이상 탐지는 잠재적으로 보안 위협이나 악의적인 공격과 연결될 수 있는 의심스러운 데이터나 활동을 탐지하고 식별하는 데 사용되는 일종의 컴퓨터 보안 기술입니다. 이는 기존 데이터를 사용하여 잠재적으로 의심되는 데이터에서 알 수 없거나 예상치 못한 불규칙성을 감지하는 비지도 기계 학습의 한 형태입니다.
이상 탐지 방법은 네트워크 애플리케이션 트래픽, 컴퓨터 시스템 데이터나 로그 항목, 문자 메시지, 기타 데이터 소스 등 고정 길이 입력 기능의 이상을 탐지하는 데 사용됩니다. 또한 사용자나 장치의 비정상적인 동작, 네트워크 내 및 네트워크 간 트래픽, 기타 활동을 탐지하는 데에도 사용됩니다. 이상 탐지를 위한 모델은 일반적으로 감독 또는 비지도 학습 방법을 사용하여 이상값을 탐지하고, 데이터에서 사용되는 정보의 양이 다양하며, 레이블이 지정된 데이터 세트에 대해 훈련되어야 합니다.
이상 탐지는 데이터세트에서 예상되는 동작이나 패턴과 다른 데이터 포인트를 검색하는 방식으로 작동합니다. 여기에는 고객 계정의 비정상적인 활동, 의심스러운 네트워크 트래픽, 잠재적인 사기 또는 나머지 데이터에서 눈에 띄는 기타 유형의 데이터 포인트가 포함될 수 있습니다. 비정상적인 패턴이 감지되면 시스템을 사용하여 운영자에게 경고하거나 위협에 대한 자동 대응을 시작할 수 있습니다.
이상 탐지 시스템은 사이버 보안, 정보 수집, 사기 탐지, 제조 결함 탐지 및 의료 데이터 분석에 사용될 수 있습니다. 이러한 유형의 탐지는 의료 문제 탐지, 장비 오작동이나 고장 진단, 금융 사기 탐지를 위해 의료 분야에서도 사용될 수 있습니다.
이상 탐지는 위협이나 악의적인 행동을 탐지하는 강력한 도구입니다. 그러나 일부 데이터 세트의 복잡성으로 인해 이러한 모델에서는 비정상적인 이벤트가 잘못 감지되거나 악의적인 동작이 감지되지 않는 거짓 긍정 또는 거짓 부정이 발생할 수 있습니다. 이러한 잘못된 긍정과 부정을 줄이려면 이상 탐지 모델을 주의 깊게 조정하고 주기적으로 재평가해야 합니다.
