
異常検出方法は、ネットワーク アプリケーション トラフィック、コンピュータ システムのデータやログ エントリ、テキスト メッセージ、その他のデータ ソースなどの固定長の入力特徴の異常を検出するために使用されます。また、ユーザーやデバイスの異常な動作、ネットワーク内およびネットワーク間のトラフィック、その他のアクティビティを検出するためにも使用されます。異常検出のモデルは通常、教師ありまたは教師なしの学習手法を使用して外れ値を検出し、データから使用される情報の量が異なり、一連のラベル付きデータでトレーニングする必要があります。
異常検出は、データセット内の予想される動作やパターンから逸脱するデータ ポイントをスキャンすることによって機能します。これには、顧客アカウントでの異常なアクティビティ、不審なネットワーク トラフィック、潜在的な詐欺、または残りのデータから目立つその他の種類のデータ ポイントが含まれる可能性があります。異常なパターンが検出された場合、システムを使用してオペレーターに警告したり、脅威に対する自動応答を開始したりできます。
異常検出システムは、サイバーセキュリティ、情報収集、不正行為検出、製造欠陥検出、医療データ分析に使用できます。このタイプの検出は、医療分野でも、医療上の問題の検出、機器の誤動作や故障の診断、金融詐欺の検出などに使用できます。
異常検出は、脅威や悪意のある動作を検出するための強力なツールです。ただし、一部のデータセットは複雑であるため、これらのモデルでは偽陽性または偽陰性が発生する可能性があり、異常なイベントが誤って検出されたり、悪意のある動作が検出されなかったりします。これらの誤検知と誤検知を減らすには、異常検出モデルを注意深く調整し、定期的に再評価する必要があります。
