异常检测是什么?


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缘由:

简单整理一下在和AI对话时产生的一些对「异常检测」的理解,方便后面有需要的时候参考。

正文:

参考解答:

异常检测是识别与预期行为不同的事件或模式的过程(因此想要识别“异常”,就需要先明确“正常”是什么样的一种逻辑是完全按照规范来,非白即黑,但在实际情况下这种的告警量太多导致基本不可用;另一种逻辑是按照统计指标进行从大到小排序,每次只处理当前的top5,要么正常要么异常,正常的话就去优化统计策略——加白,异常的话就加大统计指标权重,进一步发现更多异常。总之就是需要在准确率和召回率之间找到平衡)。

异常检测的准确性高度依赖于数据的质量,包括数据的完整性、一致性和准确性。

对于某些领域,需要深入了解数据的业务背景和特点,以便更好地识别异常。


异常检测的第一步是检查现有的数据。不妨考虑以下问题:

  • 您能在原始数据中发现异常吗?
  • 您能在衍生特征中发现异常吗?
  • 您能用统计学方法区分正常特征和异常特征吗?

如果您不知道异常的具体表现该怎么办?您可以对数据应用以下“仅正常”异常检测方法:

  • 阈值化。阈值化在数据超过统计指标的阈值时识别异常。例如,时序数据中最近时段内的标准差,对信号使用控制图,使用变化点检测查找信号中的突变,或获得数据分布的稳健估计值,并将分布边缘的样本识别为异常。基于统计指标的阈值化是个不错的方法,但与机器学习方法相比,这种方法应用于多元数据比较困难,而且在异常检测方面也不够稳健。对于离群值具有稳健性的统计估计法将生成更好的结果,例如稳健协方差。
  • 单类支持向量机。单类支持向量机用于识别最大化类间距离的分离超平面。仅训练一个类会生成可视为正常的数据的模型。该模型使您无需任何可用于训练的标注异常即可检测异常。这种方法和其他基于距离的方法需要数值特征作为输入,而且不适用于高维数据。
  • 孤立森林。 孤立森林可用于构建将每个观测值隔离到一个叶节点中的树。异常分数作为样本的平均深度进行计算:异常样本需要的决策数比正常样本的要少。这种方法支持数值特征和分类特征组合,并且适用于高维数据
  • 自编码器。自编码器是基于正常数据训练且尝试重构原始输入的神经网络。经过训练的自编码器将会准确地重构正常输入。如果输入与其重构之间差异巨大,则可能表明存在异常。自编码器可用于信号和图像数据
  • 异常检测有助于识别离群值、与正常值的偏差和意外行为
  • 如果您有足够的标注数据(包括异常),则可使用有监督学习方法进行异常检测
  • 如果您的数据大部分都是正常数据,则应用某种专门的“仅正常”异常检测方法即可

异常检测的原理和逻辑是什么?

异常检测是一种数据分析技术,旨在识别数据中的异常模式或行为,这些异常可能表示潜在的问题、威胁或机会。异常检测的原理和逻辑如下:

  1. 定义正常模式:首先,异常检测需要先建立对“正常”行为或模式的理解。这可以通过历史数据、统计分析或专业知识来定义正常模式通常是指数据的典型行为,不包含异常情况。
  2. 检测异常:一旦定义了正常模式,异常检测算法会分析新的数据样本,并与正常模式进行比较。如果数据样本与正常模式有显著差异,算法会将其标记为异常。
  3. 异常检测方法异常检测方法可以简单分为基于规则的方法和基于统计学习的方法。基于规则的方法依赖于预先定义的规则或阈值来识别异常,而基于统计学习的方法则利用数据的统计特征来检测异常。
  4. 常见异常检测算法:常见的异常检测算法包括基于统计的方法(如Z分数、箱线图)、基于机器学习的方法(如离群点检测算法、聚类方法)以及基于深度学习的方法(如自编码器)等。
  5. 评估和调整:在应用异常检测算法时,需要对其性能进行评估和调整。这包括使用评估指标(如准确率、召回率、误报率)来评估算法的效果,并根据需要调整算法参数或模型。

总的来说,异常检测的原理是通过与正常模式进行比较,识别数据中的异常模式或行为。这种技术在安全领域、金融领域、工业生产等多个领域都有广泛的应用,帮助组织及时发现潜在问题并采取相应措施。


信息安全中的异常检测的定义是什么?

在信息安全领域,异常检测是指通过监控和分析系统或网络中的行为、活动或数据,以便及时发现和识别与正常行为模式不符的异常情况。这些异常情况可能是潜在的安全威胁、攻击行为、系统故障或其他异常事件。异常检测在信息安全中扮演着重要的角色,可以帮助及早发现潜在的安全问题,防止数据泄露、网络攻击和其他安全威胁。

具体来说,信息安全中的异常检测通常包括以下方面:

  1. 监控行为:异常检测系统会监控系统、网络或应用程序的各种行为,包括用户登录、文件访问、数据传输等,以便及时发现异常活动。
  2. 建模正常行为:异常检测系统会通过学习和建模系统的正常行为模式,例如用户的典型操作模式、网络流量的正常模式等,以便将来检测到的行为与正常行为进行比较。
  3. 识别异常:一旦系统检测到与正常行为模式不符的活动或数据,就会将其标记为异常。这可能表明潜在的安全威胁或其他问题。
  4. 响应和处理:异常检测系统还需要能够及时响应异常情况,采取相应的措施,例如发出警报、阻止访问、隔离系统等,以减少潜在的安全风险。

总的来说,信息安全中的异常检测旨在通过监控和分析系统行为,及时发现潜在的安全问题和异常情况,从而保护系统免受攻击和威胁。


异常检测的难点主要在哪?

异常检测在实践中面临多个挑战和难点,其中一些主要问题包括:

  1. 数据不平衡异常数据通常是少数类别,与正常数据相比数量上存在明显不平衡,这可能导致模型倾向于预测常见类别而忽略异常。
  2. 特征工程选择合适的特征对异常检测至关重要。有时候异常数据的特征可能与正常数据有很大不同,这就需要设计能够捕捉这些不同之处的特征。
  3. 噪声和异常数据的区分:噪声数据与异常数据之间的界限有时很模糊,需要一种方法来有效区分它们。
  4. 领域知识对于某些领域,需要深入了解数据的业务背景和特点,以便更好地识别异常
  5. 模型选择:选择合适的异常检测算法对于取得良好的性能至关重要。不同的数据和场景可能需要不同的模型。
  6. 评估指标:如何评估异常检测模型的性能也是一个挑战,因为通常无法依赖传统的准确率等指标。
  7. 实时性要求:某些场景下需要实时检测异常,这就要求算法具有高效性能。
  8. 数据质量异常检测的准确性高度依赖于数据的质量,包括数据的完整性、一致性和准确性

解决这些挑战需要综合运用数据处理技术、机器学习算法、领域知识和实践经验。


数据安全中,有没有基于特征去判断操作是否异常的具体案例可以分享一下?

当涉及数据安全异常检测时,基于特征去判断操作是否异常是一种常见的方法。以下是一个简单的案例示例:

假设你正在监控一家电子商务网站的用户行为,以检测潜在的异常操作。在这种情况下,你可以收集各种特征来描述用户的行为,例如:

  1. 登录时间:正常用户可能在白天登录,而异常用户可能在深夜登录。
  2. IP地址:正常用户的IP地址可能在同一地理位置或者在常用的地理位置范围内,而异常用户可能使用来自不同国家或地区的IP地址。
  3. 购买金额:正常用户的购买金额可能在一个合理的范围内,而异常用户可能购买大量高价值商品。
  4. 点击率:正常用户可能有一定的点击率模式,而异常用户可能频繁点击同一页面或者点击不相关的内容。

基于这些特征,你可以使用机器学习算法或者规则引擎来构建异常检测模型。例如,你可以训练一个监督学习模型,使用已知的正常和异常操作数据来建立模型,然后对新的操作进行预测并标记为正常或异常。

通过不断优化特征选择、模型训练和调整阈值等方法,你可以不断改进异常检测系统,以更好地保护数据安全。


异常判断的步骤

异常判断是指在数据安全或其他领域中,识别出与正常行为或模式不符的异常情况。以下是一般情况下异常判断的步骤:

  1. 数据收集:首先需要收集相关数据,这些数据可能是用户行为数据、系统日志、传感器数据等,用于后续的分析和判断。
  2. 数据预处理:对数据进行清洗、去噪、特征选择等预处理步骤,确保数据质量和可用性。
  3. 特征提取:从原始数据中提取特征,这些特征可以是统计特征、频率特征、时间序列特征等,有助于描述数据的特点。
  4. 模型选择:选择合适的异常检测模型,比如基于统计方法、机器学习方法、深度学习方法等,根据具体情况选择最适合的模型。
  5. 模型训练:使用标记的正常数据进行模型训练,使模型能够学习正常模式。
  6. 异常检测:使用训练好的模型对新数据进行预测,识别出可能的异常情况。
  7. 阈值设置:根据业务需求和实际情况,设置合适的阈值来判断何为异常,这可以影响准确率和召回率。
  8. 异常结果分析:对检测到的异常结果进行分析,确定其是否真的是异常情况,排除误报的可能性。
  9. 反馈与持续优化:根据检测结果反馈到模型中,持续优化模型以提高异常检测的准确性和效率。
  10. 部署与监控:将优化后的模型部署到实际环境中,并进行持续监控,确保异常检测系统的稳定性和可靠性。

以上是一般异常判断的步骤,具体实施时可能会根据具体情况和领域的不同而有所调整。


如何判断操作异常与否?现状和挑战分别是什么?

判断操作是否异常通常涉及监控和分析用户或系统的行为,以便检测潜在的异常模式。现状和挑战可以从以下几个方面来看:

现状:

  1. 日志监控:许多系统会记录用户和系统操作的日志,通过监控这些日志可以识别异常操作。
  2. 行为分析:利用机器学习和数据分析技术,可以建立用户或系统正常行为的模型,从而检测出偏离这些模型的异常操作。
  3. 实时监控:一些系统能够实时监控用户操作,及时发现异常并采取相应措施。

挑战:

  1. 数据量和复杂性:随着数据量的增加和操作的复杂性,识别异常操作变得更加困难。
  2. 数据隐私:在监控操作时需要处理用户数据隐私的问题,需要在保护隐私和检测异常之间取得平衡。
  3. 新型威胁:随着网络攻击和欺诈手段的不断演变,新型的操作异常也在不断涌现,需要及时更新检测方法。
  4. 误报率:降低误报率是一个挑战,确保尽可能准确地识别真正的异常操作,同时减少误报。
  5. 实时性要求:对于某些系统,需要实时监控和快速响应异常操作,这对系统的性能和实时性提出了要求。

为了有效应对这些挑战,需要结合数据分析技术、机器学习算法、实时监控和领域专业知识,不断优化操作异常检测系统,以提高准确性和效率。


安全的异常检测的核心是在于数据还是在于算法?

安全的异常检测的核心既包括数据又包括算法。以下是它们各自的重要性:

  1. 数据
  • 数据质量:异常检测的准确性和有效性高度依赖于所使用的数据质量。如果数据不准确、不完整或包含噪音,那么即使使用最先进的算法也很难获得准确的结果。
  • 数据特征:选择合适的特征对于异常检测至关重要。好的特征可以帮助算法更好地捕捉异常模式。
  • 数据平衡:数据集的类别平衡也是一个重要考虑因素。如果异常样本数量太少,模型可能难以准确地识别异常。
  1. 算法
  • 模型选择:选择适合问题的异常检测算法是至关重要的。不同的算法适用于不同类型的数据和异常模式。
  • 参数调优:调整算法的参数以获得最佳性能也是必不可少的步骤。
  • 模型评估:对算法进行准确的评估,包括准确率、召回率等指标,可以帮助确定算法的有效性。

综上所述,安全的异常检测需要综合考虑数据质量、特征选择、数据平衡以及算法选择、参数调优和模型评估等因素,只有数据和算法相辅相成,才能实现更准确和可靠的异常检测。

参考链接:

异常检测的一些资料整理
https://ixyzero.com/blog/archives/4471.html

标签: 异常检测
https://ixyzero.com/blog/archives/tag/%E5%BC%82%E5%B8%B8%E6%A3%80%E6%B5%8B

如何让监控告警更准确?
https://ixyzero.com/blog/archives/5532.html

什么是异常检测?
https://www.elastic.co/cn/what-is/anomaly-detection

什么是异常检测?
https://www.ibm.com/cn-zh/topics/anomaly-detection

什么是异常检测?
https://ww2.mathworks.cn/discovery/anomaly-detection.html

异常检测
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BC%82%E5%B8%B8%E6%A3%80%E6%B5%8B

【入门】异常检测Anomaly Detection
https://zhuanlan.zhihu.com/p/116235115

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《“异常检测是什么?”》 有 1 条评论

  1. BH ASIA 2023内鬼数据安全解决方案
    https://mp.weixin.qq.com/s/AUA5ec7a0Gv0r_Pm0BFk4Q
    `
    # 前言
    作者来自于Netskope,一家2012年成立于加州的安全公司。这家公司入选Gartner Security Service Edge。产品包括DLP等。

    这个方案前提是包括使用USB,打印和使用手机拍照已经被治理。或者说,这三种不在他的考虑范围内。

    作者从三个方面定义一个数据外发的异常信号。
    1. 数据量。哪个员工比平常更多的上传和下载
    2. 文件性质。哪些文件包含敏感数据
    3. 方向。哪些员工把数据存到了他们的个人云盘

    数据量检测方面,使用异常检测。

    主要是两类异常:
    1. 与员工平常的操作模式差别很大,例如平常只产生10个DLP的告警,但是今天产生了500个DLP告警
    2. 与公司其他员工差别很大,一天向Google Drive上传了2T的数据,明显高于其他员工

    总结
    1. 使用异常检测来发现行为变化
    2. 使用DLP,重点关注(敏感)数据外传
    3. 将敏感数据外传和异常检测进行关联

    不足之处:
    1. 只分析了有限的上传应用
    2. 只分析了离职员工场景
    3. 未知流量未考虑进来

    老实讲,我个人觉得这家公司做的没微软考虑的深。
    `

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