Was bedeutet Anomalie-Erkennung?

Anomalie-Erkennung ist die Identifizierung von Datenpunkten, Items, Beobachtungen oder Ereignissen, die nicht dem erwarteten Muster einer bestimmten Gruppe entsprechen. Diese Anomalien treten sehr selten auf, können aber eine große und signifikante Bedrohung wie Cybereinbrüche oder Betrug bedeuten.

Die Anomalie-Erkennung wird stark in der Verhaltensanalyse und anderen Analyseformen eingesetzt, um die Erkennung, Identifizierung und Vorhersage des Auftretens dieser Anomalien zu erleichtern.

Die Anomalie-Erkennung wird auch als Ausreißer-Erkennung bezeichnet.

GoogleSEO.de erklärt Anomalie-Erkennung

Die Anomalie-Erkennung ist hauptsächlich ein Data-Mining-Prozess und wird verwendet, um die Arten von Anomalien in einem bestimmten Datensatz zu bestimmen und Details über deren Vorkommen zu bestimmen. Es ist in Bereichen wie Betrugserkennung, Einbruchserkennung, Fehlererkennung, Systemzustandsüberwachung und Ereigniserkennungssysteme in Sensornetzwerken einsetzbar. Im Zusammenhang mit Betrug und der Aufdeckung von Eindringlingen sind die Anomalien oder sonstigen interessanten Punkte nicht unbedingt die seltenen, sondern die unerwarteten Ausbrüche von Aktivitäten. Diese Arten von Anomalien entsprechen nicht der Definition von Anomalien oder Ausreißern als seltene Ereignisse, so dass viele Anomalie-Erkennungsmethoden in diesen Fällen nicht funktionieren, es sei denn, sie wurden entsprechend zusammengestellt oder erlernt. In diesen Fällen kann ein Cluster-Analyse-Algorithmus besser geeignet sein, um die durch diese Datenpunkte erzeugten Mikrocluster-Muster zu erkennen.

 

 

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