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Definición: ¿Qué significa la detección de anomalías?
La detección de anomalías es la identificación de puntos de datos, elementos, observaciones o eventos que no se ajustan al patrón esperado de un grupo dado. Estas anomalías ocurren con poca frecuencia pero pueden significar una amenaza grande y significativa, como intrusiones cibernéticas o fraude.
La detección de anomalías se usa mucho en el análisis del comportamiento y otras formas de análisis para ayudar a aprender sobre la detección, identificación y predicción de la aparición de estas anomalías.
La detección de anomalías también se conoce como detección de valores atípicos.
Techopedia explica la detección de anomalías
La detección de anomalías es principalmente un proceso de extracción de datos y se utiliza para determinar los tipos de anomalías que ocurren en un conjunto de datos dado y para determinar detalles sobre sus ocurrencias. Es aplicable en dominios tales como detección de fraude, detección de intrusos, detección de fallas, monitoreo del estado del sistema y sistemas de detección de eventos en redes de sensores. En el contexto de la detección de fraude e intrusión, las anomalías o elementos interesantes no son necesariamente los elementos raros, sino esas explosiones inesperadas de actividades. Estos tipos de anomalías no se ajustan a la definición de anomalías o valores atípicos como ocurrencias raras, por lo que muchos métodos de detección de anomalías no funcionan en estos casos a menos que se hayan agregado o capacitado adecuadamente. Por lo tanto, en estos casos, un algoritmo de análisis de clúster puede ser más adecuado para detectar los patrones de microcluster creados por estos puntos de datos.
Las técnicas para la detección de anomalías incluyen:
- Máquinas de vectores de soporte de una clase
- Determinación de registros que se desvían de las reglas de asociación aprendidas
- Técnicas basadas en la distancia.
- Replicador de redes neuronales
- Detección de anomalías basada en análisis de conglomerados
- Métodos de perfilado
- métodos de estadística
- Sistemas basados en reglas
- Enfoques basados en modelos
- Métodos basados en distancia
