Anomali Algılama Nedir?
Anomali algılama, veri setlerinin herhangi bir zamanda önceden belirlenmemiş olan anormal bir davranışa sahip olan öğelerini tespit etmeye yönelik bir tekniktir. Bu teknik, veri madenciliğinde kullanılan çok sayıda yöntemle desteklenmektedir. Anomali algılama, sistemler için önemli bir problem olan anormal durumların tespit edilmesi için kullanılabilir.
Anomali Algılama Yöntemleri
Veri madenciliğinde anomali algılama için kullanılan temel yöntemler arasında istatistiksel, öğrenme, öğrenmeyi destekleyen, düşük derecede özelliklere sahip olan ve çok sayıda yapay sinir ağı tabanlı yöntemler bulunmaktadır.
Istatistiksel yöntemler, veri setlerindeki örneklerin istatistiksel dağılım özelliklerinin modellenmesini ve bu dağılım özelliklerinin, anormal verileri tanımaya yardımcı olmasını sağlamayı amaçlamaktadır. Öğrenme yöntemleri, anomali algılamak için bir öğrenme modeli oluşturmak için kullanılır. Bu yöntemi kullanarak, normal ve anormal verileri ayırt etmek için bir öğrenme modeli oluşturulur.
Öğrenmeyi destekleyen yöntemler, anomali algılamak için öğrenmeyi destekleyen çalışmaları içerir. Bu yöntem, özelliklerin anlamlılığını ve anomali algılamada kullanılan modellerin doğruluğunu artırmak için öğrenmeyi destekleyen teknikleri kullanır. Düşük özellik sayısına sahip olan veri setlerindeki anomali algılamayı sağlamak için, özelliklerin seçilmesi ve anomali algılamada kullanılan yöntemlerin seçilmesi gerekir.
Yapay sinir ağı tabanlı anomali algılama yöntemleri, çok sayıda veri girişlerinden ve çıktılardan yararlanarak, anormal durumları tanımlamak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, çok karmaşık veri setlerinin anomali algılamasında kullanılabilir.
Anomali Algılamanın Önemi
Anomali algılama, çok önemli bir bilgisayar güvenliği konusudur. Anomali algılama, bir sistem içindeki önemli ve riskli olayların tespit edilmesinde önemli bir yöntemdir. Anomali algılamanın, sistemlerin güvenlik ve başarısının artırılması için kullanıldığını belirtmek gerekir. Anomali algılamanın, bir sistem içindeki potansiyel tehditleri ve çalışma zorluklarını ortaya çıkarmada etkili olduğu göz önünde bulundurulmalıdır.