什么是异常检测？- ML 异常检测简介

什么是异常检测？

异常检测检查特定的数据点并检测看似可疑的罕见事件，因为它们与既定的行为模式不同。异常检测并不新鲜，但随着数据的增加，手动跟踪是不切实际的。

为什么异常检测很重要？

虽然异常检测在金融、零售和网络安全等行业特别重要，但所有企业都应考虑采用异常检测解决方案。它提供了一种自动检测有害异常值的方法，并会保护您的数据。例如，银行业就是一个受益于异常检测的行业。银行可以使用运营分析识别欺诈活动和不一致的模式并保护数据。

数据是企业的生命线，泄露数据会危及企业运营。如果没有异常检测，您可能会失去多年积累的收益和品牌资产价值。您的企业也将面临安全漏洞和丢失客户敏感信息的风险。如果发生这种情况，您将在一定程度上失去客户的信任，而这种信任可能无法挽回。

异常检测的发展历史？

组织过去常常手动检查数据点，寻找线索和洞察来了解他们的系统是如何执行操作的。使用这种方法并不一定能发现根本原因。组织可能已经注意到行为的变化，但他们无法发现根本原因。在这种情况下，问题会一直存在，他们的数据也将面临风险。如今，异常检测更多地依赖于机器学习（ML）。ML 可帮助识别那些难以识别的异常值，减轻异常状况，并保护您的系统。

异常检测的下一步将走向何方？

异常检测的下一步将向可预测性发展。可预测性可以帮助您发现机器层面的异常。发现异常有助于在异常发生之前防范其对系统造成的伤害。例如，一家不知道攻击会导致哪些后果的医院会从可预测性中受益。借助可预测性，医院可以编写规则来防止攻击、保护敏感数据和他们的环境。

异常检测有哪些优势？

异常检测具有很多优势。首先，您可以在某个问题影响到系统的其他部分之前将其控制在局部范围之内并加以解决。这将为您节省成本，因为您只需解决一个区域的问题，而不是整个系统。客户服务在异常检测中发挥着重要作用。当您的系统遭到破坏时，您的内部和外部客户将会付出巨大代价。您可以通过异常检测将这种威胁降至最低；更重要的是，可以维持与所有客户群体的信任。

异常检测面临哪些挑战？

客户在部署异常检测策略时最常遇到的挑战就是扩展。大多数客户目前尚未使用这项技术，而且难以通过扩展运营来为它提供支持。构建合理的数据阈值是客户面临的另一个挑战。这样做可以确保在部署解决方案后，您的工作完整性不受影响。

谁使用异常检测？

平台和安全管理员、应用程序开发人员和站点可靠性工程师最有可能使用异常检测。

异常检测有哪些作用？

异常检测可识别出您既定的正常行为模式之外的可疑活动。解决方案可以实时保护您的系统免受可能导致重大财务损失、数据泄露和其他有害事件的实例的影响。

如何制定异常检测策略？

制定异常检测策略时，首先要确定关键绩效指标（KPI）。它通常与您要解决的业务问题有关。此外，您还需要了解您数据的特性。它是如何流入您的网络的？它是连续的还是批量的？您在跟踪哪些数据点？回答这些问题将有助于您制定策略，因为数据会在这个过程中发挥重要作用。接下来制定预算并设定目标。最后，确保团队中的每名成员都了解目标以及他们在实现目标中所扮演的角色。